Построение системы ИИ

Без правильной стратегии в сфере искусственного интеллекта ИТ-информация просто не может соответствовать современным жестким сетевым требованиям. Далее описываются несколько технологических элементов, которые должна включать стратегия в сфере ИИ.

• Данные: любое значимое решение на основе ИИ начинается с огромного количества качественных данных. Со временем ИИ постоянно наращивает свой интеллект посредством сбора и анализа данных. Чем разнообразнее собираемые данные, тем умнее решение на основе ИИ. В случае приложений, работающих в реальном времени, в которых используются сильно распределенные "пограничные" устройства, такие как, например, устройства Интернета вещей и мобильные устройства, крайне важно собирать данные с каждого пограничного устройства в режиме реального времени, а затем быстро обрабатывать их локально или очень близко на пограничном компьютере или в облаке, используя алгоритмы ИИ.
• Знания, специфические для конкретной области: будь то помощь врачам в диагностировании рака или поддержка ИТ-администраторов при диагностике проблем беспроводных сетей — для выполнения самых разных задач решениям на основе ИИ нужны маркированные данные, основанные на знаниях в конкретной области. Эти фрагменты метаданных помогают ИИ разбить проблему на небольшие сегменты, которые могут быть использованы для обучения моделей ИИ. Эта задача может быть решена с помощью метрик конструктивной концепции, которые представляют собой категории структурированных данных для классификации и мониторинга беспроводного взаимодействия с пользователями.
• Инструменты для анализа и обработки данных: после разделения задачи на фрагменты метаданных, характерные для определенных областей, эти метаданные готовы к передаче для использования в машинном обучении и в качестве больших данных. Для анализа данных и предоставления практических рекомендаций следует использовать различные методы, такие как контролируемое или неконтролируемое машинное обучение и нейронные сети.
• Виртуальный сетевой помощник. Коллаборативная фильтрация — это метод машинного обучения, с которым сталкиваются многие, когда выбирают фильм в сервисе Netflix или покупают что-либо на Amazon и получают рекомендации похожих фильмов или товаров. Помимо рекомендаций, коллаборативная фильтрация может применяться для сортировки больших массивов данных и выявления и корреляции тех из них, которые формируют решение конкретной задачи на основе ИИ.

В ИИ для организации сетей виртуальный сетевой помощник может функционировать в беспроводной среде как виртуальный беспроводной эксперт, помогающий решать сложные задачи. Представьте себе виртуальный сетевой помощник, который сочетает в себе качественные данные, экспертные знания в предметных областях и синтаксис (метрики, классификаторы, основные причины, корреляции и ранжирование), чтобы давать прогнозные рекомендации о том, как избежать потенциальных проблем, и предлагать практические рекомендации по устранению существующих проблем. Он может изучить нюансы беспроводной сети и ответить на такие вопросы, как "Что пошло не так?" и "Почему это случилось?". Именно такие автоматизированные улучшения обеспечивает ИИ.

Реальные преимущества

ИИ сопровождает много шумихи. Это может сбить с толку и вызвать ложные ожидания. Однако ИИ для организации сетей очень реален и уже представляет для компаний существенную ценность почти во всех отраслях. Существует множество примеров того, как управляемые искусственным интеллектом сети могут помочь вашей среде.

• Обнаружение аномалий временных рядов.Многие устройства, работающие в современных сетях, были изобретены 20 лет назад, и они не поддерживают текущие сообщения управления. ИИ может обнаруживать аномалии временных рядов с помощью корреляции, что позволяет сетевым инженерам быстро находить взаимосвязи между событиями, которые не были бы очевидны даже опытному специалисту по сетям.
• Корреляция событий и анализ основных причин.ИИ может использовать различные методы извлечения информации из данных, чтобы исследовать терабайты данных за считанные минуты. Эта возможность позволяет ИТ-отделам быстро определять, какой сетевой компонент (например, ОС, тип устройства, точка доступа или коммутатор) больше всего связан с проблемой сети, что ускоряет ее решение.
• Прогнозирование взаимодействия с пользователями.Сегодня полоса пропускания выделяется приложениям в основном в результате планирования емкости и ручных настроек. Однако вскоре ИИ сможет предсказывать действия пользователей в Интернете, что позволит системе динамически регулировать полосу пропускания в зависимости от того, какие приложения используются в определенное время. Ручное планирование уступит место анализу с прогнозированием, который основан на тенденциях за истекший период и текущей календарной информации.
• Автономность. ИИ позволяет ИТ-системам самостоятельно исправлять ошибки для обеспечения максимального времени безотказной работы и предоставлять предписывающие действия относительно решения возникающих проблем. Кроме того, управляемые искусственным интеллектом сети могут захватывать и сохранять данные до наступления сетевого события или сбоя, что помогает ускорить поиск и устранение неполадок.

Сегодня конвергенция нескольких различных технологий позволяет ИИ полностью нарушить работу сетевой индустрии, предлагая новые уровни понимания и автоматизации. ИИ помогает снизить затраты на ИТ-инфраструктуру и содействует предприятиям в достижении их цели по обеспечению максимально возможного взаимодействия ИТ-ресурсов и пользователей.