Поскольку мир все больше зависит от данных, а сетевая инфраструктура становится все более сложной, организации могут рассмотреть возможность использования искусственного интеллекта для мониторинга и управления ею, включая считывание скрытых шаблонов данных и контроль за бесчисленным количеством метрик для оптимизации производительности сети, сообщает портал Techopedia.

Мир становится все более зависимым от данных, а это значит, что нетерпимость к простоям или даже заметным задержкам в сети растет. В отличие от предыдущих периодов цифровой эры, плохая работа сети сегодня не просто вызывает раздражение — теперь это угроза продуктивности, современному образу жизни и, возможно, даже нашей жизни. В то же время сетевая инфраструктура превращается в многостороннюю структуру, в которой один поток данных взаимодействует с десятками независимых провайдеров, любой из которых может стать слабым звеном между приложением и пользователем. Это заставляет цифровые организации становиться более проактивными в плане мониторинга и управления сетью, что стимулирует спрос на все более сложные и интеллектуальные аналитические механизмы.

Оперативный инсайт

Основной принцип работы сети заключается в том, что невозможно управлять тем, чего не видишь и не понимаешь. Именно поэтому многие организации обращаются к новым поколениям аналитических систем на базе ИИ, которые могут не только обрабатывать данные о производительности быстрее и точнее, чем существующее ПО, но и динамически корректировать свою направленность для обнаружения скрытых аномалий и моделей данных.

По данным 360 Market Updates, к 2026 г. мировой рынок сетевой аналитики вырастет более чем в два раза — до 2,7 млрд. долл., среднегодовой темп роста составит 16,4%. Ключевым моментом является то, что современная аналитика не просто отслеживает скорость передачи данных и пропускную способность — она охватывает широкий спектр показателей как для обеспечения функциональности, так и для оптимизации сетей. Кроме того, интеллектуальная аналитика может динамически развиваться, как и модели данных, что означает, что она может идти в ногу с новыми внедрениями и новыми сценариями использования без прямого контроля со стороны программистов или операторов сетей.

Возможность развития интеллектуальной аналитики будет иметь решающее значение по мере того, как организации будут осуществлять цифровую трансформацию, в результате которой большая часть экосистемы корпоративных данных окажется под интеллектуальным контролем. В условиях цифровой экономики можно ожидать быстрого ускорения темпов ведения бизнеса, даже когда маржинальность становится все меньше, а возможности появляются в основном на узконаправленных, сегментированных рынках. Это означает, что такие вещи, как использование сетевых ресурсов, балансировка нагрузки и множество других функций, должны переходить в режим, близкий к реальному времени, чтобы данные и услуги могли быть использованы с максимальной выгодой. Поскольку сети 5G и Интернет вещей (IoT) подключают все — от автомобилей до устройств мониторинга здоровья, снижение производительности будет сказываться гораздо сильнее, чем несколько секунд задержки при просмотре последнего видео с кошкой.

Не менее важной является возможность снизить текущую стоимость и сложность управления сетью. Мониторинг производительности и устранение неисправностей являются основными статьями затрат для сетевых провайдеров не только с точки зрения ежедневных операций, но и с точки зрения упущенной из-за перебоев выгоды. Однако, развернув интеллектуальные агенты в сетевой инфраструктуре, организации могут быстро определять корень любой проблемы, перераспределять трафик между пострадавшими системами и затем выполнять ремонт гораздо быстрее, чем в традиционной среде управления. И даже такой уровень корректирующих действий станет редкостью, потому что интеллект, внедренный в сеть, сможет идентифицировать небольшие проблемы задолго до того, как они станут большими, а значит, исправления можно будет выполнять до того, как пользователь даже узнает о наличии проблемы.

Честность в сети

ИИ улучшает производительность сети не только на чисто операционном уровне. Он также может изучать схемы трафика и другие наборы данных для обеспечения использования сетей по целевому назначению и для защиты от взлома и кражи данных. Существует ряд способов, с помощью которых финансовые учреждения, страховые компании и другие организации используют интеллектуальную аналитику для борьбы с кражами, мошенничеством и злоупотреблениями в своих сетях — проблема, стоимость которой оценивается в 5 трлн. долл. в год, что составляет почти 6% мирового ВВП.

Благодаря массовому сбору данных и высокоскоростной интеллектуальной аналитике организации могут выявлять закономерности, раскрывающие всевозможные виды мошенничества, включая мошеннические группы, занимающиеся кражей личных данных, подделкой документов и другими преступлениями, а также попытки создания поддельных ID, захвата счетов и предоставления ложной информации для получения средств. Кроме того, многие из этих моделей содержат цифровые подсказки, позволяющие следователям вычислять преступников.

Заключение

Хотя ИИ внедряется в корпоративные среды данных в различных ситуациях, его применение все еще находится на стадии тестирования, а его поведение остается недостаточно предсказуемым. Однако чем больше ИИ будет проникать в цифровой мир, тем больше на него будут полагаться для балансировки сложных механизмов, необходимых для бесперебойного функционирования сред. И никуда это не проникнет настолько глубоко, как в сети.