Introductie

Kunstmatige intelligentie (AI) is al jaren een hot topic. Het heeft de afgelopen paar enorme stappen gemaakt en we beginnen AI dingen te zien doen waarvan zelfs experts een paar jaar geleden dachten dat ze onmogelijk waren. AI is nu zelfs zo geavanceerd dat zelfs mensen die niets van computers weten, het in hun dagelijks leven kunnen gebruiken.

In dit artikel bespreken we de voordelen van het gebruik van AI in uw bedrijf en waarom u zou moeten overwegen om het toe te voegen aan uw bestaande netwerkactiviteiten.

Wat is kunstmatige intelligentie (AI)?

Kunstmatige intelligentie is een vakgebied dat de studie van informatica, robuuste datasets en machine learning omvat om probleemoplossing mogelijk te maken. Het omvat ook diep leren, dat vaak wordt genoemd in combinatie met kunstmatige intelligentie. Deze disciplines bestaan ​​uit AI-algoritmen die proberen expertsystemen te creëren die voorspellingen of classificaties maken op basis van invoergegevens

Wat is kunstmatige intelligentie voor netwerken?

Kunstmatige intelligentie is een type software dat kan leren en zich kan aanpassen aan nieuwe informatie. Het is ook een vakgebied in de informatica, dat zich richt op het bouwen van intelligente machines die taken kunnen uitvoeren waarvoor normaal gesproken menselijke intelligentie nodig is.

Een voorbeeld van AI dat kan worden gebruikt bij netwerken is Jeneverbessen Mist AI. Mist AI maakt gebruik van kunstmatige intelligentie, machine learning en datawetenschap om gebruikerservaringen te optimaliseren en operaties in de draadloze toegang, bekabelde toegang en SD-WAN-domeinen te vereenvoudigen.

Wat zijn voorbeelden van gebruikte AI voor netwerken?

AI is bedoeld om netwerken efficiënter te beheren. AI kan worden gebruikt om gegevens van netwerkactiviteit in het verleden te analyseren en voorspellingen te doen over hoe een bepaalde groep gebruikers zich in de toekomst zal gedragen. Een AI-systeem kan bijvoorbeeld voorspellen dat een bepaalde persoon die zijn laptop vaak op openbare wifi gebruikt, hebben waarschijnlijk hulp nodig om verbinding te maken met het netwerk wanneer ze op maandagochtend op het werk aankomen. Deze voorspelling kan vervolgens van tevoren naar het juiste teamlid worden gestuurd, zodat ze alles klaar hebben staan ​​voor wanneer die gebruiker arriveert.

Een andere use case voor AI is automatisering: in plaats van iemand handmatig een procedure te laten uitvoeren, kan een AI-systeem dit automatisch doen. Als een technicus bijvoorbeeld een stuk software op elke computer in zijn netwerk wil installeren, kan hij een AI-programma vragen om het automatisch te installeren door te identificeren welke computers het nodig hebben en het installatieproces zelf uit te voeren. Dit zou zowel tijd als middelen besparen, omdat menselijke ingenieurs niet langer elke machine één voor één handmatig hoeven te installeren!

Hoe transformeert AI netwerken?

AI transformeert netwerken door het op een meer geautomatiseerde, efficiënte en veilige manier te laten werken. Het voordeel van kunstmatige intelligentie is dat het netwerkoperators in staat stelt machine learning te gebruiken om beslissingen te nemen op basis van patronen in plaats van te vertrouwen op mensen om gegevens te interpreteren. Dit betekent dat AI kan worden gebruikt om problemen met het netwerk te diagnosticeren voordat ze zich voordoen, of zelfs te voorspellen wanneer ze kunnen optreden.

Dit heeft veel voordelen voor zowel bedrijven als consumenten. Met AI kunnen bedrijven bijvoorbeeld hun kosten verlagen door beter gebruik te maken van hun netwerken en infrastructuur en tegelijkertijd hun beveiliging verbeteren. Consumenten zullen profiteren van een betere service, meer privacy en bescherming tegen hackers.

Netwerkmonitoring is geautomatiseerd door AI, wat het mogelijk maakt netwerk ondersteunende diensten leveranciers of technici om minder tijd te besteden aan het inspecteren van gegevens en meer tijd aan het maken van verbeteringen.

Wat zijn de voordelen van AI en ML in netwerken?

Kunstmatige intelligentie en machine learning veranderen de manier waarop we zaken doen. Van productie tot medicijnen, van transport tot detailhandel, AI en ML veranderen ons leven. En netwerken is geen uitzondering.

Dus wat zijn de voordelen van AI en ML in netwerken?

1) Betere beveiliging – Met AI kunt u het gedrag van elke afzonderlijke gebruiker in uw netwerk volgen en verdachte activiteiten opsporen voordat deze plaatsvinden. U kunt ook AI gebruiken voor detectie van anomalie, wat betekent dat als een gebruiker iets doet dat niet in zijn lijn ligt, dit onmiddellijk wordt gemarkeerd, zodat u het verder kunt onderzoeken.

2) Betere efficiëntie – Met machine learning kunt u uw systeem trainen om te leren hoe bepaalde taken het beste kunnen worden uitgevoerd door zichzelf in de loop van de tijd voortdurend te verbeteren. Hierdoor is er minder menselijke tussenkomst nodig, wat tijd en geld bespaart!

3) Intelligentere netwerken – Machine learning stelt ons in staat om slimmere netwerken te bouwen die de behoeften van hun gebruikers beter begrijpen dan ooit tevoren. Dit omvat zaken als slimme routering (waarbij routers weten waar pakketten naartoe moeten gaan op basis van het type gegevens dat wordt verzonden), evenals real-time load balancing (waarbij load balancers verkeer verdelen over meerdere bronnen).

Hoe belangrijk zijn AI- en ML-technologieën in het huidige netwerkbeheer?

Artificial Intelligence (AI) en Machine Learning (ML) zijn tegenwoordig twee van de belangrijkste technologieën in netwerkbeheer. Ze hebben het potentieel om de manier waarop bedrijven hun IT-infrastructuur beheren te veranderen, waardoor ze slimmere beslissingen kunnen nemen over wat voor soort middelen nodig zijn en waar.

AI kan voor alles worden gebruikt, van geautomatiseerd machinaal leren, waarmee systemen in de loop van de tijd nieuwe dingen kunnen leren, tot natuurlijke taalverwerking (NLP), waarmee programma's menselijke taal kunnen begrijpen. Deze technologie kan ingenieurs helpen patronen in gegevens te vinden en toekomstige gebeurtenissen te voorspellen, en inzicht te geven in hoe goed een systeem werkt. Het stelt hen ook in staat om bepaalde taken of simulaties te automatiseren, zodat ze niet met de hand hoeven te worden uitgevoerd.

ML werkt met AI door algoritmen te maken die kunnen leren van de gegevens die ze binnenkrijgen en vervolgens voorspellingen doen op basis van hun begrip ervan. Deze algoritmen kunnen op zichzelf worden gebruikt of met andere technieken, zoals deep learning-technieken die proberen te modelleren hoe neuronen werken om complexere modellen te creëren dan traditionele modellen mogelijk zouden maken; dit soort aanpak kan helpen bij het oplossen van problemen zoals het identificeren van objecten in foto's of video's zonder dat er vooraf labels aan zijn gehecht.

Voordelen van AI voor bekabelde en draadloze operaties

1. Tijdreeksafwijkingen detecteren
   AI wordt nu gebruikt voor het detecteren van anomalieën in tijdreeksen, een proces waarbij naar patronen in gegevens wordt gezocht die op een probleem kunnen wijzen. Als er bijvoorbeeld elke week op hetzelfde tijdstip een toename van machinestoringen optreedt, kan dit een teken zijn dat er mogelijk een probleem is met de infrastructuur.
   Naast het identificeren van patronen in gegevens en het inzichtelijk maken van hoe uw bedrijf presteert, kan AI u ook helpen toekomstige trends te voorspellen op basis van historische gegevens. Hierdoor kunt u proactief stappen ondernemen voordat er zich problemen voordoen, waardoor uw organisatie op koers blijft met haar doelen.
2. Gebeurteniscorrelatie en oorzaakanalyse
   Gebeurteniscorrelatie en oorzaakanalyse zijn twee van de meest voorkomende toepassingen van AI bij bekabelde en draadloze operaties.
   Gebeurteniscorrelatie is het proces van het verzamelen van gegevens uit verschillende bronnen, zoals IoT-apparaten, en het vervolgens analyseren van die gegevens op patronen. Het wordt gebruikt om vast te stellen wanneer een gebeurtenis is begonnen of geëindigd, maar ook om te bepalen wat de oorzaak was van die gebeurtenis. Dit kan u helpen problemen sneller op te lossen door snel de oorzaak van het probleem te identificeren.
   Root cause analyse stelt u in staat om naar een specifiek probleem te kijken en te bepalen wat de oorzaak is. U kunt deze informatie vervolgens gebruiken om eventuele problemen op te lossen voordat ze opnieuw optreden. De informatie uit gebeurteniscorrelatie kan u helpen de oorzaak sneller te vinden dan wanneer u deze niet altijd tot uw beschikking zou hebben.
3. Gebruikerservaringen voorspellen
   AI kan gebruikerservaringen voorspellen en ervoor zorgen dat ze een positieve ervaring hebben.
   Dit is vooral belangrijk in het geval van IoT-apparaten, die vaak door grote aantallen gebruikers worden gebruikt. Als uw apparaat is ontworpen om de activiteiten van uw werknemers bij te houden, wilt u weten of ze problemen hebben met het bedienen van het apparaat.
   AI kan worden gebruikt om modellen te maken die voorspellen hoe gebruikers op bepaalde stimuli zullen reageren, zodat u potentiële problemen kunt identificeren voordat ze zich voordoen. Zo kunt u eventuele problemen oplossen voordat ze grote problemen worden voor uw bedrijf of klanten.
4. Wi-Fi-prestaties verbeteren
   Wi-Fi is een essentieel onderdeel van bijna elk bedrijf, maar het kan moeilijk zijn om ervoor te zorgen dat uw Wi-Fi-netwerk optimaal presteert. AI-technologie kan u helpen problemen met uw netwerk te identificeren en op te lossen die u anders misschien niet had ontdekt. Het kan u ook helpen uw netwerk te optimaliseren, zodat het uw klanten de best mogelijke service biedt. AI analyseert ook de gegevens die door het toegangspunt zijn vastgelegd en past vervolgens de instellingen automatisch aan om de doorvoer te maximaliseren en latentie te verminderen. Hierdoor kan het zich aanpassen aan veranderende omgevingsomstandigheden en een betere gebruikerservaring bieden.
5. AI/ML voor het volgen van IoT-eindpunten
   Met de toename van IoT-apparaten wordt het steeds moeilijker om de gegevens van deze apparaten te volgen. Om dit probleem op te lossen, kan AI/ML worden gebruikt om elk apparaat te volgen. Dit betekent dat u weet waar elk apparaat zich bevindt en wat het op een bepaald moment doet. Dit is geweldig voor bedrijven die hun inventaris moeten bijhouden of als er problemen zijn met de apparaten zelf (zoals de levensduur van de batterij).

Wat is AI voor netwerken en beveiliging?

AI voor netwerken en beveiliging is een manier om kunstmatige intelligentie te gebruiken om netwerken efficiënter en veiliger te maken. Deze technologie kan op veel gebieden van netwerkbeheer worden gebruikt, waaronder het detecteren van bedreigingen, het prioriteren van workloads, het automatiseren van processen en het nemen van beveiligingsbeslissingen op basis van realtime monitoring.

AI voor netwerken en beveiliging wordt gebruikt in systemen die netwerkverkeer monitoren om abnormaal gedrag of ongebruikelijke activiteit te detecteren. AI-software maakt gebruik van machine learning-technieken zoals deep learning om patronen in gegevens te identificeren en toekomstige gebeurtenissen te voorspellen op basis van die patronen (bijvoorbeeld: "Als dit type apparaat verbinding maakt via deze poort, is het waarschijnlijk dat de gebruiker prestatieproblemen zal ervaren").

AI kan ook worden gebruikt om prioriteit te geven aan netwerkverkeer door gegevenspatronen te analyseren en de gebeurtenissen te reconstrueren die hebben geleid tot een beveiligingsincident. AI kan u helpen bij het automatiseren van processen, zoals detectie en herstel van bedreigingen, zodat mensen er niet de hele dag mee te maken hebben.

Ten slotte kan AI beveiligingsbeslissingen nemen op basis van real-time monitoring van netwerkverkeer en afwijkingen detecteren zonder enige menselijke tussenkomst.

Conclusie

Kortom, de voordelen van kunstmatige intelligentie zijn verreikend. Ze kunnen ons helpen de efficiëntie te verhogen, de kosten te verlagen en de veiligheid te verbeteren. Zolang we in gedachten houden dat technologie slechts één van de vele hulpmiddelen is, zullen we in staat zijn om het potentieel ervan te benutten op een manier die onze bedrijven, onze klanten en onszelf ten goede komt.

Kunstmatige intelligentie is er om te blijven. Hoewel het misschien niet de magische pil is die sommige mensen dachten dat het zou zijn, kan het echt waarde bieden aan bedrijven. Met de juiste tools en processen kunt u de kracht ervan benutten om de efficiëntie te verbeteren en sneller dan ooit betere beslissingen te nemen.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• Bron: Plato Data Intelligence: Platodata.ai