Warum maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) Schlüsseltechnologien für SD-WAN sind
Angesichts der Geschwindigkeit, mit der sich die Technologie weiterentwickelt, um Benutzer sicher mit Anwendungen zu verbinden, und angesichts der raschen Veränderungen im Datenverkehr, muss SD-WAN Schritt halten. Es müssen ständig neue Tools entwickelt und bereitgestellt werden, um anomales Verhalten im Netzwerk automatisch zu erkennen und zu analysieren, bevor es sich auf die Endbenutzer auswirkt. Um Netzwerkprobleme abzumildern und zu verhindern, bevor sie sich auf die Benutzer auswirken, müssen Netzwerkexperten diese Tools schnell verstehen und einsetzen.
Als eine der wertvollsten aufkommenden Technologien im Netzwerkbereich kann Maschinelles Lernen (ML) Zeit für die Bereitstellung von Änderungen sparen, Netzwerkprobleme effektiver verwalten und dabei helfen, sich ständig und automatisch an neue Situationen anzupassen.
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen werden derzeit in der Produktion für eine breite Palette von Anwendungsfällen eingesetzt, darunter auch für die Sicherheit. Sie werden schnell in den IT-Betrieb integriert und verändern die Art und Weise, wie Menschen mit Technologie interagieren, erheblich, indem sie einen proaktiveren und automatisierten Ansatz bieten.
Menschliche Fehler gehören zu den häufigsten Ursachen für ungeplante Ausfallzeiten im Netzwerk. Die Automatisierung eliminiert menschliche Fehler, aber sie eliminiert nicht alle Fehler, wenn Menschen immer noch die endgültigen Entscheidungen treffen. Darüber hinaus war die Behebung von Problemen in Wide-Area-Netzwerken (WAN) in der Vergangenheit mühsam und zeitaufwändig, da die Administratoren unzählige Protokolldateien und Warnmeldungen durchforsten mussten. Die Zeit, die benötigt wird, um die Ursache von Netzwerkproblemen zu ermitteln und sie zu lösen, trägt erheblich zu den Gesamtbetriebskosten eines Netzwerks bei. Herkömmliche Software-definierte WAN-Lösungen (SD-WAN) bieten zwar ein zentralisiertes Netzwerkmanagement, das Administratoren hilft, Probleme schneller zu lokalisieren, aber die ML-basierten Funktionen der nächsten SD-WAN-Generation können Probleme vorhersehen, bevor sie überhaupt auftreten. Heutige SD-WAN-Lösungen der nächsten Generation mit ML-basierten Funktionen passen sich viel schneller an Veränderungen in Ihrer Umgebung an, als es menschliches Eingreifen kann.
Wenn künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in eine SD-WAN-Lösung eingebettet werden, erhält das Netzwerk eine massive Datenverarbeitung sowie ein umfassenderes Verständnis der Netzwerk- und Anwendungsleistung. Im Grunde genommen wird das Netzwerk intelligenter. Durch die Kombination von Automatisierung, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz entsteht ein selbstheilendes, selbstfahrendes Netzwerk - eines, das mit minimalen menschlichen Eingriffen überwachen, analysieren, korrigieren und anpassen kann.
Die 3 wichtigsten ML-basierten autonomen SD-WAN-Funktionen
SD-WAN-Lösungen der nächsten Generation mit ML-basierten Funktionen ermöglichen es Ihnen, den Betrieb Ihres Netzwerks zu vereinfachen und die Leistung zu verbessern, indem sie drei wesentliche Vorteile bieten:
- Genaue Einsicht in das Netzwerk und tieferes Verständnis der Netzwerk- und Anwendungsleistung. Dies ist wichtig, um Probleme zu lösen, wenn sie entstehen.
- Intelligente Analysen, einschließlich intelligenter Warnmeldungen und Empfehlungen für Änderungen im Netzwerk, nachdem analysiert wurde, wie sich verschiedene Ereignisse auf das Netzwerk, die Anwendungsleistung und die Sicherheit auswirken.
- Automatisierte statistische Analysen für eine einfache Kapazitätsplanung.
Mit der weiteren Verbreitung von SD-WAN dürfte sich der Einsatz von maschinellem Lernen in Zukunft auf alle Anwendungsfälle ausweiten und den Schwerpunkt von der Zweigstellenanbindung auf den automatisierten Betrieb verlagern. Dies wird eine neue Ära einläuten, in der außergewöhnliche Leistung, hochverfügbare und flexible Bandbreite sowie umfangreiche Daten und Analysen erwartet werden, während gleichzeitig die Betriebskosten gesenkt werden.
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