O que é inteligência artificial para redes?

O que é inteligência artificial para redes?

A definição mais pura de inteligência artificial (IA) é um software que realiza uma tarefa com o auxílio de um especialista humano. A IA desempenha um papel cada vez mais importante na resolução da complexidade das redes de TI em expansão.

A proliferação de dispositivos, dados e pessoas deixou mais complexo do que nunca o gerenciamento das infraestruturas de TI. Dada a limitação ou a redução da maioria dos orçamentos de TI, as empresas precisam de uma maneira de gerenciar essa complexidade, e muitas agora estão em busca da ajuda da inteligência artificial.

Principais tecnologias de IA

Para ser bem-sucedida, a IA precisa de aprendizado de máquina (ML), que é o uso de algoritmos para analisar dados, aprender com eles e fazer uma determinação ou previsão sem exigir instruções explícitas. Graças a avanços feitos nas capacidades de computação e armazenamento, o ML evoluiu recentemente para modelos estruturados mais complexos, como o aprendizado profundo (DL), que usa redes neurais para ainda mais informações e automação. O processamento de linguagem natural (NLP) é outra tendência que levou a um avanço recente da IA, especialmente na área das casas virtuais e dos assistentes de TI. O NLP usa reconhecimento com base em voz e palavra para facilitar ainda mais a interface com máquinas por meio de dicas e consultas de linguagem natural.

A função da IA em ambientes de rede

A função da IA em ambientes de rede.

 

Criação de um sistema de IA

Sem a estratégia de IA certa, a TI simplesmente não consegue acompanhar os requisitos de rede rígidos atuais. Aqui estão diversos elementos tecnológicos que uma estratégia de IA deve incluir.

  • Dados: qualquer solução de IA significativa começa com muitos dados de qualidade. A IA constrói continuamente sua inteligência ao longo do tempo por meio da coleta e da análise de dados. Quanto mais diversificados forem os dados coletados, mais inteligente se tornará a solução de IA. No caso de aplicativos em tempo real que envolvam dispositivos de “borda” altamente distribuídos, como IoT e dispositivos móveis, por exemplo, é crucial coletar dados de praticamente todo dispositivo de borda em tempo real e, em seguida, processá-los localmente, ou muito próximo em um computador de borda ou na nuvem usando algoritmos de IA.
  • Especialidade em domínios específicos: seja ajudando um médico no diagnóstico de câncer ou permitindo que um administrador de TI detecte problemas sem fio, as soluções de IA precisam de dados identificados com base em conhecimento específico do domínio. Essas partes de metadados ajudam a IA a reduzir o problema em segmentos menores que podem ser usados para treinar os modelos de IA. Essa tarefa pode ser realizada usando métricas voltadas para o design, que são categorias de dados estruturados para classificar e monitorar a experiência do usuário sem fio.
  • Caixa de ferramentas de ciência de dados: assim que o problema tiver sido dividido em partes de metadados específicas do domínio, esses metadados estarão prontos para ser alimentados no mundo poderoso do ML e do big data. Várias técnicas, como redes ML e neurais supervisionadas ou não, devem ser empregadas para analisar dados e apresentar informações práticas.
  • Assistente de rede virtual. Filtragem colaborativa é uma técnica de ML que muitas pessoas vivenciam quando escolhem um filme no Netflix ou compram algo na Amazon, e recebem recomendações de filmes ou itens semelhantes. Além de recomendações, a filtragem colaborativa pode ser aplicada para classificar grandes conjuntos de dados e identificar, além de correlacionar, aqueles que formam uma solução de IA para um problema em especial.

Na IA para redes, o assistente de rede virtual pode funcionar em um ambiente sem fio como um especialista sem fio virtual que ajuda a resolver problemas complexos. Imagine um assistente de rede virtual que integre dados de qualidade, experiência em domínio e sintaxe (métricas, classificadores, causas principais, correlações e classificação) para fazer recomendações preditivas sobre como evitar problemas e oferecer informações práticas sobre como corrigir problemas existentes. Ele pode aprender nuances da rede sem fio e responder a perguntas como “O que deu errado?” e “Por que isso aconteceu?” Esses são os tipos de avanços automatizados que a IA está permitindo.

Vantagens reais

Há muita expectativa na IA, e isso pode ser confuso e gerar falsas expectativas. No entanto, a IA para redes é algo bem real e já está agregando um valor substantivo para empresas em praticamente todos os setores. Existem muitos exemplos de como redes orientadas por IA podem ajudar o ambiente.

  • Detecção de anomalias na série temporal. Muitos dispositivos em execução nas redes atuais foram inventados há 20 anos e não dão suporte a mensagens de gerenciamento atuais. A IA pode detectar anomalias na série temporal com uma correlação que permite aos engenheiros de rede encontrar rapidamente relações entre os eventos que não ficariam tão evidentes mesmo para um especialista em redes experiente.
  • Correlação do evento e análise da causa principal. A IA pode usar várias técnicas de mineração de dados para explorar terabytes de dados em questão de minutos. Essa possibilidade permite que os departamentos de TI identifiquem rapidamente qual recurso (por exemplo, sistema operacional, tipo de dispositivo, ponto de acesso ou switch) está mais relacionado a um problema na rede, o que agiliza a resolução do problema.
  • Previsão das experiências do usuário. Hoje, a divisão proporcional da largura de banda da aplicação acontece especialmente por meio do planejamento da capacidade e dos ajustes manuais. Em breve, a IA será capaz de prever o desempenho da Internet de um usuário, o que permite a um sistema ajustar dinamicamente a capacidade da largura de banda com base em quais aplicativos estão em uso em momentos específicos. O planejamento manual proporcionará uma análise preditiva informada por tendências históricas e informações do calendário atual.
  • Autoguiado. A IA permite que sistemas de TI se corrijam para obter um tempo de atividade máximo e ofereçam ações prescritivas sobre como corrigir problemas que ocorram. Além disso, as redes controladas por IA podem registrar e salvar dados antes de um evento ou interrupção na rede, ajudando a agilizar a solução de problemas.

Atualmente, a convergência de diversas tecnologias diferentes está possibilitando à IA revolucionar por completo o setor das redes com novos níveis de informações e automação. A IA ajuda a diminuir custos e auxilia empresas a atingir metas de oferecer as melhores experiências de TI e usuário possíveis.

Perguntas frequentes sobre IA para redes

O que são exemplos de IA para redes em uso?

Entre seus usos em redes, a IA pode reduzir os tíquetes de problemas e resolver problemas antes mesmo que os clientes ou mesmo a TI percebam que o problema existe. A correlação de eventos e a análise de causa raiz podem usar várias técnicas de mineração de dados para identificar rapidamente a entidade de rede relacionada a um problema ou afastar a própria rede do risco. A IA também é usada em redes para integrar, implantar e solucionar problemas de malhas no campus em cenários greenfield, tornando as operações do Dia 0 ao Dia 2+ mais fáceis e menos demoradas.

Como a IA transforma as redes?

A IA desempenha um papel cada vez mais importante na resolução da complexidade das redes de TI em expansão. A IA permite descobrir e isolar problemas rapidamente, correlacionando anomalias com dados históricos e em tempo real. Ao fazer isso, as equipes de TI podem escalar ainda mais e mudar seu foco para tarefas mais estratégicas e de alto valor agregado, afastando-se da mineração de dados, que consome muitos recursos, necessária para identificar e resolver problemas de agulha no palheiro que infectam redes.

Quais soluções de IA para redes a Juniper oferece?

O Marvis Virtual Network Assistant é um excelente exemplo de como a IA é usada em redes. O Marvis fornece processamento de linguagem natural (NLP), uma interface de conversação, ações prescritivas e operações de Self-Driving Network™ para simplificar operações e otimizar as experiências do usuário entre o cliente e a nuvem. Os serviços de nuvem com fio, sem fio e de garantia de WAN da Juniper Mist trazem as operações e os níveis de serviço automatizados para ambientes de campus corporativo. Os algoritmos de aprendizado de máquina (ML) permitem uma experiência de AIOps simplificada, tornando mais fácil a integração; a criação de insights e métricas de saúde de rede; expectativas de nível de serviço (SLEs) com fio, sem fio e de WAN; e o gerenciamento de malhas de campus orientadas por IA.

O que é a IA para redes e segurança?

Com tantos locais de rede pop-up e de trabalho em casa em uso hoje, uma rede com reconhecimento de ameaças é mais essencial do que nunca.  A capacidade de identificar e reagir rapidamente a dispositivos comprometidos, localizar fisicamente dispositivos comprometidos e, acima de tudo, otimizar a experiência do usuário são alguns benefícios do uso de IA na segurança cibernética. As equipes de TI precisam proteger suas redes, incluindo dispositivos que não controlam diretamente, mas que devem ter sua conexão permitida. A criação de perfis de risco capacita as equipes de TI para defenderem suas infraestruturas, fornecendo visibilidade profunda da rede e permitindo a aplicação de políticas em todos os pontos de conexão por toda a rede. As tecnologias de segurança estão constantemente monitorando não apenas os aplicativos e conexões de usuários em um ambiente, mas também o contexto desse comportamento, analisando se o uso é aceitável ou potencialmente anômalo e identificando rapidamente atividades maliciosas.