Web サービスで人工知能と機械学習を活用する方法

人工知能テクノロジーをさまざまな製品に統合することは、特にネットワーク サービス システムにおいて大きな変革をもたらしています。人工知能の定義は、プログラミング コードにヒューリスティックと確率を含むように拡張され、より効率的なデータ処理と問題解決機能への道が開かれました。

機械学習 (ML) 市場は世界的に急成長しています。 2022年には約192億ドルの価値になる。専門家らは、この数字が2030年までに2,259億1,000万ドルに急増すると予測しています。この記事では、人工知能と機械学習 (ML) が Web サービスに与える大きな影響を詳しく掘り下げ、それらが大量のデータの処理方法にどのような革命をもたらしているかを明らかにします。 過去数年間で、機械学習テクノロジーはさまざまな分野、特にデータ処理において大きな進歩を遂げました。機械学習モデルを使用することで、大規模なデータから有用な情報を抽出し、正確な予測を行うことができます。 ネットワーク サービス プロバイダーにとって、機械学習テクノロジーの適用により、サービスの品質が大幅に向上します。大量のユーザー データを収集して分析することで、機械学習モデルは潜在的な問題を自動的に特定し、

AI のデータ管理効率

を活用できます。本質的に、AI は、IT が直面している最も重要な課題の 1 つである大量のデータを効率的に管理することに優れています。データ。人工知能は、コンピューティング速度と分類アルゴリズムを通じて、ネットワーク管理者が問題を迅速に特定して解決できるようにします。人工知能の一部として、機械学習は確率を利用して問題を迅速に特定し、ネットワーク サービスを前例のない高みに引き上げます。

2021 年、世界の通信市場における人工知能の価値は 12 億米ドルに達しました。専門家らは、2031年までに大幅に成長し、388億ドルという驚異的な規模に達すると予測している。 2022 年から 2031 年にかけて、年間 41.4% という驚異的な速度で成長すると予想されます。これは、通信業界における人工知能テクノロジーの価値が継続的に増加しており、市場に大きな影響を与えることを示しています。

ネットワーク サービスにおける人工知能と機械学習: 主要分野

人工知能は、特に機械学習と組み合わせた場合、ネットワーク サービスの次の主要分野に参入しています:

1. 実験によると、マシンに基づいています。学習ツールは、ネットワーク トラフィック パターンを予測する上で大きな変革をもたらす可能性があります。機械学習アルゴリズムは、ニューラル ネットワークと遺伝的アルゴリズムの力を利用することで、パターン マッチング機能を強化できます。生物学的ニューロンの複雑な働きにヒントを得たニューラル ネットワークは、データを処理して隠れたパターンを特定し、将来のトラフィック傾向を正確に予測できるようにします。

人工知能は、継続的な監視とより良いトラフィックシェーピングのための増分調整を通じて、トラフィック管理において重要な役割を果たします。たとえば、D-Link はスイッチベースのリアルタイム トラフィック管理を実装し、効率的なネットワーク トラフィック制御を保証します。一方、Cisco は流出アプローチを採用し、Catalyst 9000 スイッチのネットワーク監視ソフトウェアに人工知能と機械学習を採用しました。このアプローチは、より広範なソリューションとフルキャパシティ プランニングに適しており、ネットワーク管理者にとって柔軟なオプションになります。

2. パフォーマンス監視

人工知能の助けを借りて、ネットワーク管理者はより正確なパフォーマンス アラーム値を設定し、ネットワーク効率をより深く理解できます。人工知能と機械学習を活用し、Cisco、Juniper、LogicMonitor などのサードパーティ ツールを使用すると、ネットワーク管理者は根本原因分析を実行できるため、ネットワーク パフォーマンスが向上し、トラフィック分析が改善されます。

3. キャパシティ プランニング

キャパシティ プランニングはネットワーク サービスのもう 1 つの重要な側面であり、人工知能と機械学習が大きな影響を与えています。 AI 主導のキャパシティ プランニング ツールは、トラフィック シミュレーションを効率的に処理し、パフォーマンスの期待値を切り替えて、需要が高い期間でも最適なネットワーク パフォーマンスを保証します。

4. セキュリティ監視

ネットワーク サービスにおいて人工知能が威力を発揮する最も重要な領域の 1 つは、セキュリティ監視です。サイバーセキュリティにおいて、オンラインの脅威を検出して対応するために、人工知能と機械学習の重要性がますます高まっています。敵対者も AI を使用しているため、企業は自社を守るために AI を使用する必要があります。サイバーセキュリティに人工知能を使用していない企業は、リスクの増加と悪影響に直面する可能性があります。人工知能は、組織がさまざまなリスクに適切に対処し、問題をより迅速に特定し、デジタル世界の変化に適応するのに役立ちます。

AI は、ログ ファイル内の悪意のあるアクティビティのパターンを検出することでセキュリティ情報およびイベント管理 (SIEM) を強化し、潜在的な脅威に対する迅速な対応を可能にします。ユーザーおよびエンティティ行動分析 (UEBA) は、ネットワーク セキュリティ、特に侵入検知システム (IDS) や次世代ウイルス対策システム (NGAV) で広く使用されている強力な人工知能主導のツールです。 UEBA は、侵入防御システム (IPS) の誤検知を排除し、その有効性を大幅に高めます。さらに、次世代のウイルス対策システムは、保護されたシステムに初めてウイルスが出現したときにウイルスを識別するためのベースラインとして UEBA を利用します。

5. AI 主導のネットワーク計画と最適化

人工知能と機械学習プロセスは、強力なネットワーク サービス ツールにますます不可欠な部分になりつつあります。これらのテクノロジーは、仮想ネットワークの作成と潜在的なボトルネックの特定において重要な役割を果たし、ネットワーク サービス活動の全体的な成功に貢献します。 ML によるトレンド分析とトラフィック追跡の実装により、ネットワーク パフォーマンスを最適化するエンジニアの能力がさらに強化されます。

6. 高度な分析: 賢明な意思決定のための洞察を明らかにする

ネットワーク分析に機械学習を組み込むことで、可能性の宝庫が開かれます。機械学習主導の分析により、トラフィック傾向についての深い洞察が得られ、ネットワーク管理者や設計者は情報に基づいた意思決定を行うことができます。ネットワークの使用状況が時間の経過とともにどのように変化するかを理解すると、効率的で堅牢なネットワークを設計する際に、事前に対策を講じることができます。

履歴データを分析することで、機械学習アルゴリズムはパターンと繰り返し発生する傾向を特定できます。この知識は、ネットワークのニーズを予測し、リソース割り当てを最適化し、将来の成長を計画するのに役立ちます。

7. 強化された健康監視: プロアクティブなネットワーク メンテナンスを作成します

機械学習による健康管理は、24 時間 365 日対応のオンライン医師に似ています。機械学習アルゴリズムは、ネットワーク コンポーネントとパフォーマンス メトリクスを継続的に監視することで、コンポーネント障害の初期の兆候を検出し、致命的な障害に発展する前に潜在的な問題を予測できます。

ネットワークの健全性に対するこのプロアクティブなアプローチにより、ダウンタイムとメンテナンスのコストが大幅に削減されます。ネットワーク全体が危険にさらされる前に、重要なネットワーク コンポーネントを交換または修理できます。機械学習を指導力として使用することで、ネットワークの信頼性と稼働時間は前例のないレベルに達し、ビジネスの継続性とユーザーの満足度が向上します。

概要

人工知能と機械学習の融合によりネットワーク サービスに革命が起こり、ネットワーク管理者に比類のないデータ処理、問題解決、トラフィック最適化の効率を提供します。人工知能の変革力は、トラフィック管理やパフォーマンス監視から容量計画やセキュリティに至るまで、ネットワーク サービスの状況を再構築しています。これらの最先端のテクノロジーを採用することで、世界中の組織のネットワーク インフラストラクチャがより強力で安全になることは間違いありません。