Giriş
Yapay zeka (AI), uzun yıllardır gündemde olan bir konu. Son birkaç yılda büyük ilerlemeler kaydetti ve yapay zekanın daha birkaç yıl önce uzmanların bile imkansız olduğunu düşündüğü şeyleri yaptığını görmeye başlıyoruz. Aslında, yapay zeka artık o kadar gelişmiş ki, bilgisayarlar hakkında hiçbir şey bilmeyen insanlar bile onu günlük yaşamlarında kullanabiliyor.
Bu makalede, işinizde yapay zeka kullanmanın faydalarını ve onu neden mevcut ağ operasyonlarınıza eklemeyi düşünmeniz gerektiğini tartışacağız.
Yapay Zeka (AI) nedir?
Yapay zeka, problem çözmeyi mümkün kılmak için bilgisayar bilimi, sağlam veri kümeleri ve makine öğrenimi çalışmalarını kapsayan bir alandır. Yapay zeka ile birlikte sıklıkla bahsedilen derin öğrenmeyi de içerir. Bu disiplinler, girdi verilerine dayalı olarak tahminler veya sınıflandırmalar yapan uzman sistemler oluşturmaya çalışan yapay zeka algoritmalarından oluşur.
Ağ iletişimi için Yapay Zeka nedir?
Yapay zeka, öğrenebilen ve yeni bilgilere uyum sağlayabilen bir yazılım türüdür. Aynı zamanda bilgisayar biliminde, normalde insan zekası gerektiren görevleri yerine getirebilen akıllı makineler oluşturmaya odaklanan bir çalışma alanıdır.
Ağda kullanılabilecek bir AI örneği, Ardıç Sisi AI. Mist AI, kullanıcı deneyimlerini optimize etmek ve kablosuz erişim, kablolu erişim ve SD-WAN etki alanlarında işlemleri basitleştirmek için yapay zeka, makine öğrenimi ve veri bilimi kullanır.
Ağ iletişimi için kullanılan yapay zeka örnekleri nelerdir?
AI, ağları daha verimli bir şekilde yönetmeye yardımcı olmaktır. Yapay zeka, geçmiş ağ etkinliğinden elde edilen verileri analiz etmek ve belirli bir kullanıcı grubunun gelecekte nasıl davranacağına ilişkin tahminler yapmak için kullanılabilir; örneğin, bir yapay zeka sistemi, dizüstü bilgisayarını genel Wi-Fi'de sık sık kullanan belirli bir kişinin ne yapacağını tahmin edebilir. Pazartesi sabahı işe vardıklarında muhtemelen ağa bağlanmak için yardıma ihtiyaç duyarlar. Bu tahmin daha sonra uygun ekip üyesine önceden gönderilebilir, böylece o kullanıcı geldiğinde her şeyi hazır hale getirebilirler.
Yapay zeka için başka bir kullanım durumu otomasyondur: Bir kişinin bir prosedürü manuel olarak gerçekleştirmesi yerine, bir yapay zeka sistemi bunu otomatik olarak yapabilir. Örneğin, bir mühendis ağındaki her bilgisayarda bir yazılım parçasının kurulmasını istiyorsa, hangi bilgisayarların buna ihtiyacı olduğunu belirleyerek ve yükleme işlemini kendisi gerçekleştirerek bir AI programından yazılımı otomatik olarak yüklemesini isteyebilir. Bu hem zamandan hem de kaynaklardan tasarruf sağlayacaktır çünkü insan mühendislerin artık her bir makineyi tek tek manuel olarak kurması gerekmeyecektir!
AI ağı nasıl dönüştürür?
AI, daha otomatik, verimli ve güvenli bir şekilde çalışmasına izin vererek ağı dönüştürür. Yapay zekanın avantajı, ağ operatörlerinin verileri yorumlamak için insanlara güvenmek yerine modellere dayalı kararlar almak için makine öğrenimini kullanmasına izin vermesidir. Bu, AI'nın ağdaki sorunları ortaya çıkmadan önce teşhis etmek ve hatta ne zaman olabileceklerini tahmin etmek için kullanılabileceği anlamına gelir.
Bunun hem işletmeler hem de tüketiciler için birçok faydası vardır. Örneğin yapay zeka, işletmelerin ağlarını ve altyapılarını daha iyi kullanarak maliyetlerini düşürmelerine ve aynı zamanda güvenliklerini geliştirmelerine olanak tanıyacak. Tüketiciler, daha iyi hizmetin yanı sıra daha fazla gizlilik ve bilgisayar korsanlarına karşı korumadan yararlanacak.
Ağ izleme, AI tarafından otomatikleştirildi, bu da ağ destek hizmetleri sağlayıcıların veya mühendislerin verileri incelemeye daha az, iyileştirmeler yapmaya daha fazla zaman ayırmasını sağlar.
Ağ oluşturmada AI ve ML'nin avantajları nelerdir?
Yapay zeka ve makine öğrenimi, iş yapma şeklimizi değiştiriyor. Yapay zeka ve makine öğrenimi, imalattan tıbba, ulaşımdan perakende satışa kadar hayatımızı dönüştürüyor. Ve ağ oluşturma bir istisna değildir.
Peki ağ oluşturmada AI ve ML'nin avantajları nelerdir?
1) Daha İyi Güvenlik – AI ile ağınızdaki her bir kullanıcının davranışını izleyebilir ve şüpheli etkinliği gerçekleşmeden önce yakalayabilirsiniz. AI'yı anormallik tespiti için de kullanabilirsiniz; bu, bir kullanıcı karakterine aykırı bir şey yaparsa, daha fazla araştırma yapabilmeniz için anında işaretleneceği anlamına gelir.
2) Daha İyi Verimlilik – Makine öğrenimi ile sisteminizi, zaman içinde kendini sürekli geliştirerek belirli görevlerin en iyi nasıl üstesinden gelineceğini öğrenmesi için eğitebilirsiniz. Bu, zamandan ve paradan tasarruf sağlayan daha az insan müdahalesi gerektiği anlamına gelir!
3) Daha Akıllı Ağ Oluşturma – Makine öğrenimi, kullanıcılarının ihtiyaçlarını her zamankinden daha iyi anlayan daha akıllı ağlar oluşturmamıza olanak tanır. Buna, akıllı yönlendirme (yönlendiricilerin iletilen veri türüne göre paketlerin nereye gitmesi gerektiğini bildiği yer) ve gerçek zamanlı yük dengeleme (yük dengeleyicilerin trafiği birden fazla kaynak arasında dağıttığı yer) gibi şeyler dahildir.
AI ve ML teknolojileri günümüzün ağ yönetiminde ne kadar önemli?
Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML), günümüzün ağ yönetimindeki en önemli teknolojilerden ikisidir. Şirketlerin BT altyapılarını yönetme şeklini değiştirme potansiyeline sahipler ve ne tür kaynaklara nerede ihtiyaç duyulduğu konusunda daha akıllı kararlar almalarına olanak tanıyorlar.
AI, sistemlerin zaman içinde yeni şeyler öğrenmesine olanak tanıyan otomatik makine öğreniminden, programların insan dilini anlamasına olanak tanıyan doğal dil işlemeye (NLP) kadar her şey için kullanılabilir. Bu teknoloji, mühendislerin verilerdeki kalıpları bulmasına ve gelecekteki olayları tahmin etmesine yardımcı olmanın yanı sıra bir sistemin ne kadar iyi çalıştığına dair içgörü sağlayabilir. Ayrıca belirli görevleri veya simülasyonları otomatikleştirmelerine olanak tanır, böylece elle yapılması gerekmez.
Makine öğrenimi, aldıkları verilerden öğrenebilen ve daha sonra bu bilgileri temel alarak tahminler yapabilen algoritmalar oluşturarak yapay zeka ile birlikte çalışır. Bu algoritmalar kendi başlarına veya geleneksel olanların izin verdiğinden daha karmaşık modeller oluşturmak için nöronların nasıl çalıştığını modellemeye çalışan derin öğrenme teknikleri gibi diğer tekniklerle birlikte kullanılabilir; bu tür bir yaklaşım, önceden herhangi bir etiket yapıştırılmadan fotoğraflardaki veya videolardaki nesnelerin tanımlanması gibi sorunların çözülmesine yardımcı olabilir.
Yapay Zekanın Kablolu ve Kablosuz İşlemlere Faydaları
- Zaman serisi anormalliklerini algılama
Yapay zeka artık, bir soruna işaret edebilecek verilerdeki kalıpları arama süreci olan zaman serisi anormalliklerini tespit etmek için kullanılıyor. Örneğin her hafta aynı saatte makine arızasında artış oluyorsa bu altyapıda bir sorun olabileceğinin işareti olabilir.
Yapay zeka, verilerdeki kalıpları tanımlamanın ve işletmenizin nasıl performans gösterdiğine dair içgörü sağlamanın yanı sıra, geçmiş verilere dayalı olarak gelecekteki eğilimleri tahmin etmenize de yardımcı olabilir. Bu, sorunlar ortaya çıkmadan önce proaktif adımlar atmanıza olanak tanır ve bu da kuruluşunuzun hedefleri doğrultusunda ilerlemesini sağlar. - Olay korelasyonu ve kök neden analizi
Olay korelasyonu ve kök neden analizi, kablolu ve kablosuz operasyonlarda yapay zekanın en yaygın kullanımlarından ikisidir.
Olay korelasyonu, IoT cihazları gibi çeşitli kaynaklardan veri toplama ve ardından bu verileri kalıplar için analiz etme sürecidir. Bir olayın ne zaman başladığını veya sona erdiğini ve aynı zamanda o olayın olmasına neyin sebep olduğunu belirlemek için kullanılır. Bu, sorunun kaynağını hızlı bir şekilde belirleyerek sorunları daha hızlı çözmenize yardımcı olabilir.
Kök neden analizi, belirli bir soruna bakmanıza ve buna neyin neden olduğunu belirlemenize olanak tanır. Daha sonra, herhangi bir sorunu tekrar meydana gelmeden önce düzeltmek için bu bilgileri kullanabilirsiniz. Olay korelasyonundan elde edilen bilgiler, temel nedeni her zaman elinizin altında olmadığı duruma göre daha hızlı bulmanıza yardımcı olabilir. - Kullanıcı deneyimlerini tahmin etme
AI, kullanıcı deneyimlerini tahmin edebilir ve olumlu bir deneyim yaşamalarını sağlamaya yardımcı olabilir.
Bu, genellikle çok sayıda kullanıcı tarafından kullanılan IoT cihazları söz konusu olduğunda özellikle önemlidir. Cihazınız çalışanlarınızın aktivitelerini takip edecek şekilde tasarlanmışsa, onların cihazı kullanırken sorun yaşayıp yaşamadıklarını bilmek isteyeceksiniz.
AI, potansiyel sorunları ortaya çıkmadan önce belirlemenize yardımcı olmak için kullanıcıların belirli uyaranlara nasıl tepki vereceğini tahmin eden modeller oluşturmak için kullanılabilir. Bu, sorunları işletmeniz veya müşterileriniz için büyük sorunlara dönüşmeden düzeltmenize olanak tanır. - Wi-Fi performansını iyileştirme
Wi-Fi, hemen hemen her işletmenin kritik bir parçasıdır, ancak Wi-Fi ağınızın en iyi performansı gösterdiğinden emin olmak zor olabilir. AI teknolojisi, ağınızla ilgili başka türlü keşfetmemiş olabileceğiniz sorunları belirlemenize ve düzeltmenize yardımcı olabilir. Ayrıca, müşterilerinize mümkün olan en iyi hizmeti sunması için ağınızı optimize etmenize yardımcı olabilir. AI ayrıca erişim noktası tarafından yakalanan verileri analiz eder ve ardından verimi en üst düzeye çıkarmak ve gecikmeyi azaltmak için ayarlarını otomatik olarak ayarlar. Bu, değişen çevre koşullarına uyum sağlamasına ve daha iyi bir kullanıcı deneyimi sunmasına olanak tanır. - IoT uç noktalarını izlemek için AI/ML
IoT cihazlarının artmasıyla birlikte bu cihazlardan gelen verileri takip etmek giderek zorlaşıyor. Bu soruna yardımcı olmak amacıyla, her cihazı izlemek için AI/ML kullanılabilir. Bu, her bir cihazın nerede olduğunu ve herhangi bir zamanda ne yaptığını bileceğiniz anlamına gelir. Bu, envanterlerini takip etmesi gereken veya cihazların kendisiyle ilgili herhangi bir sorun varsa (pil ömrü gibi) şirketler için harikadır.
Ağ ve güvenlik için AI nedir?
Ağ oluşturma ve güvenlik için AI, ağları daha verimli ve güvenli hale getirmek için yapay zekayı kullanmanın bir yoludur. Bu teknoloji, tehditleri tespit etme, iş yüklerini önceliklendirme, süreçleri otomatikleştirme ve gerçek zamanlı izlemeye dayalı güvenlik kararları alma gibi ağ yönetiminin birçok alanında kullanılabilir.
Ağ iletişimi ve güvenlik için AI, anormal davranışı veya olağandışı etkinliği tespit etmek için ağ trafiğini izleyen sistemlerde kullanılır. Yapay zeka yazılımı, verilerdeki kalıpları tanımlamak ve bu kalıplara dayalı olarak gelecekteki olayları tahmin etmek için derin öğrenme gibi makine öğrenimi tekniklerini kullanır (örneğin: "Bu tür bir cihaz bu bağlantı noktası üzerinden bağlanırsa, kullanıcının performans sorunları yaşaması muhtemeldir").
AI, veri modellerini analiz ederek ve bir güvenlik olayına yol açan olayları yeniden yapılandırarak ağ trafiğine öncelik vermek için de kullanılabilir. Yapay zeka, insanların tüm gün onlarla uğraşmak zorunda kalmaması için tehdit algılama ve düzeltme gibi süreçleri otomatikleştirmenize yardımcı olabilir.
Son olarak yapay zeka, ağ trafiğinin gerçek zamanlı izlenmesine dayalı olarak güvenlik kararları alabilir ve herhangi bir insan müdahalesi olmadan anormallikleri tespit edebilir.
Sonuç
Sonuç olarak, yapay zekanın olumlu tarafları geniş kapsamlıdır. Verimliliği artırmamıza, maliyetleri düşürmemize ve güvenliği iyileştirmemize yardımcı olabilirler. Teknolojinin pek çok araçtan yalnızca biri olduğunu aklımızda tuttuğumuz sürece, onun potansiyelinden işimize, müşterilerimize ve kendimize fayda sağlayacak şekilde yararlanabileceğiz.
Yapay zeka kalıcı olarak burada. Bazılarının düşündüğü gibi sihirli hap olmayabilir ama işletmelere gerçek değer sağlayabilir. Doğru araçlar ve süreçler uygulandığında, gücünü verimliliği artırmak ve her zamankinden daha hızlı daha iyi kararlar almak için kullanabilirsiniz.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
- Kaynak: Plato Data Intelligence: Platodata.ai
