جاستین دی، مدیر عامل و موسس تامین کننده ارتباطات شبکه Cloud Gateway می نویسد: پیشرفت های A و یادگیری ماشین، آینده شبکه های هوشمند و خود درمانی را به واقعیت نزدیک می کند.

شبکه ای را تصور کنید که می تواند به تنهایی مشکلات را شناسایی کرده و آنها را بدون دخالت انسان برطرف کند.

ایده شبکه ای که بتواند بینش ایجاد کند و از بروز خطا جلوگیری کند، بیش از یک دهه است که مورد بحث قرار گرفته است، اما پیشرفت کند بوده است. در چشم انداز دیجیتال پر سرعت امروز، تقاضا برای زیرساخت شبکه کارآمد و قابل اعتماد هرگز بیشتر از این نبوده است.

خودکارسازی فرآیندها با هوش مصنوعی و ML

هسته اصلی یک شبکه خوددرمانی توانایی خودکار کردن فرآیندهای پیچیده است. فناوری‌های هوش مصنوعی و ML به سرعت در حال تکامل هستند و شبکه‌ها را قادر می‌سازد تا با یادگیری و تطبیق در زمان واقعی از اتوماسیون سنتی فراتر بروند.

این بدان معناست که شبکه ها می توانند الگوها را شناسایی کنند، مسائل بالقوه را پیش بینی کنند و حتی اقدامات اصلاحی را بدون دخالت انسان انجام دهند.

سناریویی را در نظر بگیرید که در آن الگوریتم های هوش مصنوعی به طور مداوم بر عملکرد شبکه نظارت می کنند. با تجزیه و تحلیل داده ها در زمان واقعی، این الگوریتم ها می توانند ناهنجاری ها، بی نظمی ها یا تهدیدات بالقوه را شناسایی کنند. اگر مشکلی پیش بیاید، سیستم هوش مصنوعی نه تنها به مدیران هشدار می‌دهد، بلکه اقدامات پیشگیرانه‌ای را برای اصلاح این وضعیت انجام می‌دهد و زمان خرابی را کاهش می‌دهد و تأثیر آن بر کاربران را به حداقل می‌رساند.

ساده سازی عملیات شبکه

با ادامه پذیرش مدل های کاری ترکیبی، نیاز به مدیریت موثر شبکه اهمیت بیشتری پیدا می کند. شبکه‌های سنتی اغلب با فرآیندهای نامرتب و از هم گسیخته دست و پنجه نرم می‌کنند، که می‌تواند منجر به تأخیر در حل‌وفصل، افزایش خطر نقض امنیت و زیان‌های مالی شود.

یکی از اهداف اصلی شبکه های خوددرمانی شناسایی و حل سریع مسائل قبل از تشدید آنها است. هوش مصنوعی با خودکارسازی وظایف معمول مانند به‌روزرسانی، بهینه‌سازی و پروتکل‌های امنیتی، عملیات شبکه را ساده‌تر می‌کند و به ارائه‌دهندگان و کاربران نهایی اجازه می‌دهد تا تجربه روان‌تری داشته باشند.

این به معنای فرآیندهای تعمیر و نگهداری ساده و مشکلات کمتر مربوط به خرابی نرم افزار است. علت اصلی مشکلات را می توان به سرعت مشخص کرد و اقدامات اصلاحی به طور خودکار آغاز می شود. خواه تغییر مسیر ترافیک برای جلوگیری از تنگنا باشد یا تخصیص مجدد منابع برای بهینه‌سازی عملکرد، هوش مصنوعی می‌تواند برای توانمندسازی شبکه‌ها برای سازگاری و بازیابی بدون دخالت انسان استفاده شود.

این نه تنها کارایی عملیاتی را افزایش می‌دهد، بلکه بار مدیران IT و شبکه را به میزان قابل توجهی کاهش می‌دهد – حجم کاری آنها را کاهش می‌دهد و به کاربران نهایی یک تجربه شبکه قابل‌اعتمادتر و سازگارتر ارائه می‌دهد.