De plus en plus d'entreprises exploitent les synergies entre l'intelligence artificielle et les réseaux. À mesure que les appareils des utilisateurs et les données qu’ils génèrent prolifèrent, les entreprises s’appuient de plus en plus sur l’intelligence artificielle pour gérer de vastes infrastructures réseau.
D'ici 2024, 60 % des entreprises disposeront d'une infrastructure d'intelligence artificielle, ce qui nécessitera une automatisation et une analyse prédictive plus larges pour le dépannage du réseau, la prévention et la corrélation des incidents.
L'intelligence artificielle est de plus en plus courante à mesure que les entreprises tentent d'exploiter les ressources dont disposent leurs services informatiques pour gérer des réseaux de plus en plus complexes. Les opérations que les administrateurs réseau effectuaient auparavant manuellement sont désormais largement automatisées, ou s’orientent vers l’automatisation.
Cependant, quelle que soit la taille de l'entreprise, l'interruption du réseau ne peut être évitée en utilisant l'intelligence artificielle. Facebook a connu une panne majeure en octobre 2021, que la société a imputée à une erreur de reconfiguration du routeur. AWS a également connu une panne en décembre 2021, imputée à une erreur d'évolutivité du réseau.
Bien que l’IA soit complexe et qu’elle puisse faire beaucoup pour un réseau, elle n’est pas infaillible. Cela souligne l’importance continue de l’intervention humaine dans les réseaux.
L'intelligence artificielle, plus précisément l'application de l'apprentissage automatique, aide les administrateurs réseau à assurer la sécurité du réseau, à dépanner, à optimiser et à planifier le développement du réseau.
À l'ère du bureau à domicile et du travail depuis n'importe où, la prolifération des points de terminaison du réseau a élargi la surface d'attaque du réseau. Pour rester sécurisé à tout moment, le réseau doit être capable de détecter et de répondre aux appareils non autorisés ou compromis.
L'IA améliore le processus d'autorisation des appareils sur le réseau en définissant et en appliquant en permanence des politiques de qualité de service et de sécurité pour les appareils ou groupes d'appareils. L'intelligence artificielle identifie automatiquement les appareils en fonction de leur comportement et applique en permanence les politiques appropriées.
Les réseaux alimentés par l'IA peuvent également détecter les comportements suspects, les activités hors politique et les appareils non autorisés accédant au réseau plus rapidement que les humains. Si un appareil autorisé est effectivement compromis, le réseau d'IA fournit le contexte de l'incident.
La classification des appareils et le suivi des comportements peuvent aider les administrateurs réseau à gérer diverses politiques pour différents appareils et groupes d'appareils, réduisant ainsi le risque d'erreur humaine lors de l'introduction de nouveaux appareils autorisés sur le réseau. Cela les aide également à détecter et à résoudre les problèmes de réseau en une fraction du temps.
Avant la mise en réseau basée sur l'IA, les opérations réseau devaient identifier les problèmes de réseau en examinant les journaux, les événements et les données de plusieurs systèmes. Non seulement ce travail manuel nécessite du temps et des temps d’arrêt prolongés, mais il est également sujet aux erreurs humaines. Les grandes quantités de données impliquées dans les réseaux actuels empêchent toute équipe NetOps, quelle que soit sa taille, de passer au crible les journaux d'événements pour identifier et résoudre les problèmes de réseau.
Désormais, l'IA peut non seulement permettre aux réseaux de corriger eux-mêmes les problèmes pour une disponibilité maximale, mais également fournir aux NetOps des recommandations d'action concrètes.
Lorsqu'un problème survient, le réseau piloté par l'IA utilise des techniques d'exploration de données pour passer au crible des téraoctets de données en quelques minutes afin d'effectuer une corrélation des événements et une analyse des causes profondes. La corrélation des événements et l'analyse des causes profondes permettent d'identifier et de résoudre rapidement les problèmes.
L'intelligence artificielle compare les données en temps réel et historiques pour découvrir les anomalies pertinentes afin de commencer le processus de dépannage. Des exemples de données pertinentes incluent le micrologiciel, les journaux d'activité des appareils et d'autres mesures.
Les réseaux d'intelligence artificielle peuvent capturer des données pertinentes avant qu'un incident ne se produise pour aider à enquêter et accélérer le processus de dépannage. Les données de chaque événement aident les algorithmes d'apprentissage automatique du réseau à prédire les futurs événements du réseau et leurs causes.
En plus de détecter et d’apprendre des pannes du réseau, l’IA répare automatiquement les pannes en exploitant la riche base de données historique du réseau. Alternativement, il s'appuie sur ces données pour formuler des recommandations précises sur la manière dont les ingénieurs réseau doivent aborder le problème.
Les capacités d'intelligence artificielle simplifient et améliorent considérablement le processus de dépannage. L'intelligence artificielle réduit le nombre de tickets que le service informatique doit traiter et, dans certains cas, elle peut résoudre les problèmes avant que les utilisateurs finaux ou même le service informatique ne s'en aperçoivent.
Garder votre réseau opérationnel et sécurisé au départ est une chose, mais l'optimiser en est une autre. Le processus d’optimisation continue du réseau rend l’utilisateur final satisfait.
Les normes de connectivité sans fil continuent d'évoluer en termes de vitesse, de nombre de canaux et de capacité de bande passante des canaux. Ces normes vont au-delà de ce que n’importe quel programme NetOps traditionnel peut gérer, mais pas grand-chose pour un réseau infusé d’IA.
L'optimisation du réseau comprend la surveillance du réseau, le routage du trafic et l'équilibrage de charge. De cette façon, aucune partie du réseau n’est surchargée. Au lieu de cela, en répartissant le trafic plus uniformément sur l’ensemble du réseau, celui-ci est en mesure de fournir efficacement la meilleure qualité de service possible.
Les réseaux d’aujourd’hui nécessitent des réseaux d’IA auto-optimisés basés sur les données réseau provenant d’événements en temps réel. Par exemple, grâce au deep learning, les ordinateurs peuvent analyser plusieurs ensembles de données liés au Web. Sur la base de ces données, le moteur de recommandation du réseau vérifie le moteur de politiques et formule des recommandations intelligentes pour améliorer les politiques existantes.
D'une part, ces recommandations répondent toujours aux normes de base de qualité de service malgré des circonstances changeantes, telles que des pics de trafic dans des zones géographiques spécifiques ou sur les appareils des utilisateurs. Le moteur de recommandation peut suggérer de passer à des actifs inactifs ou de rediriger le trafic sur un chemin plus long pour réduire la congestion.
Dans le même temps, ces recommandations respectent les contraintes opérationnelles de base du réseau, telles que la priorité aux appels téléphoniques et aux performances des SMS par rapport au streaming vidéo.
Le réseau réoptimisera lui-même l'appareil en fonction des recommandations. Les réseaux auto-optimisés maximisent l'utilisation des actifs existants du réseau, en lui indiquant la meilleure façon de fonctionner avec des ressources limitées tout en garantissant le respect des accords de niveau de service.
Offrir aux utilisateurs la meilleure expérience réseau possible grâce à l'observabilité et à l'orchestration des réseaux pilotés par l'IA.
Compte tenu du développement des réseaux 5G, l'IA aura le plus grand impact sur la planification des réseaux afin de fournir de nouveaux services ou d'étendre les services existants à des marchés mal desservis.
Un rapport Ericsson de 2018 a révélé que 70 % des fournisseurs de services mondiaux ont déclaré que l'intelligence artificielle avait le plus grand impact sur la fiabilité du réseau. Suivent de près la fiabilité, l'optimisation du réseau et l'analyse des performances du réseau, deux autres domaines dans lesquels 58 % des personnes interrogées déclarent que l'IA retient l'attention.
L'utilisation de l'intelligence artificielle pour l'analyse des performances des réseaux permet aux fournisseurs de services de communication de prédire avec précision les besoins de leurs réseaux afin de mieux s'y préparer.
Par exemple, l'IA peut être déployée pour améliorer la précision de la géolocalisation des réseaux de fournisseurs. Cela peut fournir des informations cruciales qui aident les prestataires à évaluer la qualité des services dans des domaines spécifiques. Ces informations, à leur tour, éclairent les futurs plans de mise à niveau du réseau.
L’IA entre également en jeu lorsqu’il s’agit d’identifier des segments de marché mal desservis. Il permet de distinguer les marchés desservis et non desservis de l'imagerie satellite.
L'intelligence artificielle offre aux entreprises, en particulier aux fournisseurs de services de communication, un avantage concurrentiel en les aidant à identifier les opportunités stratégiques et à les exploiter.
L'intégration de l'intelligence artificielle dans le réseau offre de nombreux avantages aux entreprises, notamment :
Donné là Les réseaux d'IA présentent de nombreux avantages, et ils ne manqueront pas de se développer dans les entreprises d'aujourd'hui. L’intelligence artificielle joue un rôle de plus en plus important dans la gestion de réseaux de plus en plus complexes.
Cependant, la crainte que l’IA remplace les professionnels des réseaux est une préoccupation notable mais finalement inutile. Les réseaux nécessitent toujours que les humains valident et augmentent occasionnellement les capacités de l'IA en :
Gérant les différences entre les problèmes de réseau et les solutions proposées générées par le système.
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