Comment l'intelligence artificielle peut résoudre les problèmes de réseau

L'intelligence artificielle (IA) n'est plus seulement un mot à la mode Avec la sortie du très attendu ChatGPT et l'annonce par Microsoft d'investir 10 milliards de dollars dans l'IA, cela montre que l'intelligence artificielle a évolué. de "Le futur" entre dans la vraie vie.

Pour les professionnels des réseaux, avec l'essor de l'intelligence artificielle, il y a deux facteurs à considérer. Premièrement, quel impact son trafic aura-t-il sur le réseau, et deuxièmement, comment peuvent-ils l'utiliser pour mieux gérer leur réseau ?

Pouvez-vous toujours contrôler le réseau ?

Au cours des deux dernières années, la transition rapide vers le cloud a plongé de nombreuses équipes réseau d'entreprise dans le désarroi. Dans certains cas, les équipes ont perdu le contrôle du réseau alors que le cœur de l’activité passait des environnements sur site aux environnements cloud hybrides. Le défi pour les équipes réseau est que leur trafic continue à circuler vers le centre de données comme il le devrait. La gestion du réseau et l’automatisation des flux de travail doivent être repensées dès maintenant.

Bien que l’IA puisse sans aucun doute aider à surveiller les réseaux, elle ajoute également sa propre tension aux réseaux. Les outils d'IA basés sur le cloud nécessitent que les réseaux gèrent et s'adaptent aux volumes élevés de trafic de données entre les environnements internes et externes à mesure qu'ils les modifient et les déplacent. En fait, l’IA est partout, dans les outils d’analyse, l’IoT et les appareils intelligents, les filtres anti-spam et même les outils de création de contenu. Étant donné que ceux-ci nécessitent leur part du réseau, ils peuvent également créer des pics de trafic et des problèmes de latence.

IA pour les réseaux critiques

Les outils de gestion du trafic, de gestion de réseau et de surveillance basés sur l'intelligence artificielle arrivent à maturité. Cependant, même si ces outils basés sur l'IA offrent une bouée de sauvetage aux équipes réseau aux ressources limitées, un certain scepticisme subsiste quant au degré de contrôle que nous pouvons réellement confier à ces systèmes pour aider à gérer des réseaux de plus en plus vulnérables. Par exemple, les pannes potentielles du réseau deviennent encore plus incontrôlables.

La réponse réside dans l'utilisation d'une « IA explicable », c'est-à-dire des solutions d'IA avec lesquelles les administrateurs réseau peuvent toujours s'engager et dont ils comprennent le fonctionnement interne. La confiance commence à se construire lorsque les équipes réseau comprennent comment l'IA prend des décisions et peuvent utiliser l'équipe pour fournir des commentaires réguliers indiquant si les conclusions de l'IA réussissent à améliorer ou à gérer les performances.

Exploiter la puissance de l'IA dans les réseaux

Mais le scepticisme mis à part, les réseaux d'entreprise ont été l'un des secteurs les plus agressifs en matière d'adoption de l'intelligence artificielle et de l'automatisation. Il est utilisé par les équipes réseau pour diverses fonctions réseau, s'étendant à la surveillance des performances, à la suppression des alertes, à l'analyse des causes profondes et à la détection des anomalies. Par exemple, Juniper Networks Mist AI automatise la configuration du réseau et gère l'optimisation.

Le principal catalyseur est que l’intelligence artificielle peut contribuer à améliorer l’expérience client. Dans un article récent, Bob Friday, directeur de l'intelligence artificielle de Juniper Networks, a déclaré : « La capacité de l'IA à s'adapter et à apprendre des changements dans la connectivité client-cloud rendra l'IA idéale pour les cas d'utilisation de réseau les plus dynamiques. quelque chose qui peut aider à améliorer l’expérience client est l’expérience utilisateur sans fil. Il peut fournir des informations et mieux gérer la toile d’araignée de la connectivité sans fil créée par les appareils mobiles et les cas d’utilisation du travail à domicile. Dans ce cas, l’IA peut fournir un aperçu de circonstances que de nombreux professionnels des réseaux ne peuvent pas contrôler.

Donnez un certain contrôle à l'IA

L'une des applications les plus courantes de l'intelligence artificielle sur le Web est son rôle dans la recherche et les chatbots. Les professionnels du réseau peuvent se frayer un chemin parmi une pile de tickets d'assistance à l'aide de chatbots et d'assistants virtuels conçus à l'aide du traitement du langage naturel (NLP) et de la compréhension du langage naturel (NLU).

Lorsque ces robots comprennent les questions posées par les utilisateurs, ils peuvent répondre avec des informations et des suggestions basées sur les connaissances qu'ils ont acquises en observant le réseau et les informations sur lesquelles ils ont été formés. Il s’agit d’une forme d’informations et d’automatisation du client au cloud dans laquelle les chatbots fournissent un contexte et un sens aux questions des utilisateurs, et pas seulement par oui ou par non. Et plus ils fonctionnent longtemps, plus ils deviennent intuitifs.

En utilisant Juniper Mist AI et son chatbot Marvis, un géant mondial de la vente au détail a pu recueillir des informations sur les problèmes potentiels de son réseau et sur la manière de les résoudre. Étant donné que Mist AI mesure en permanence les performances de base, il émet automatiquement des alertes en cas d'écart.

Préparez-vous à l'intelligence artificielle

Dans les secteurs en manque de compétences, les professionnels de l'informatique et des réseaux doivent adopter l'idée que l'IA les libérera des tâches banales et répétitives. Ils doivent également savoir qu’aucune entreprise ne peut s’attendre à ce que des professionnels des réseaux deviennent du jour au lendemain des experts en IA. Ils doivent se préparer à l’inévitable exposition aux appareils et systèmes basés sur l’IA.

Pour mieux gérer leurs réseaux, les professionnels des réseaux doivent identifier comment ils peuvent commencer à utiliser leur cerveau pour gérer ces réseaux, travailler avec des scientifiques des données, des développeurs et des services informatiques pour identifier les outils d'IA dont ils ont besoin et commencer à travailler sur l'utilisation de réseaux artificiels. l'intelligence dans le réseau est plus efficace.

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