Trzy kluczowe powody, dla których małe i średnie firmy potrzebują sztucznej inteligencji w zarządzaniu siecią
Wygląda na to, że sztuczna inteligencja jest wszędzie. Jeśli chodzi o sieci, istnieją transformacyjne zmiany w zarządzaniu i cyberbezpieczeństwie, które mogą uprościć operacje i zmniejszyć arkusze wydatków dla małych i średnich firm.
1. Opanuj swoje systemy bez instrukcji obsługi
Zacznijmy od początku. Niezależnie od tego, czy masz ograniczoną wiedzę informatyczną, poznanie nowego oprogramowania lub znalezienie rozwiązań problemów z siecią może być długim i bolesnym procesem.
Obecnie narzędzia do zarządzania siecią oparte na sztucznej inteligencji, które wykorzystują język naturalny, oferują radykalnie prostszą opcję. Przykładowo, platforma sieciowa Nebula usprawnia interakcję użytkownika dzięki dwóm funkcjom opartym na sztucznej inteligencji: "Intent" do zaawansowanego wyszukiwania i "Support" do pomocy opartej na czacie. "Intent" interpretuje Twoje zapytania dotyczące funkcji i ustawień Nebula, które możesz mieć trudności ze znalezieniem, i natychmiast udostępnia linki do odpowiednich stron. Pomaga to w szybkim zapoznaniu się z platformą, przekształcając proces uczenia się z trudnej wspinaczki w powiew świeżości.
Chatbot "Wsparcie" służy jako sojusznik w rozwiązywaniu problemów, upraszczając rozwiązywanie problemów poprzez umożliwienie zadawania pytań lub opisywania problemów w codziennym języku. Na przykład, jeśli zastanawiasz się, dlaczego klienci nie mogą znaleźć identyfikatora SSID radia 6 GHz lub połączyć się z podsiecią LAN zapory, po prostu zapytaj dokładnie o to. Nebula szybko odpowie, podając rozwiązania i linki do pomocnych zasobów online.
Jak można skorzystać z przetwarzania języka naturalnego w zarządzaniu siecią.
2. Użyj automatyzacji, aby utrzymać sieć w ruchu
Sztuczna inteligencja zaczyna oszczędzać czas i pieniądze dzięki rutynowym zadaniom, które można zautomatyzować. Integracja uczenia maszynowego z infrastrukturą chmurową umożliwia dogłębną analizę ogromnych ilości danych, automatyzuje reakcje w celu zwiększenia wydajności, umożliwia konserwację predykcyjną i usprawnia zarządzanie błędami.
Weźmy na przykład wyzwanie polegające na wskazaniu i zdiagnozowaniu słabej łączności bezprzewodowej. Problemy te są często przejściowe i rozwiązywane, zanim personel IT zdąży zbadać je na miejscu; innym razem dotarcie do pierwotnej przyczyny, którą może być błąd DHCP, problem z roamingiem, zakłócenia kanału lub tuzin innych rzeczy, może być prawie niemożliwe.
Wireless Health firmy Nebula może automatycznie diagnozować i optymalizować jakość sieci bezprzewodowej, oszczędzając typowych wysiłków. Jest to funkcja zmieniająca zasady gry, szczególnie dla tych, którzy mają ograniczone zasoby IT, zapewniając najwyższą wydajność sieci poprzez zapobiegawcze rozwiązywanie problemów, takich jak zakłócenia sygnału lub awarie sprzętu.
Weźmy też pod uwagę przejście branży hotelarskiej na IPTV w celu dostarczania treści. Chociaż jest to opłacalne, często napotyka problemy z wydajnością, takie jak powolne uruchamianie i zamrażanie obrazu z powodu złożonych konfiguracji IPTV, takich jak multicasting. Narzędzia takie jak Network Analytic Alert wykorzystują uczenie maszynowe do monitorowania i wydawania ostrzeżeń o nieregularnych działaniach. To proaktywne podejście minimalizuje przerwy w świadczeniu usług i szybciej rozwiązuje problemy, zapewniając płynniejsze oglądanie.
3. Wykorzystanie sztucznej inteligencji do proaktywnej cyberobrony
Organizacje stoją dziś w obliczu poważnego problemu związanego z siecią: cyberbezpieczeństwa. Weźmy na przykład tętniący życiem sklep detaliczny. Zapewnienie bezpieczeństwa systemu punktu sprzedaży (POS) jest najważniejsze - ale trudne do wykonania, gdy pracownicy mają już pełne ręce roboty. Podobnie w złożonym środowisku fabrycznym z dużą ilością sprzętu sieciowego, kluczowe jest szybkie wykrycie wszelkich nietypowych lub podejrzanych zachowań w celu utrzymania ciągłości operacyjnej.
W dzisiejszym dynamicznym środowisku zagrożeń sieci potrzebują samorozwijającej się inteligencji zagrożeń, która uczy się i rozwija w każdej sekundzie. Dzięki rozwiązaniom chmurowym opartym na sztucznej inteligencji, taka zaawansowana inteligencja zagrożeń jest teraz dostępna dla firm każdej wielkości. I to jest zabójcza zaleta, jaką uczenie maszynowe oferuje zaporom ogniowym, umożliwiając im ciągłe wzmacnianie obrony i pozostawanie odpornymi na nowe nieznane ataki.
Przykładowo, oparte na sztucznej inteligencji zabezpieczenia Zyxel łączą uczenie się chmury i zapory sieciowej, aby dostosowywać się do pojawiających się zagrożeń w czasie rzeczywistym. Integracja baz danych z inteligencją zagrożeń opartą na uczeniu maszynowym zwiększa zrozumienie złośliwego oprogramowania przez zapory sieciowe Zyxel, umożliwiając im proaktywne przeciwdziałanie wszelkim atakom.
Oparta na sztucznej inteligencji usługa analizy w chmurze firmy Zyxel zapewnia natychmiastową, kompleksową analizę witryn i zaawansowane filtrowanie treści w celu ochrony w czasie rzeczywistym.
Systemy te uczą się, dostosowują i zapewniają dostosowane rozwiązania, przenosząc zarządzanie siecią z reaktywnego na proaktywne, wymagając jednocześnie mniejszej interwencji człowieka. Nadszedł czas, aby wykorzystać sztuczną inteligencję w zarządzaniu siecią - spłaszczając krzywe uczenia się, automatyzując rutynowe zadania i podnosząc cyberbezpieczeństwo na nowy poziom.
