Tekoälyn (AI) ja koneoppimisen (ML) käyttö verkkotekniikassa on mullistanut yritysverkkojen arkkitehtuuria. Itsensäkorjaantuvien verkkojen käyttöönotto, joka pystyy automaattisesti havaitsemaan ja korjaamaan häiriöitä ilman ihmisen puuttumista, parantaa merkittävästi verkon hallintaa ja vähentää käyttökatkoja. Ciscon Catalyst Centre -verkonhallintatyökalu tarjoaa arvokasta tietoa, automatisoi yleisiä tehtäviä, ennustaa ja käsittelee vikoja sekä seuraa suorituskykyä.
3D Wireless Analyser -työkalun avulla järjestelmänvalvojat voivat optimoida WiFi-signaalin leviämistä, tunnistaa ja ratkaista ongelmia tehokkaasti. Kriittisissä ympäristöissä, kuten sairaaloissa, itsensäkorjaavat verkot voivat säästää aikaa, kun ongelmat voidaan ratkaista nopeasti ilman kattavaa manuaalista vianmääritystä. Lisäksi AI ja ML voivat parantaa verkon turvallisuutta luokittelemalla uhkia ja havaitsemalla poikkeavuuksia tarkasti.
Kuitenkin AI:n ja ML:n integrointi perintöverkkoihin aiheuttaa haasteita, koska yhteensopivuus ja sääntelyvaatimukset on otettava huomioon. Joissakin tapauksissa organisaatioiden on tehtävä ”forklift-upgrade” varmistaakseen parhaan tuen AI- ja ML-teknologialle. Nämä päivitykset suunnitellaan tyypillisesti verkon päivityssyklin aikana.
AI ja ML:n voima verkostonhallinnan muuttamisessa
The source of the article is from the blog girabetim.com.br