So nutzen Sie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in Webdiensten

Die Integration künstlicher Intelligenztechnologie in verschiedene Produkte hat sich zu einem Game Changer entwickelt, insbesondere bei Netzwerkdienstsystemen. Die Definition von künstlicher Intelligenz wurde um Heuristiken und Wahrscheinlichkeiten im Programmiercode erweitert und ebnet so den Weg für effizientere Datenverarbeitungs- und Problemlösungsfunktionen.

Der Markt für maschinelles Lernen (ML) boomt weltweit. Im Jahr 2022 wird es etwa 19,2 Milliarden US-Dollar wert sein. Experten gehen davon aus, dass diese Zahl bis 2030 auf 225,91 Milliarden US-Dollar ansteigen wird. Dieser Artikel befasst sich mit den tiefgreifenden Auswirkungen von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen (ML) auf Webdienste und zeigt, wie sie die Art und Weise, wie wir große Datenmengen verarbeiten, revolutionieren. In den letzten Jahren hat die Technologie des maschinellen Lernens in verschiedenen Bereichen, insbesondere in der Datenverarbeitung, große Durchbrüche erzielt. Durch den Einsatz von Modellen des maschinellen Lernens sind wir in der Lage, nützliche Informationen aus großen Datenmengen zu extrahieren und genaue Vorhersagen zu treffen. Für Netzwerkdienstanbieter wird der Einsatz maschineller Lerntechnologie ihre Servicequalität erheblich verbessern. Durch das Sammeln und Analysieren riesiger Mengen an Benutzerdaten können maschinelle Lernmodelle automatisch potenzielle Probleme identifizieren und die „Datenverwaltungseffizienzen von KI“ nutzen. Im Wesentlichen ist KI hervorragend darin, eine der größten Herausforderungen für die IT zu lösen: große Mengen effizient zu verwalten Daten. Durch Rechengeschwindigkeit und Klassifizierungsalgorithmen ermöglicht künstliche Intelligenz Netzwerkadministratoren, Probleme schnell zu erkennen und zu lösen. Als Teil der künstlichen Intelligenz nutzt maschinelles Lernen Wahrscheinlichkeiten, um eine schnelle Identifizierung von Problemen zu ermöglichen und Netzwerkdienste auf ein beispielloses Niveau zu bringen.

Im Jahr 2021 erreichte der Wert der künstlichen Intelligenz auf dem globalen Telekommunikationsmarkt 1,2 Milliarden US-Dollar. Experten gehen davon aus, dass es bis 2031 deutlich wachsen und die unglaubliche Summe von 38,8 Milliarden US-Dollar erreichen wird. Von 2022 bis 2031 wird es um erstaunliche 41,4 % pro Jahr wachsen. Dies zeigt, dass der Wert der Technologie der künstlichen Intelligenz in der Telekommunikationsbranche stetig steigt und erhebliche Auswirkungen auf den Markt haben wird.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in Netzwerkdiensten: Schlüsselbereiche

Künstliche Intelligenz hat, insbesondere in Kombination mit maschinellem Lernen, Einzug in die folgenden Schlüsselbereiche von Netzwerkdiensten gehalten:

1. Verkehrsmanagement

Laut Experimenten, basierend auf Machine Lerntools können bei der Vorhersage von Netzwerkverkehrsmustern eine entscheidende Rolle spielen. Algorithmen für maschinelles Lernen können die Mustervergleichsfähigkeiten verbessern, indem sie die Leistungsfähigkeit neuronaler Netze und genetischer Algorithmen nutzen. Inspiriert durch die komplexe Funktionsweise biologischer Neuronen verarbeiten neuronale Netze Daten und identifizieren verborgene Muster, sodass sie zukünftige Verkehrstrends genau vorhersagen können.

Künstliche Intelligenz spielt eine Schlüsselrolle im Verkehrsmanagement durch kontinuierliche Überwachung und schrittweise Anpassungen für eine bessere Verkehrsgestaltung. D-Link implementiert beispielsweise ein Switch-basiertes Echtzeit-Verkehrsmanagement, um eine effiziente Kontrolle des Netzwerkverkehrs zu gewährleisten. Cisco hingegen hat einen Outflow-Ansatz gewählt und künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in seiner Netzwerküberwachungssoftware für seine Catalyst 9000-Switches eingesetzt. Dieser Ansatz eignet sich besser für umfassendere Lösungen und eine vollständige Kapazitätsplanung und ist somit eine flexible Option für Netzwerkadministratoren.

2. Leistungsüberwachung

Mit Hilfe künstlicher Intelligenz können Netzwerkadministratoren genauere Leistungsalarmwerte festlegen und ein tieferes Verständnis der Netzwerkeffizienz erlangen. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen ermöglichen Tools von Drittanbietern wie Cisco, Juniper und LogicMonitor Netzwerkadministratoren die Durchführung von Ursachenanalysen, wodurch die Netzwerkleistung gesteigert und die Verkehrsanalyse verbessert wird.

3. Kapazitätsplanung

Kapazitätsplanung ist ein weiterer wichtiger Aspekt von Netzwerkdiensten, und künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen haben einen großen Einfluss. KI-gestützte Kapazitätsplanungstools verarbeiten Verkehrssimulationen und Switch-Leistungserwartungen effizient, um auch in Zeiten hoher Nachfrage eine optimale Netzwerkleistung sicherzustellen.

4. Sicherheitsüberwachung

Einer der kritischsten Bereiche, in denen künstliche Intelligenz bei Netzwerkdiensten glänzt, ist die Sicherheitsüberwachung. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in der Cybersicherheit immer wichtiger, um Online-Bedrohungen zu erkennen und darauf zu reagieren. Auch Gegner nutzen KI, weshalb Unternehmen KI nutzen müssen, um sich zu schützen. Unternehmen, die keine künstliche Intelligenz in der Cybersicherheit einsetzen, können mit erhöhten Risiken und negativen Auswirkungen konfrontiert sein. Künstliche Intelligenz kann Unternehmen dabei helfen, besser mit verschiedenen Risiken umzugehen, Probleme schneller zu erkennen und sich an Veränderungen in der digitalen Welt anzupassen.

KI verbessert das Sicherheitsinformations- und Ereignismanagement (SIEM), indem es Muster bösartiger Aktivitäten in Protokolldateien erkennt und so eine schnelle Reaktion auf potenzielle Bedrohungen ermöglicht. Die Benutzer- und Entitätsverhaltensanalyse (UEBA) ist ein leistungsstarkes, auf künstlicher Intelligenz basierendes Tool, das in der Netzwerksicherheit weit verbreitet ist, insbesondere bei Intrusion-Detection-Systemen (IDS) und Antivirensystemen der nächsten Generation (NGAV). UEBA eliminiert Fehlalarme in Intrusion-Prevention-Systemen (IPS) und erhöht so deren Wirksamkeit erheblich. Darüber hinaus nutzen Antivirensysteme der nächsten Generation UEBA als Basis, um Viren zu identifizieren, wenn sie zum ersten Mal auf einem geschützten System auftreten.

5. KI-gesteuerte Netzwerkplanung und -optimierung

Künstliche Intelligenz und maschinelle Lernverfahren werden zunehmend zu einem unverzichtbaren Bestandteil leistungsstarker Netzwerk-Service-Tools. Diese Technologien spielen eine Schlüsselrolle bei der Erstellung virtueller Netzwerke und der Identifizierung potenzieller Engpässe und tragen zum Gesamterfolg der Netzwerkdienstleistungsaktivitäten bei. Die Implementierung von Trendanalyse und Verkehrsverfolgung durch ML verbessert die Fähigkeit der Ingenieure, die Netzwerkleistung zu optimieren.

6. Advanced Analytics: Erkenntnisse für intelligente Entscheidungen aufdecken

Die Einbindung von maschinellem Lernen in die Netzwerkanalyse eröffnet eine Fülle an Möglichkeiten. Auf maschinellem Lernen basierende Analysen bieten tiefe Einblicke in Verkehrstrends und ermöglichen es Netzwerkadministratoren und -designern, fundierte Entscheidungen zu treffen. Wenn Sie verstehen, wie sich die Netzwerknutzung im Laufe der Zeit ändert, können Sie proaktive Maßnahmen beim Entwurf eines effizienten und robusten Netzwerks ergreifen.

Durch die Analyse historischer Daten können maschinelle Lernalgorithmen Muster und wiederkehrende Trends erkennen. Dieses Wissen hilft dabei, den Netzwerkbedarf vorherzusagen, die Ressourcenzuteilung zu optimieren und zukünftiges Wachstum zu planen.

7. Verbesserte Gesundheitsüberwachung: Erstellen Sie eine proaktive Netzwerkwartung.

Das durch maschinelles Lernen gesteuerte Gesundheitsmanagement ähnelt einem 24/7-Online-Arzt auf Abruf. Durch die kontinuierliche Überwachung von Netzwerkkomponenten und Leistungsmetriken können maschinelle Lernalgorithmen frühe Anzeichen von Komponentenausfällen erkennen und potenzielle Probleme vorhersagen, bevor sie zu katastrophalen Ausfällen eskalieren.

Dieser proaktive Ansatz für den Netzwerkzustand reduziert Ausfallzeiten und Wartungskosten erheblich. Kritische Netzwerkkomponenten können ausgetauscht oder repariert werden, bevor das gesamte Netzwerk gefährdet wird. Mit maschinellem Lernen als treibender Kraft erreichen Netzwerkzuverlässigkeit und Betriebszeit ein beispielloses Niveau und verbessern so die Geschäftskontinuität und die Benutzerzufriedenheit.

Zusammenfassung

Die Konvergenz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen hat Netzwerkdienste revolutioniert und Netzwerkadministratoren beispiellose Effizienz bei der Datenverarbeitung, Problemlösung und Verkehrsoptimierung geboten. Die transformative Kraft der künstlichen Intelligenz verändert die Netzwerkdienstlandschaft, vom Verkehrsmanagement und der Leistungsüberwachung bis hin zur Kapazitätsplanung und Sicherheit. Die Einführung dieser Spitzentechnologien wird zweifellos zu einer stärkeren und sichereren Netzwerkinfrastruktur für Unternehmen auf der ganzen Welt führen.