ביצוע מערכות רשת באמצעות הבינה המלאכותית ולמידה עמידה שינה את תפיסת ההיבטים של רשתות תקשורת עסקיות. באמצעותי ניתן להטמיע בתוך הרשת מנגנון שיכול לאתר ולתקן אוטומטית תקלות ללא עזרת האדם, מה שיכול לשפר הרבה את ניהול הרשת ולהפחית את זמן השבת. הכלי לניהול רשת Catalyst Centre של חברת סיסקו מספק תובנות משמעותיות, הפעלת משימות אוטומטיות, חיזוי ותיקון כשלים ומעקב אחר ביצועי הרשת.
אחד ההיבטים החשובים במערכות שיפור עצמי הוא השימוש בשוקל ווריאציה 3D, המספק למנהלים תמונה מקיפה ומדויקת של מרחב העבודה ומסייע בניתוח הרשת האלחוטית. הכלי מבצע מודלים של קירות, מחסומים וחומרים בנייה המשפיעים על התפשוט של אותות ה-WiFi, ניהול נקודות גישה כדי למנוע הידבקות ואף מציג המלצות לפתרון בעיתות שנתקלו. עם היכולת לתכנן בהתאם ולהמקים תרחישים, מנהלים יכולים למקסם את תפוקת הסיגנל ולמזער את הוצאות התפעול.
בסביבות התקשורת קריטיות כמו בבתי חולים, מנת התקן עצמי יכולה להצדיק את עצמה. במקום לתהות באבקה של זמן בתהליך בדיקה ידני, רשת זו יכולה לזהות בצורה מהירה ויעילה מכשולים ולהשיב אוטומטית לשום תקלה, באמצעות פתיחת רשומות והזמנת משלוח התקנים חדשים באופן אוטומטי, ללא עזרת צוות האדם.
AI ו- ML משפיעות גם על אספקט האבטחה בתוך רשתות שיפור עצמיות. באמצעות ניטור מתמיד של הרשת, AI יכולה לזהות ולסווג איומים, כולל תוכנות זדוניות לא ידועות, איומים מבפנים והפרות מדיניות. תוכנות מופעלות באמצעות AI יכולות לאפשר חוויות גלישה בטוחות, על ידי זיהוי וחסימה של חיבורים לאתרים זדוניים. גם הזיהות של תוכנות זדוניות בקצה האינטרנט משופרת על ידי AI, שיכולה לזהות מדפים של סיכונים נסתרים, גם בשימוש בשרתים מוצפנים.
אף על פי שייבוא AI ו- ML לתוך רשתות מסורתיות מגיע עם אתגרים. יש לקחת בחשבון תאימות עם הואורד קיים ועמידה בתקנות המנהליות. צריכה להתבצע שדרוג תקשורת במקרים מסוימים, ונוכל לכמנת מקובלת לחדש וליישם בהם סטנדרטים בתחום ה- AI ו- ML. באופן כללי, החדרת רענון לרשת תואמת גם להכנה להתאמות המסוגלות לספק את החידושים הנדרשים לאבטחה ולתמיכה בטכנולוגיות המתקדמות של AI ו- ML. בניהול מדויק ובשיתוף עם ספקים הבינלאומיים, ניתן להבטיח הכנה מוצלחת ותוצאות ארוכות טווח.
הכוח של AI ו ML בשיפור ניהול הרשת
The source of the article is from the blog queerfeed.com.br