AI nel networking
Cos’è l’AI nel networking?

L'AI nel networking o networking basato sull’AI rappresenta la prossima generazione di sistemi di gestione della rete ("NMS") amministrati nel cloud, che incorpora un set più ampio di tecnologie AIOps avanzate con un'esperienza utente NMS rinnovata per ottimizzare e automatizzare le prestazioni, la sicurezza e la gestione dell'infrastruttura di rete.  L'AI nel networking applica anche tecniche avanzate di data science (come i trasformatori GenAI e l'intelligenza artificiale di classificazione basata sul deep learning) a grandi set di dati di telemetria di rete, per migliorare l'efficacia delle funzionalità AIOps nel networking.

Immagine di persone che si incontrano e fanno networking.
  • L’AI nel networking in dettaglio
  • Perché considerare l’AI nel networking?
  • I vantaggi dell’AI nel networking
  • In che modo le tecnologie di intelligenza artificiale vengono applicate all'AI nel networking?
  • Quali sono le tecnologie chiave che supportano l'AI nel networking?
L’AI nel networking in dettaglio

Descrizione dell’AI nel networking

AIOps modernizza la gestione e l'osservabilità delle infrastrutture IT critiche, come il networking, sfruttando l'automazione intelligente e l'analisi in tempo reale. Se abbinata a un'interfaccia NMS aggiornata, progettata per offrire maggiore osservabilità dell'esperienza di rete contestualizzata, consente alle organizzazioni di ottenere informazioni fruibili che semplificano le operazioni e danno vita a esperienze utente superiori, per reti non solo reattive ma anche resilienti. 

Inoltre, l'AI può supportare la pianificazione proattiva della capacità analizzando le tendenze di utilizzo e prevedendo le richieste future, consentendo alle aziende di allocare le risorse in modo efficace e di mantenere prestazioni ottimali mentre crescono. Questo consente di adattarsi rapidamente alle mutevoli condizioni di mercato e alle esigenze degli utenti.

Perché considerare l’AI nel networking?

Perché considerare l’AI nel networking?

L'importanza dell'AI nel networking risiede nella sua capacità trasformativa di automatizzare la gestione, ottimizzare le prestazioni e migliorare la sicurezza, al fine di creare reti intelligenti e adattive in grado di anticipare e affrontare le richieste e le minacce. L'AI nel networking sta prendendo piede per diversi motivi evidenti. 

  • Maggiori competenze di networking. L'AI fornisce raccomandazioni e informazioni, sfruttando un vasto set di dati che comprende un'ampia gamma di clienti e ambienti di rete e può supportare professionisti del networking non sempre in possesso di una formazione specializzata.
  • Migliore osservabilità. L'AI consente di contestualizzare gli avvisi provenienti da una grande quantità di dati di rete, supportando gli operatori nella riduzione dell’MTTI/MTTR.  
  • Scalabilità. Di fronte a reti sempre più distribuite, i modelli AI vengono addestrati a esaminare i dati più rapidamente, portando alla luce le possibilità di ottimizzazione per accelerare la scalabilità senza gravare sulle risorse IT.  
  • Maggiore sicurezza. L'AI è in grado di rilevare anomalie e potenziali minacce in modo più efficace rispetto ai metodi tradizionali, consentendo ai team preposti di comprenderne la portata e l'impatto e introducendo un ulteriore livello di sicurezza nell'attuale panorama digitale complesso.  
  • Riduzione dei problemi. Le funzionalità predittive dell'AI contribuiscono a individuare in modo proattivo i potenziali problemi prima che diventino più gravi, riducendo il downtime e le interruzioni del servizio.  
  • Meno costi. L’AI può ridurre i costi operativi associati alla gestione della rete automatizzando le attività di routine e migliorando l'efficienza.
I vantaggi dell’AI nel networking

I vantaggi dell’AI nel networking

L'AI nel networking può portare a reti più resilienti, efficienti e sicure che soddisfano meglio le esigenze degli utenti e delle applicazioni moderne attraverso gli strumenti che seguono.

  • Analisi predittiva. L'AI può analizzare i dati storici per prevedere i potenziali problemi di rete prima che si verifichino, consentendo la manutenzione proattiva e riducendo il downtime.
  • Gestione automatizzata. L'AI può automatizzare le attività di routine di gestione della rete, come la configurazione, il monitoraggio e la risoluzione dei problemi, riducendo la necessità di interventi manuali.
  • Apprendimento adattivo. Nel tempo, l'AI può apprendere da nuovi dati, migliorando costantemente l'efficienza e la sicurezza.
  • Prestazioni di rete. L’AI può ottimizzare le reti analizzando i modelli di traffico, prevedendo la congestione e regolando dinamicamente l'allocazione della larghezza di banda.
  • Efficienza della forza lavoro. L'AI può automatizzare le attività ripetitive, ridurre gli errori e migliorare il processo decisionale, consentendo agli utenti di gestire il lavoro monotono in modo più efficiente, con la libertà di concentrarsi sulle iniziative strategiche. 
In che modo le tecnologie di intelligenza artificiale vengono applicate all'AI nel networking?

In che modo le tecnologie di intelligenza artificiale vengono applicate all'AI nel networking?

Le tecniche avanzate di intelligenza artificiale trasformano il networking in diversi modi significativi. Ecco alcuni esempi.

  • Chatbot di supporto. I chatbot basati sull'AI possono contribuire alla risoluzione dei problemi di rete, fornendo agli operatori assistenza e informazioni immediate.  
  • Confronti con ambienti di pari livello. L'AI è in grado di rilevare automaticamente le lacune a livello di copertura di rete e prestazioni effettuando un confronto con siti simili che risultano più efficienti, nonché di acquisire informazioni utili a soddisfare le richieste crescenti degli utenti.
  • Configurazioni a ciclo chiuso. L'AI viene utilizzata per controllare i processi e mantenere i risultati desiderati, consentendo il monitoraggio continuo con adeguamenti basati sui dati in tempo reale.
  • Gestione del traffico. Gli algoritmi dell’AI analizzano i modelli di rete, ottimizzando l'allocazione della larghezza di banda e le decisioni di routing per migliorare le prestazioni e ridurre la latenza.
  • Rilevamento delle anomalie. I sistemi AI monitorano il comportamento della rete per individuare modelli insoliti che potrebbero essere sintomo di minacce alla sicurezza, per una risposta più rapida agli incidenti.
  • Pianificazione della capacità. L'AI consente alle organizzazioni di anticipare le future esigenze di rete analizzando le tendenze, per un’allocazione delle risorse e decisioni di investimento migliori.
  • Bilanciamento del carico. L'AI può distribuire dinamicamente i carichi di lavoro tra server e risorse per garantire prestazioni ottimali ed evitare sovraccarichi.
  • Qualità del servizio. L'AI consente meccanismi QoS più sofisticati, dando priorità alle applicazioni critiche e garantendo la larghezza di banda necessaria.
  • Integrazione con l’IoT. L'AI migliora la gestione dei dispositivi IoT, ottimizzandone la connettività e le prestazioni all'interno della rete.
  • Protezione della rete. I tool di sicurezza basati sull'AI analizzano enormi quantità di dati per rilevare le vulnerabilità e le potenziali violazioni, migliorando così la sicurezza complessiva.

Questi casi d'uso illustrano come l'AI trasforma il modo di operare delle organizzazioni.

Quali sono le tecnologie chiave che supportano l'AI nel networking?

Quali sono le tecnologie chiave che supportano l'AI nel networking?

  • Machine Learning (ML). Un sottoinsieme dell'AI che consente ai sistemi di apprendere dai dati e di migliorare nel tempo il processo decisionale e le prestazioni.
  • Deep learning (DL). Un sottoinsieme del machine learning che utilizza le reti neurali per modellare e comprendere pattern complessi in grandi set di dati, garantendo elevati livelli di precisione in attività come il riconoscimento vocale e di immagini e l'elaborazione del linguaggio naturale: una tecnica particolarmente efficace per l'analisi dei dati non strutturati.
  • Elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Un campo dell'AI che consente alle macchine di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano, migliorando l'analisi dei dati attraverso il riconoscimento del sentiment e dell'intento, con il conseguente aumento dell'efficienza e dell'accessibilità.
  • AI generativa (GenAI). Intelligenza artificiale in grado di generare testo, immagini, video e altro apprendendo i modelli e la struttura dei dati di addestramento in ingresso, per produrne quindi di nuovi con caratteristiche simili.
  • AI per la classificazione. Un tipo di metodo di machine learning progettato per categorizzare i dati in classi o etichette predefinite. Questo processo prevede l'addestramento di un modello su un set di dati. 
  • Data Warehousing ad alte prestazioni. Gli enormi volumi di dati strutturati e non strutturati generati da varie fonti possono essere analizzati allo scopo di portare alla luce modelli, tendenze e informazioni per processi decisionali informati e fruibili.

L'AI fornisce la potenza di elaborazione e l'infrastruttura necessarie per elaborare queste grandi quantità ed eseguire calcoli complessi. Senza tecnologie avanzate, i sistemi AI non sarebbero in grado di apprendere, adattarsi e fornire informazioni significative, il che ne limiterebbe l’efficacia nelle diverse applicazioni.

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