A inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina (ML) revolucionaram a arquitetura das redes corporativas, levando ao desenvolvimento de redes de autoconserto. Essas redes, que podem detectar e resolver automaticamente interrupções, oferecem vantagens significativas em termos de gestão e confiabilidade da rede. Ao aproveitar a ferramenta de gestão de rede Catalyst Centre da Cisco, as organizações podem obter insights valiosos, automatizar tarefas, prever e lidar com falhas, e monitorar o desempenho.
Um aspecto crucial das redes de autoconserto é o uso de um Analisador Wireless 3D, que fornece aos administradores uma visualização abrangente do ambiente de trabalho e facilita a análise da rede sem fio. Essa ferramenta modela paredes, obstáculos e materiais de construção que possam interferir na propagação do sinal WiFi, gerencia pontos de acesso para evitar interferências e oferece sugestões de resolução para problemas identificados. Com a capacidade de planejar antecipadamente e simular cenários, os administradores podem otimizar a cobertura, minimizando os custos e o tempo operacional.
Em ambientes críticos, como hospitais, as redes de autoconserto podem ser vitais. Em vez de depender de diagnósticos manuais demorados, essas redes podem identificar rapidamente dispositivos com falhas e iniciar substituições automáticas. Ao registrar tickets e solicitar remessas de dispositivos, as redes de autoconserto eliminam a necessidade de intervenção da equipe, garantindo operações contínuas e tempo de inatividade mínimo.
A IA e o ML também desempenham um papel crucial na segurança da rede dentro das redes de autoconserto. Ao monitorar continuamente as redes em busca de anomalias, a IA pode detectar e categorizar ameaças, incluindo malware desconhecidos, ameaças internas e violações de políticas. Além disso, sistemas alimentados por IA podem fornecer experiências de navegação seguras, identificando e bloqueando conexões a sites maliciosos. A detecção de malware em endpoints também é aprimorada, pois algoritmos de IA podem identificar padrões associados a ameaças ocultas, mesmo em tráfego criptografado.
No entanto, a integração de IA e ML em redes legadas apresenta desafios. A compatibilidade com hardware existente e a conformidade regulatória são considerações importantes. As organizações podem precisar passar por atualizações drásticas para garantir compatibilidade e suporte às tecnologias de IA e ML. Idealmente, essas atualizações devem ser planejadas durante o ciclo de atualização da rede para minimizar interrupções e maximizar os benefícios das redes de autoconserto.
Em conclusão, o uso de IA e ML em redes transformou as arquiteturas das redes corporativas, oferecendo recursos de autoconserto que aprimoram a gestão, confiabilidade e segurança. Com a ajuda de ferramentas como o Catalyst Centre da Cisco e o Analisador Wireless 3D, as organizações podem otimizar significativamente o desempenho da rede e minimizar o tempo de inatividade. Embora existam desafios na integração de IA e ML em redes legadas, um planejamento cuidadoso e uma colaboração com fornecedores podem garantir uma implementação bem-sucedida e benefícios de longo prazo.
The source of the article is from the blog mgz.com.tw