인공지능이 네트워크 문제를 해결하는 방법

많은 기대를 모았던 ChatGPT의 출시와 Microsoft가 AI에 100억 달러를 투자하겠다는 발표를 통해 인공지능(AI)이 더 이상 진화했다는 사실을 알 수 있습니다. "미래"가 현실로 다가옵니다.

인공지능의 등장으로 네트워킹 전문가들이 고려해야 할 두 가지 요소가 있습니다. 첫째, 트래픽이 네트워크에 어떤 영향을 미칠 것이며, 둘째, 이를 어떻게 사용하여 네트워크를 더 잘 관리할 수 있습니까?

아직도 네트워크를 제어할 수 있나요?

지난 2년 동안 클라우드로의 급격한 전환으로 인해 많은 엔터프라이즈 네트워킹 팀이 혼란에 빠졌습니다. 비즈니스 핵심이 온프레미스에서 하이브리드 클라우드 환경으로 이동하면서 팀이 네트워크에 대한 통제력을 상실한 경우도 있었습니다. 네트워킹 팀의 과제는 트래픽이 여전히 올바른 방식으로 데이터 센터로 흐른다는 것입니다. 이제 네트워크 관리와 워크플로우 자동화를 재구상해야 합니다.

AI는 의심할 여지 없이 네트워크를 모니터링하는 데 도움이 될 수 있지만 네트워크에 부담을 더하기도 합니다. 클라우드 기반 AI 도구에는 내부 환경과 외부 환경이 이동하고 이동할 때 발생하는 대량의 데이터 트래픽을 관리하고 이에 적응할 수 있는 네트워크가 필요합니다. 실제로 AI는 분석 도구, IoT 및 지능형 에지 장치, 스팸 필터, 콘텐츠 생성 도구 등 어디에나 있습니다. 여기에는 네트워크 공유가 필요하므로 트래픽 급증 및 대기 시간 문제가 발생할 수도 있습니다.

미션 크리티컬 네트워크를 위한 AI

인공 지능 기반 트래픽 관리, 네트워크 관리 및 모니터링 도구가 성숙해지고 있습니다. 그러나 이러한 AI 주입 도구는 리소스가 제한된 네트워크 팀에 생명줄을 제공하지만 점점 더 취약해지는 네트워크를 관리하는 데 도움이 되도록 이러한 시스템에 실제로 얼마나 많은 제어권을 넘겨줄 수 있는지에 대해서는 회의적인 태도가 남아 있습니다. 예를 들어, 잠재적인 네트워크 중단은 통제할 수 없을 정도로 더욱 악화됩니다.

답은 "설명 가능한 AI", 즉 네트워크 관리자가 계속해서 참여할 수 있고 내부 작동 방식을 이해할 수 있는 AI 솔루션을 사용하는 데 있습니다. 네트워크 팀이 AI가 의사 결정을 내리는 방법을 이해하고 팀을 활용하여 AI의 결과가 성능 개선이나 관리에 성공적인지 여부에 대한 정기적인 피드백을 제공할 수 있을 때 신뢰가 구축되기 시작합니다.

네트워킹에서 AI의 힘 수용

그러나 회의론은 제쳐두고, 엔터프라이즈 네트워킹은 인공 지능과 자동화를 채택하는 데 가장 공격적인 산업 중 하나였습니다. 이는 성능 모니터링, 경고 억제, 근본 원인 분석 및 이상 탐지까지 확장하여 다양한 네트워크 기능을 위해 네트워크 팀에서 사용됩니다. 예를 들어, 주니퍼 네트웍스 Mist AI는 네트워크 구성을 자동화하고 최적화를 처리합니다.

가장 중요한 촉매제는 인공 지능이 고객 경험을 개선하는 데 도움이 될 수 있다는 것입니다. 최근 기사에서 주니퍼 네트웍스의 최고 인공 지능 책임자인 Bob Friday는 "클라이언트-클라우드 연결의 변화에 ​​적응하고 학습하는 AI의 능력은 AI를 가장 역동적인 네트워킹 사용 사례에 이상적으로 만들 것입니다."라고 말했습니다. 고객 경험을 개선하는 데 도움이 될 수 있는 것은 무선 사용자 경험입니다. 이는 통찰력을 제공하고 모바일 장치 및 재택근무 사용 사례로 인해 발생하는 무선 연결의 거미줄을 더 잘 관리할 수 있습니다. 이 경우 AI는 많은 네트워크 전문가가 통제할 수 없는 상황에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

AI에 제어권을 부여하세요

웹에서 인공 지능의 가장 일반적인 응용 프로그램 중 하나는 검색 및 챗봇에서의 역할입니다. 네트워크 전문가는 자연어 처리(NLP) 및 자연어 이해(NLU)를 사용하여 구축된 챗봇과 가상 도우미의 도움을 받아 쌓인 지원 티켓을 처리할 수 있습니다.

이 봇이 사용자가 제기한 질문을 이해하면 네트워크 관찰을 통해 얻은 지식과 교육을 받은 통찰력을 바탕으로 정보와 제안으로 응답할 수 있습니다. 이는 챗봇이 사용자 질문에 예 또는 아니요가 아닌 컨텍스트와 의미를 제공하는 클라이언트-클라우드 통찰력 및 자동화의 한 형태입니다. 그리고 더 오래 실행할수록 더 직관적이 됩니다.

Juniper Mist AI와 Marvis 챗봇을 사용하는 동안 글로벌 소매 대기업은 네트워크의 잠재적인 문제와 해결 방법에 대한 통찰력을 수집할 수 있었습니다. Mist AI는 기준 성능을 지속적으로 측정하므로 편차가 발생하면 자동으로 경고를 보냅니다.

인공 지능을 위한 준비

기술이 부족한 산업에서 IT 및 네트워킹 전문가는 AI가 평범하고 반복적인 집안일에서 해방될 것이라는 생각을 받아들여야 합니다. 또한 어떤 기업도 네트워크 전문가가 하루아침에 AI 전문가가 될 것이라고 기대할 수는 없다는 사실도 알아야 합니다. AI 지원 장치 및 시스템에 대한 불가피한 노출에 대비해야 합니다.

네트워크를 더 잘 관리하려면 네트워크 전문가는 두뇌를 사용하여 이러한 네트워크를 관리할 수 있는 방법을 식별하고 데이터 과학자, 개발자 및 IT 부서와 협력하여 필요한 AI 도구를 식별하고 인공 지능 사용 작업을 시작해야 합니다. 네트워크의 지능이 더 효과적입니다.

위 내용은 인공지능이 네트워크 문제를 해결하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!