Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) rewolucjonizują architekturę korporacyjnych sieci, prowadząc do rozwoju samoistnie naprawiających się sieci. Te sieci, które mogą automatycznie wykrywać i usuwać zakłócenia, oferują znaczne korzyści w zakresie zarządzania siecią i niezawodności. Wykorzystując narzędzie Cisco Catalyst Centre do zarządzania siecią, organizacje mogą zdobyć cenne informacje, automatyzować zadania, przewidywać i usuwać awarie, a także monitorować wydajność.
Jednym z kluczowych elementów samoistnie naprawiających się sieci jest wykorzystanie analizatora bezprzewodowego 3D, który zapewnia administratorom wszechstronne wizualizacje miejsca pracy i ułatwia analizę sieci bezprzewodowej. Narzędzie to modeluje ściany, przeszkody i materiały budowlane, które mogą interferować z propagacją sygnału WiFi, zarządza punktami dostępu w celu uniknięcia zakłóceń i oferuje sugestie rozwiązania dla wykrytych problemów. Dzięki możliwości planowania i symulowania scenariuszy administratorzy mogą optymalizować zasięg, minimalizując koszty i czas operacyjny.
W środowiskach, w których kluczowe jest każde sekundy, takich jak szpitale, samoistnie naprawiające się sieci mogą okazać się niezwykle ważne. Zamiast polegać na czasochłonnym ręcznym diagnozowaniu, te sieci mogą szybko identyfikować uszkodzone urządzenia i podejmować automatyczne ich wymiany. Dzięki rejestrowaniu zgłoszeń i żądaniu wysyłek urządzeń, samoistnie naprawiające się sieci eliminują potrzebę interwencji personelu, zapewniając płynne działanie i minimalne czasy przestoju.
AI i ML odgrywają również kluczową rolę w zakresie bezpieczeństwa sieciowego w ramach samoistnie naprawiających się sieci. Poprzez ciągłe monitorowanie sieci w poszukiwaniu anomali AI jest w stanie wykrywać i kategoryzować zagrożenia, w tym nieznane oprogramowanie złośliwe, zagrożenia wewnętrzne i naruszenia zasad. Dodatkowo, systemy zasilane przez AI mogą zapewnić bezpieczne doświadczenia podczas przeglądania stron internetowych, identyfikując i blokując połączenia do złośliwych witryn. Wykrywanie złośliwego oprogramowania z punktu końcowego również jest usprawnione, ponieważ algorytmy AI mogą identyfikować wzorce związanego z ukrytymi zagrożeniami, nawet w ruchu zaszyfrowanym.
Jednak integracja AI i ML w istniejące sieci wiąże się z pewnymi wyzwaniami. Wymaga się uwzględnienia zgodności i zgodności z przepisami regulacyjnymi. Organizacje mogą być zmuszone do przeprowadzenia modernizacji sprzętu, aby zapewnić zgodność i wsparcie dla technologii AI i ML. Optymalnie modernizacje te powinny być planowane podczas cyklu odświeżenia sieci w celu minimalizowania zakłóceń i maksymalizacji korzyści wynikających ze samoistnie naprawiających się sieci.
Podsumowując, wykorzystanie AI i ML w sieciach przyczyniło się do transformacji architektury korporacyjnych sieci, oferując możliwości samoistnego naprawiania, które poprawiają zarządzanie, niezawodność i bezpieczeństwo sieci. Dzięki narzędziom takim jak Cisco Catalyst Centre i analizator bezprzewodowy 3D organizacje mogą znacznie zoptymalizować wydajność sieci i zminimalizować czasy przestoju. Chociaż istnieją wyzwania związane z integracją AI i ML w istniejące sieci, staranne planowanie i współpraca z dostawcami mogą zagwarantować pomyślne wdrożenie i długoterminowe korzyści.
The source of the article is from the blog windowsvistamagazine.es