Wat is artificial intelligence (AI) for networking?
Wat is artificial intelligence (AI) for networking?
Artificial intelligence (AI) for networking is een subset van AIOps die specifiek is voor het toepassen van AI-technieken om netwerkprestaties en -activiteiten te optimaliseren.
Netwerksystemen worden steeds complexer door initiatieven voor digitale transformatie, multi-cloud, de proliferatie van apparaten en data, hybride werk en meer geavanceerde cyberaanvallen. Naarmate de netwerkcomplexiteit groeit en evolueert, hebben organisaties de vaardigheden en mogelijkheden van netwerkbeheerders nodig om ook te evolueren. Gebrek aan talent en budgettaire beperkingen dragen alleen maar bij aan deze uitdaging. Om deze uitdagingen te overwinnen, gebruiken organisaties AI for Networking om te helpen.
Belangrijke AI for Networking-technologie
AI kan alleen slagen met behulp van machine learning (ML), waarbij algoritmes worden gebruikt om data te ontleden, daarvan te leren en een bepaling of voorspelling te maken zonder dat het daarbij uitdrukkelijke instructies nodig heeft. Dankzij verbeterde berekening- en opslagcapaciteiten, heeft ML zich onlangs geëvolueerd naar modellen met een complexere structuur, zoals deep learning (DL) wat neurale netwerken gebruikt voor nog meer inzicht en automatisering. Natuurlijke-taalverwerking en begrip (NLP/NLU), grote taalmodellen (LLM), en generatieve AI (GenAI) zijn andere trending AI-tools die recente vooruitgang van AI hebben gestimuleerd, met name op het gebied van virtuele assistenten.
De rol van AI binnen netwerkomgevingen.
Mogelijkheden van AI for Networking
AI in netwerken biedt aanzienlijke waarde voor bedrijven in bijna elke branche. Hier zijn een paar voorbeelden van hoe AI-netwerkoplossingen echte resultaten voor klanten levert:
- Detecteren van afwijkingen in tijdreeksen: AI kan afwijkingen in tijdreeksen detecteren dankzij correlaties die netwerkbeheerders in staat stellen om snel verbanden te vinden tussen gebeurtenissen die zelfs een doorgewinterde netwerkspecialist anders niet snel zou hebben gevonden.
- Gebeurteniscorrelatie en analyse van onderliggende oorzaak: AI kan diverse datamining-technieken gebruiken om binnen luttele minuten terabytes aan data te doorzoeken. Hierdoor kunnen IT-afdelingen snel vaststellen welke netwerkeigenschap (bijvoorbeeld OS, apparaattype, toegangspunt, switch of router) het meest gerelateerd is aan een netwerkprobleem, en worden problemen sneller opgelost.
- Voorspellen van gebruikerservaringen: Op basis van netwerkomstandigheden kan AI de internetprestaties van een gebruiker voorspellen, waardoor een systeem de bandbreedtecapaciteit dynamisch kan aanpassen op basis van welke applicaties op specifieke tijden in gebruik zijn
- Aanbevolen en zelfsturende acties: Geavanceerde AI kan niet alleen de onderliggende oorzaak van een probleem identificeren, maar kan ook acties voorstellen die de IT-beheerder kan ondernemen om het probleem te verhelpen of het probleem automatisch op te lossen zonder menselijke tussenkomst. Dit maakt maximale uptime en de best mogelijke eindgebruikerservaringen mogelijk
- Virtuele netwerkassistenten: Virtuele netwerkassistenten, aangedreven door AI, werken als lid van het IT-team om snel netwerkproblemen te identificeren, acties aan te bevelen voor verbeterde netwerkprestaties en snel zoeken in documentatie
Voordelen van AI for Networking
AI for Networking verbetert de ervaringen van zowel eindgebruikers als IT-beheerders door activiteiten te vereenvoudigen, productiviteit en efficiëntie te verhogen en kosten te verlagen. Het stroomlijnt en automatiseert workflows, minimaliseert configuratiefouten en versnelt oplostijden. Door proactieve en bruikbare inzichten te bieden, stelt AI for Networking beheerders in staat om netwerkproblemen aan te pakken voordat ze leiden tot dure downtime of slechte gebruikerservaringen. In plaats van 'naald-in-een-hooibergproblemen' na te jagen, krijgen IT-beheerders meer tijd terug om zich te concentreren op meer strategische initiatieven.
Waar moet u op letten als het gaat om een AI for Networking-oplossing
Zonder de juiste AI-strategie kan IT de zware netwerkvereisten van vandaag de dag simpelweg niet bijhouden. Hier zijn verschillende technologische elementen die een AI-oplossing zou moeten bevatten:
- De juiste data: Alle AI- netwerkoplossingen van betekenis beginnen met een gigantische hoeveelheid kwalitatieve data. AI blijft zijn intelligentie uitbreiden via informatieverzameling en analyses. Hoe gevarieerder de verzamelde data is, hoe slimmer de AI-oplossing wordt. Bovendien helpt het labelen van data met domeinspecifieke kennis bij het trainen van AI-modellen. Ontwerpintentiestatistieken, wat gestructureerde datacategorieën zijn, kunnen bijvoorbeeld worden gebruikt voor het classificeren en monitoren van de netwerkgebruikerservaring
- De juiste reactie: Goede AI for Networking-oplossingen moeten nauwkeurige inzichten in real time bieden, waardoor alarmmoeheid wordt verminderd door problemen te prioriteren en aanbevolen acties te bieden voor herstel. Voor een juiste respons gebruikt een AI-engine verschillende AI-technieken, die gezamenlijk een datawetenschaptoolbox worden genoemd, om die data te verwerken. Onder toezicht of zonder toezicht staande ML en DL, zoals neurale netwerken, moeten worden gebruikt om netwerkdata te analyseren en bruikbare inzichten te bieden.
- De juiste infrastructuur: Een robuuste en schaalbare infrastructuur is vereist om data te verzamelen en te verwerken en een inzichtelijke reactie te bieden. Cloud-hosted processing biedt een betrouwbare en flexibele infrastructuur voor dataverzameling en -verwerking die kan worden geschaald om nu en in de toekomst te voldoen aan de AI-workloadeisen.
Juniper’s AI-native netwerkplatform
Juniper levert de belofte van AI for Networking na met de eerste AI-native
Het AI-native netwerkplatform van Juniper biedt de flexibiliteit, automatisering en zekerheid die netwerkteams nodig hebben voor vereenvoudigde activiteiten, verhoogde productiviteit en betrouwbare prestaties op schaal.
Veel voorkomende vragen over AI for networking
Wat zijn voorbeelden van AI die in gebruik zijn voor netwerken?
AI for Networking kan probleemtickets verminderen en problemen oplossen voordat klanten of zelfs IT het probleem herkennen. Gebeurteniscorrelatie en analyse van de onderliggende oorzaak kunnen verschillende datamining-technieken gebruiken om snel de netwerkentiteit te identificeren die bij een probleem betrokken is of het netwerk zelf van risico's ontdoen. AI wordt ook gebruikt in netwerken om te onboarden, te implementeren en problemen op te lossen, waardoor Day 0 tot 2+ gemakkelijker en minder tijdrovend worden.
Hoe transformeert AI netwerken?
AI speelt een steeds belangrijkere rol bij het bedwingen van de complexiteit van groeiende IT-netwerken. AI maakt het mogelijk om problemen snel te ontdekken en te isoleren door afwijkingen te correleren met historische en realtimedata. Op die manier kunnen IT-teams verder opschalen en hun aandacht verleggen naar meer strategische en hoogwaardige taken en niet meer naar het resource-intensieve datamining dat nodig is om de naald-in-de-hooibergprobleempjes die netwerken teisteren, te identificeren en op te lossen.
Welke AI for Networking-oplossingen biedt Juniper?
Marvis Virtual Network Assistant is een uitstekend voorbeeld van het gebruik van AI in netwerken. Marvis biedt een gespreksinterface, prescriptieve acties en Self-Driving Network™-activiteiten om activiteiten te stroomlijnen en gebruikerservaringen te optimaliseren van client naar cloud. Juniper Mist AI en- cloudservices brengen geautomatiseerde activiteiten en serviceniveaus naar bedrijfsomgevingen. Machine learning (ML)-algoritmen maken een gestroomlijnde AIOps-ervaring mogelijk door onboarding te vereenvoudigen; inzichten en statistieken in de netwerkgezondheid; service-level verwachtingen (SLE's); en AI-gestuurd beheer.
Wat is AI for Networking en beveiliging?
Nu er vandaag de dag zoveel thuiswerk- en pop-up-netwerklocaties zijn, is een bedreigingsbewust netwerk noodzakelijker dan ooit. De mogelijkheid om aangetaste apparaten snel te identificeren en hierop te reageren, aangetaste apparaten fysiek te lokaliseren en uiteindelijk de gebruikerservaring te optimaliseren, zijn enkele voordelen van het gebruik van AI in cyberbeveiliging. IT-teams moeten hun netwerken beschermen, met inbegrip van apparaten die zij niet rechtstreeks controleren, maar wel verbinding moeten laten maken. Risicoprofilering stelt IT-teams in staat hun infrastructuur te beschermen door diepe netwerkzichtbaarheid te bieden en beleidshandhaving mogelijk te maken op elk verbindingspunt in het netwerk. Beveiligingstechnologieën bewaken niet alleen de applicaties en gebruikersverbindingen in een omgeving voortdurend, maar ook de context van dat gedrag en of het acceptabel gebruik is of mogelijk afwijkende en snel identificerende kwaadaardige activiteit.
