KI im Networking Was ist KI im Networking?
KI im Networking oder KI-Networking stellen die nächste Generation Cloud-verwalteter Netzwerkmanagementsysteme („NMS“) dar, die erweiterte fortschrittliche AIOps-Technologien mit einem aktualisierten NMS-UX umfassen, um die Leistung, Sicherheit und Verwaltung der Netzwerkinfrastruktur zu optimieren und zu automatisieren. KI im Networking nutzt auch fortschrittliche Data Science-Techniken wie GenAI-Transformer und Deep Learning-Klassifizierungs-KI auf großen Netzwerktelemetrie-Datensätzen, um die Effizienz von AIOps-Funktionen innerhalb von Netzwerken zu verbessern.
- KI im Networking erklärt
- Warum KI im Networking?
- Die Vorteile von KI im Networking
- Wie werden KI-Technologien auf KI im Networking angewendet?
- Welche wichtigen Technologien unterstützen die KI im Networking?
KI in Networking erklärt
AIOps modernisiert das Management und die Beobachtbarkeit kritischer IT-Infrastrukturen wie Netzwerke durch den Einsatz intelligenter Automatisierung und Echtzeitanalysen. In Kombination mit einer aktualisierten NMS-Schnittstelle, die für eine breitere kontextualisierte Beobachtbarkeit des Netzwerkerlebnisses entwickelt wurde, können Unternehmen umsetzbare Einblicke gewinnen, die den Betrieb optimieren und ein besseres Benutzererlebnis bieten. So wird sichergestellt, dass ihre Netzwerke nicht nur reaktionsschnell, sondern auch belastbar sind.
Darüber hinaus kann KI durch die Analyse von Nutzungstrends und die Vorhersage künftiger Anforderungen eine proaktive Kapazitätsplanung ermöglichen. So können Unternehmen ihre Ressourcen effektiv zuweisen und während ihres Wachstums eine optimale Leistung aufrechterhalten. Dadurch können sich diese Unternehmen schnell an veränderte Marktbedingungen und Benutzeranforderungen anpassen.
Warum KI im Networking?
Die Bedeutung von KI in Networking liegt in ihrer transformativen Fähigkeit, das Management zu automatisieren, die Leistung zu optimieren und die Sicherheit zu erhöhen, sodass Unternehmen intelligente, anpassungsfähige Netzwerke erstellen können, die Anforderungen und Bedrohungen vorhersehen und auf sie reagieren können. KI in Networking gewinnt aus mehreren triftigen Gründen an Bedeutung:
- Schafft mehr Netzwerkkompetenz. KI bietet Empfehlungen und Einblicke, indem sie einen umfangreichen Datensatz nutzt, der eine Vielfalt an Kunden und Netzwerkumgebungen umfasst, und kann Netzwerkexperten unterstützen, die möglicherweise nicht über eine spezielle Schulung verfügen.
- Verbesserte Beobachtbarkeit. KI hilft bei der Kontextualisierung von Warnmeldungen aus riesigen Mengen an Netzwerkdaten und unterstützt Netzwerkbetreiber so, ihre MTTI/MTTR zu verkürzen.
- Ermöglicht Skalierung. Da Netzwerke immer stärker verteilt werden, werden KI-Modelle darauf trainiert, die Daten schneller zu durchforsten und Optimierungen und Empfehlungen zu erkennen, sodass Netzwerke schneller skaliert werden können, ohne die IT-Ressourcen zu überlasten.
- Erhöhte Sicherheit. KI kann Anomalien und potenzielle Bedrohungen effektiver erkennen als herkömmliche Methoden. Sie hilft Sicherheitsteams dabei, Tragweiten und Auswirkungen zu verstehen, und bietet eine zusätzliche Sicherheitsebene in der komplexen digitalen Landschaft von heute.
- Verringert Probleme. Die Prognosefunktionen der KI tragen dazu bei, potenzielle Probleme proaktiv zu erkennen, bevor sie eskalieren, und so Ausfallzeiten und Serviceunterbrechungen zu minimieren.
- Kostensenkung. KI kann die mit dem Netzwerkmanagement verbundenen Betriebskosten senken, indem sie Routineaufgaben automatisiert und die Effizienz verbessert.
Die Vorteile von KI im Networking
KI im Networking kann zu besonders ausfallsicheren, effizienteren und sichereren Netzwerken führen, die den Anforderungen moderner Benutzer und Anwendungen besser gerecht werden. Dabei unterstützen folgende Aspekte:
- Vorausschauende Analyse. KI kann historische Daten analysieren, um potenzielle Netzwerkprobleme vorherzusagen, bevor sie auftreten. Das ermöglicht eine proaktive Wartung und minimiert Ausfallzeiten.
- Automatisiertes Management. KI kann routinemäßige Netzwerkmanagementaufgaben wie Konfiguration, Überwachung und Fehlerbehebung automatisieren und so den Bedarf an manuellen Eingriffen reduzieren.
- Adaptives Lernen. KI kann im Laufe der Zeit aus neuen Daten lernen und so die Effizienz und Sicherheit kontinuierlich verbessern.
- Netzwerkleistung. KI kann Netzwerke optimieren, indem sie Verkehrsmuster analysiert, Überlastungen vorhersagt und die Bandbreitenzuweisung dynamisch anpasst.
- Effizienz der Belegschaft. KI kann Routineaufgaben automatisieren, Fehler reduzieren und eine bessere Entscheidungsfindung ermöglichen. Sie hilft Benutzern dabei, alltägliche Arbeiten effizienter zu erledigen, damit diese sich auf strategische Initiativen konzentrieren können.
Wie werden KI-Technologien auf KI im Networking angewendet?
Fortschrittliche KI-Techniken verändern das Networking auf vielfältige und wirkungsvolle Weise. Hier sind einige Beispiele:
- Unterstützen von Chatbots. KI-gestützte Chatbots können beim Beheben von Netzwerkproblemen helfen und den Betreibern sofortige Unterstützung und Informationen bieten.
- Peer-Vergleiche. KI kann automatisch die Netzwerkabdeckung erkennen und Leistungslücken an vergleichbaren Standorten mit besserer Leistung identifizieren sowie Einblicke gewinnen, um den wachsenden Anforderungen an das Benutzererlebnis gerecht zu werden.
- Geschlossener Konfigurationskreislauf. KI wird zur Steuerung von Prozessen und zur Aufrechterhaltung der gewünschten Ergebnisse verwendet, um eine kontinuierliche Überwachung mit Anpassungen auf der Grundlage von Echtzeitdaten zu ermöglichen.
- Datenverkehrsmanagement. KI-Algorithmen analysieren Netzwerkmuster und optimieren die Bandbreitenzuweisung und Routing-Entscheidungen, um die Leistung zu verbessern und die Latenz zu reduzieren.
- Anomalieerkennung. KI-Systeme überwachen das Netzwerkverhalten, um ungewöhnliche Muster zu erkennen, die auf Sicherheitsbedrohungen hinweisen können, und ermöglichen so eine schnellere Reaktion auf Vorfälle.
- Kapazitätsplanung. Mithilfe von KI können Unternehmen künftige Netzwerkanforderungen vorhersehen. Die KI analysiert Trends und ermöglicht so eine bessere Ressourcenzuweisung und Investitionsentscheidungen.
- Lastverteilung. KI kann Workloads dynamisch auf Server und Ressourcen verteilen, um optimale Leistung sicherzustellen und Überlastungen zu vermeiden.
- Servicequalität. KI ermöglicht ausgefeiltere QoS-Mechanismen, die unternehmenskritische Anwendung priorisieren und sicherstellen, dass sie die erforderliche Bandbreite erhalten.
- Integration mit IoT. KI verbessert die Verwaltung von IoT-Geräten und optimiert deren Konnektivität und Leistung innerhalb des Netzwerks.
- Netzwerksicherheit. KI-gestützte Sicherheitstools analysieren riesige Datenmengen, um Schwachstellen und potenzielle Sicherheitsverletzungen zu identifizieren und so die allgemeine Sicherheitslage zu verbessern.
Diese Anwendungsfälle veranschaulichen, wie KI die Arbeitsweise von Unternehmen verändert.
Welche Schlüsseltechnologien treiben die KI im Networking voran?
- Maschinelles Lernen (ML). Eine Teilmenge der KI, die es Systemen ermöglicht, aus den Daten zu lernen und ihre Entscheidungsfindung und Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.
- Deep Learning (DL). Eine Teilmenge des maschinellen Lernens, die neuronale Netzwerke verwendet, um komplexe Muster in großen Datensätzen zu modellieren und zu verstehen. Sie liefert Genauigkeit bei Aufgaben wie der Bild- und Spracherkennung sowie der Verarbeitung natürlicher Sprache und ist daher besonders effektiv für die Analyse unstrukturierter Daten.
- Natural Language Processing (NLP). Ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der es Maschinen ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. Dadurch wird die Datenanalyse durch die Erkennung von Stimmungen und Absichten verbessert und letztendlich die Effizienz und Zugänglichkeit erhöht.
- Generative KI (GenAI). Künstliche Intelligenz, die Texte, Bilder, Videos und andere Daten generieren kann, indem sie die Muster und die Struktur der eingegebenen Trainingsdaten lernt und dann neue Daten mit ähnlichen Merkmalen generiert.
- Klassifizierung von KI. Eine Art maschinelles Lernverfahren zum Kategorisieren von Daten in vordefinierte Klassen oder Bezeichnungen. Bei diesem Prozess wird ein Modell anhand eines Datensatzes trainiert.
- High Performance Data Warehousing. Die riesigen Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen können analysiert werden, um Muster, Trends und Informationen aufzudecken, die zu fundierten und umsetzbaren Entscheidungen führen.
KI bietet die Rechenleistung und Infrastruktur, die zur Verarbeitung riesiger Datenmengen und zur Durchführung komplexer Berechnungen erforderlich sind. Ohne fortschrittliche Technologien wären KI-Systeme nicht in der Lage, zu lernen, sich anzupassen und aussagekräftige Einblicke zu liefern, was ihre Wirksamkeit in verschiedenen Anwendungen einschränkt.
