Umetna inteligenca in strojno učenje sta preoblikovala arhitekturo podjetniških omrežij ter privedla do razvoja samo-zdravilnih omrežij. Ta omrežja, ki lahko samodejno zaznavajo in odpravljajo motnje, prinašajo pomembne prednosti na področju upravljanja omrežij in zanesljivosti. S pomočjo orodja za upravljanje omrežij Catalyst Centre podjetja Cisco lahko organizacije pridobijo dragocene uvide, avtomatizirajo naloge, napovedujejo in obvladujejo napake ter spremljajo učinkovitost.
Pomemben vidik samo-zdravilnih omrežij je uporaba 3D brezžičnega analizatorja, ki administratorjem omogoča celovito vizualizacijo delovnega prostora in poenostavlja analizo brezžičnih omrežij. To orodje modelira stene, ovire in gradbene materiale, ki lahko vplivajo na širjenje WiFi signala, upravlja dostopne točke, da prepreči motnje, in ponuja rešitve za ugotovljene težave. S sposobnostjo načrtovanja in simulacije scenarijev lahko administratorji optimizirajo pokritost omrežja, hkrati pa zmanjšajo stroške in operativni čas.
V kritičnih okoljih, kot so bolnišnice, se lahko samo-zdravilna omrežja izkažejo za ključna. Namesto da bi se zanašali na časovno potratne ročne diagnostične postopke, lahko ta omrežja hitro identificirajo napake naprav in sprožijo avtomatizirane zamenjave. Z beleženjem zahtevkov in naročili naprav omogočajo, da samo-zdravilna omrežja delujejo brez vmešavanja osebja, kar zagotavlja nemoteno delovanje in minimalen čas zaustavitve.
Umetna inteligenca in strojno učenje igrajo pomembno vlogo tudi pri varnosti omrežij v samo-zdravilnih omrežjih. S stalnim spremljanjem omrežij lahko umetna inteligenca zazna in kategorizira nevarnosti, vključno z neznanimi zlonamernimi programi, notranjimi grožnjami in kršitvami pravil. Poleg tega lahko AI-gonjene sisteme zagotavljajo varno brskanje tako, da prepoznajo in blokirajo povezave do zlonamernih spletnih mest. Z uporabo algoritmov umetne inteligence je tudi izboljšano zaznavanje zlonamerne programske opreme na končnih točkah, saj lahko identificirajo vzorce povezane z skritimi grožnjami, celo v šifriranem prometu.
Vendar pa integracija umetne inteligence in strojnega učenja v obstoječa omrežja prinaša izzive. Pomembna je združljivost z obstoječo strojno opremo in skladnost z regulativami. Organizacije se lahko odločijo za nadgradnjo obstoječe strojne opreme, da zagotovijo združljivost in podporo za tehnologijo umetne inteligence in strojnega učenja. Idealen čas za takšno nadgradnjo je načrtovan med obnovitvenim ciklom omrežja, da se zmanjšajo motnje in maksimizirajo koristi samo-zdravilnih omrežij.
Zaključno lahko rečemo, da uporaba umetne inteligence in strojnega učenja v omrežnih tehnologijah preobraža arhitekturo podjetniških omrežij, prinaša samo-zdravilne zmogljivosti, ki izboljšujejo upravljanje, zanesljivost in varnost. S pomočjo orodij, kot so Catalyst Centre podjetja Cisco in 3D brezžični analizator, organizacije lahko pomembno optimizirajo učinkovitost omrežja in zmanjšajo čas zaustavitve. Čeprav obstajajo izzivi pri integraciji umetne inteligence in strojnega učenja v obstoječa omrežja, lahko skrbno načrtovanje in sodelovanje z dobavitelji zagotovita uspešno izvedbo in dolgoročne koristi.
The source of the article is from the blog kewauneecomet.com