Umjetna inteligencija (AI) i strojno učenje (ML) revolucionirali su korporativne arhitekture mreža, što je dovelo do razvoja samooporavljajućih mreža. Ove mreže, koje mogu automatski otkriti i riješiti prekide, donose značajne prednosti u pogledu upravljanja mrežom i pouzdanosti. Iskorištavanjem alata za upravljanje mrežom Cisco’s Catalyst Centre organizacije mogu dobiti vrijedne uvide, automatizirati zadatke, predvidjeti i riješiti kvarove, te pratiti performanse.
Jedan od ključnih aspekata samooporavljajućih mreža je upotreba 3D Wireless Analyzera, koji administratorima pruža sveobuhvatnu vizualizaciju radnog prostora i olakšava analizu bežičnih mreža. Ovaj alat modelira zidove, prepreke i građevinski materijal koji mogu ometati širenje WiFi signala, upravlja pristupnim točkama kako bi izbjegao smetnje i nudi rješenja za identificirane probleme. Koristeći mogućnost unaprijed planiranja i simulacije scenarija, administratori mogu optimizirati pokrivenost uz minimalne troškove i operativno vrijeme.
U kritičnim okruženjima, poput bolnica, samooporavljajuće mreže mogu biti od vitalnog značaja. Umjesto oslanjanja na vremenski zahtjevnu ručnu dijagnostiku, ove mreže mogu brzo identificirati neispravne uređaje i pokrenuti automatsku zamjenu. Putem prijave tiketa i zahtjeva za isporuku uređaja, samooporavljajuće mreže eliminiraju potrebu za intervencijom osoblja, osiguravajući besprijekoran rad i minimalno vrijeme prestanka rada.
AI i ML također imaju ključnu ulogu u sigurnosti mreže unutar samooporavljajućih mreža. Kontinuiranim praćenjem mreža u potrazi za anomalijama, AI može otkriti i kategorizirati prijetnje, uključujući nepoznate zlonamjerne programe, prijetnje iznutra i kršenja politika. Dodatno, AI pogonjeni sustavi mogu pružiti sigurno iskustvo surfanja identificiranjem i blokiranjem veza s zlonamjernim web lokacijama. Otkrivanje zlonamjernog softvera na krajnjim točkama također se poboljšava, budući da AI algoritmi mogu identificirati obrasce povezane s skrivenim prijetnjama, čak i u šifriranom prometu.
Međutim, integracija AI i ML u postojeće mreže nosi izazove. Kompatibilnost s postojećim hardverom i regulatorna usklađenost su važni faktori. Organizacije mogu morati proći kroz “forklift nadogradnje” kako bi osigurale kompatibilnost i podršku za AI i ML tehnologije. Idealno, ove nadogradnje treba planirati tijekom ciklusa osvježavanja mreže kako bi se smanjile smetnje i maksimizirale prednosti samooporavljajućih mreža.
Zaključno, korištenje AI i ML tehnologija u mrežnom poslovanju transformiralo je korporativne arhitekture mreža, nudeći mogućnosti samooporavka koje poboljšavaju upravljanje, pouzdanost i sigurnost. Uz pomoć alata poput Cisco’s Catalyst Centre i 3D Wireless Analyzera, organizacije mogu značajno optimizirati performanse mreže i smanjiti vrijeme prestanka rada. Iako postoje izazovi u integraciji AI i ML tehnologija u postojeće mreže, pažljivo planiranje i suradnja s dobavljačima mogu osigurati uspješnu implementaciju i dugoročne koristi.
The source of the article is from the blog toumai.es