ネットワーキングにおけるAI

AIネットワーキングとは

AIネットワーキングの重要性は、管理を自動化してパフォーマンスを最適化し、セキュリティを強化するというその変革能力にあります。これによって企業は、需要と脅威を予測して対処できるインテリジェントで適応性の高いネットワークを構築できます。AIネットワーキングが注目を集めている理由は次のとおりです。 

• ネットワークに関する専門知識の追加: AIが、さまざまな顧客とネットワーク環境を網羅する膨大なデータセットを活用して推奨事項とインサイトを提供するほか、専門的なトレーニングが不足しているネットワークの専門家をサポートします。
• 監視の強化: AIが膨大な量のネットワークデータに含まれるアラートのコンテキスト化をサポートすることで、ネットワークオペレーターのMTTI/MTTRを短縮できます。 
• 拡張のサポート: ネットワークの分散化が進むにつれて、AIモデルが短時間でデータをふるいにかけ、最適化と推奨事項を特定するようにトレーニングされるため、ITリソースに負担をかけずにネットワークをより迅速に拡張できます。 
• セキュリティの強化: AIは従来の方法よりも効果的に異常や潜在的な脅威を検知できるため、セキュリティチームが範囲と影響を把握し、今日の複雑なデジタル環境においてセキュリティを強化するのに役立ちます。 
• 問題の最小化: AIの予測機能は、潜在的な問題が深刻化する前に特定し、ダウンタイムやサービスの中断を最小限に抑えるのに役立ちます。 
• コストの低減: AIが日常的なタスクを自動化して効率を向上させることで、ネットワーク管理に関連する運用コストを削減できます。

AIネットワーキングは、次のような機能を通じて、今日のユーザーやアプリケーションのニーズに的確に対応できる、耐障害性、効率、セキュリティに優れたネットワークを実現します。

• 予測分析: AIが履歴データを分析して潜在的なネットワークの問題を発生前に予測することで、プロアクティブなメンテナンスとダウンタイムの最小化が可能になります。
• 管理の自動化: AIが構成、監視、トラブルシューティングなどの日常的なネットワーク管理タスクを自動化することで、人間による作業が不要になります。
• アダプティブラーニング: AIは、時間の経過とともに新しいデータから学習して、効率とセキュリティを継続的に向上させることができます。
• ネットワークパフォーマンス: AI は、トラフィックパターンを分析し、輻輳を予測し、帯域幅の割り当てを動的に調整することで、ネットワークを最適化できます。
• 従業員の効率: AIが反復作業を自動化し、エラーを減らし、より適切な意思決定をサポートすることで、ユーザーは日常業務をより効率的に処理して、戦略的な取り組みに注力できるようになります。 

高度なAI手法により、ネットワークの変革が進んでいます。その例をいくつか紹介します。

• チャットボットのサポート: AI搭載のチャットボットがネットワークに関する問題のトラブルシューティングを支援し、サポートと情報をオペレーターに即時提供します。 
• ピア比較: AIは、パフォーマンスが優れている同等サイトにおけるネットワークカバレッジとパフォーマンスギャップを自動識別し、ユーザーエクスペリエンスのニーズ増大に対応するためのインサイトを引き出すことができます。
• クローズドループ構成: AIを使用してプロセスを制御し、必要な出力を維持することで、継続的な監視とリアルタイムデータに基づく調整が可能になります。
• トラフィック管理: AIアルゴリズムがネットワークパターンを分析し、帯域幅の割り当てとルーティングの決定を最適化することで、パフォーマンスを向上させてレイテンシを削減します。
• 異常検知: AIシステムがネットワークの動作を監視し、セキュリティの脅威を示す可能性のある異常なパターンを識別することで、迅速なインシデント対応が可能になります。
• キャパシティプランニング: AIがトレンドを分析し、より適切なリソース割り当てと投資決定をサポートすることで、組織が将来のネットワーク需要を予測できます。
• ロードバランシング: AIが、サーバーおよびリソース間でワークロードを動的に分散させることで、最適なパフォーマンスを確保して過負荷を防ぐことができます。
• サービス品質: AIが、重要なアプリケーションを優先して、必要な帯域幅を利用できるようにすることで、より高度なQoSの仕組みを実現します。
• IoTとの統合: AIがネットワーク内の接続とパフォーマンスを最適化することで、IoTデバイスの管理を強化します。
• ネットワークセキュリティ: AI主導のセキュリティツールが膨大な量のデータを分析して脆弱性や侵害のリスクを特定することで、全体のセキュリティポスチャが強化されます。

これらのユースケースは、AIによって組織運営をどのように変革できるのかを示しています。