Ağ Analitiği Yeni Ekonomi için Neden Çok Önemli?
Dünya giderek verilere bağımlı hale geldikçe ve ağ altyapısı giderek daha karmaşık hale geldikçe, kuruluşlar ağ izleme ve yönetimi için yapay zekaya güvenmeyi düşünebilir. Bunun nedeni, akıllı analitiklerin şunları yapabilmesidir:
- Verileri mevcut yazılımdan daha hızlı ve daha doğru okuyun.
- Gizli veri kalıplarını ortaya çıkarın.
- Ağ performansını optimize etmek için sayısız metriği birleştirin.
- Ağ yönetiminin mevcut maliyetini ve karmaşıklığını azaltın.
- Ağları eşzamanlı olarak izleyin ve güvenlik ihlallerine karşı koruyun.
Ağ Analitiği
Dünya daha fazla veriye bağımlı hale geliyor, bu da ağ kesinti süresine toleranssızlığın - hatta gözle görülür gecikmenin - yükselişte olduğu anlamına geliyor. Dijital çağın erken dönemlerinden farklı olarak, zayıf ağ performansı sadece bir sıkıntı değildir; artık üretkenliğimize, yaşam tarzlarımıza ve hatta belki de yaşamlarımıza yönelik bir tehdittir.
Aynı zamanda, ağ altyapısı , bir veri akışının herhangi biri uygulama ve kullanıcı arasındaki zayıf halka haline gelebilecek düzinelerce bağımsız sağlayıcı ile etkileşime girdiği çok taraflı bir yapıya dönüşüyor . Bu, dijital kuruluşları ağ izleme ve yönetiminde daha proaktif olmaya zorluyor ve bu da giderek daha karmaşık ve akıllı analitik motorlarına yönelik talebi artırıyor.
Operasyonel İçgörü
Göremediğiniz veya anlayamadığınız şeyi yönetemeyeceğiniz temel bir ağ ilkesidir. Bu nedenle birçok kuruluş, performans verilerini mevcut yazılımdan daha hızlı ve daha doğru bir şekilde işlemekle kalmayıp aynı zamanda anormallikleri ve veri kalıplarını tespit etmek için odaklarını dinamik olarak ayarlayabilen yeni nesil yapay zeka (AI) destekli analitiklere yöneliyor. gizli kalır.
Pazar Güncellemelerine göre , ağ analitiği için küresel pazar, 2026 yılına kadar iki katından fazla artarak 2,7 milyar dolara ulaşacak ve bu da yıllık %16,4'lük bir bileşik büyüme oranıdır. Temel çıkarım, modern analitiklerin yalnızca bit hızlarını ve verimi izlemekten daha fazlasını yapmasıdır - ağların yalnızca işlevsel değil aynı zamanda optimize edilmesini sağlamak için çok çeşitli ölçümleri kapsar. Ayrıca, akıllı analitik, tıpkı veri kalıplarının yaptığı gibi dinamik olarak gelişebilir, yani programcıların veya ağ operatörlerinin doğrudan kontrolü olmadan yeni dağıtımlara ve yeni kullanım durumlarına ayak uydurabilirler.
Enterprise Networking Planet'ten Michael Sumastre , kuruluşlar kurumsal veri ekosisteminin çoğunu akıllı kontrol altına alacak dijital dönüşümden geçerken, akıllı analitiklerin gelişme yeteneğinin çok önemli olduğunu kanıtlayacak . Dijital bir ekonomide , kâr marjları daralsa ve son derece hedefli, bölümlere ayrılmış pazarlardan fırsatlar ortaya çıksa bile, iş temposunun hızla artmasını bekleyebiliriz. Bu, ağ kaynağı kullanımı, yük dengeleme ve bir dizi başka işlevin, veri ve hizmetlerin maksimum fayda için kullanılmasını sağlamak için neredeyse gerçek zamana atlaması gerektiği anlamına gelir. 5G ağları ve Nesnelerin İnterneti ile(IoT), arabalardan sağlık izleme cihazlarına kadar her şeyi birbirine bağladığınızda, en son kedi videosunu yayınlarken performans düşüşü birkaç saniyelik gecikmeden çok daha ciddi hale gelecektir.
Ağ yönetiminin mevcut maliyetini ve karmaşıklığını azaltma yeteneği de aynı derecede önemlidir . Ağ otomasyonu sağlayıcısı Accedian'ın belirttiği gibi , performans izleme ve sorun giderme , ağ sağlayıcıları için yalnızca günlük işlemler açısından değil, kesintilerden kaynaklanan gelir kaybı açısından da büyük maliyet merkezleridir. Akıllı aracılar dağıtarakBununla birlikte, kuruluşlar ağ altyapısı boyunca herhangi bir sorunun kökenini hızlı bir şekilde tespit edebilir, trafiği etkilenen sistemler etrafında kaydırabilir ve ardından geleneksel bir yönetim ortamından çok daha hızlı bir şekilde onarımları gerçekleştirebilir. Ve bu düzeyde düzeltici eylem bile nadir hale gelecektir, çünkü ağ boyunca aşılanan zeka, küçük sorunları büyük sorunlar haline gelmeden çok önce tanımlayabilecektir, yani düzeltme, kullanıcı bir sorun olduğunu anlamadan önce uygulanabilir.
Dürüst Ağ
AI, ağ performansını tamamen operasyonel düzeyde iyileştirmez. Ayrıca ağların amaçlanan amaçları için kullanıldığından emin olmak ve bilgisayar korsanlığı ve veri hırsızlığına karşı koruma sağlamak için trafik kalıplarını ve diğer veri kümelerini de inceleyebilir . Güvenlik firması Cylynx kısa süre önce finans kurumlarının, sigorta şirketlerinin ve diğer kuruluşların hırsızlık, dolandırıcılık ve ağlarının kötüye kullanılmasıyla mücadele etmek için akıllı analitiği kullanmanın birkaç yolunu açıkladı - bu sorunun yılda 5 trilyon dolara, yani yaklaşık %6'ya mal olduğu tahmin ediliyor. küresel GSYİH.
Büyük veri toplama ve yüksek hızlı akıllı analitik sayesinde kuruluşlar, kimlik hırsızlığı, sahtecilik ve diğer suçları yürüten dolandırıcılık çetelerinin yanı sıra sahte kimlikler oluşturma, hesapları devralma ve yanlış bilgiler gönderme girişimleri de dahil olmak üzere her türlü dolandırıcılığı ortaya çıkaran kalıpları tespit edebilir. fon elde etmek. Ek olarak, bu kalıpların çoğu, müfettişlerin failleri takip etmesine izin veren dijital ipuçları da içerir.
Çözüm
AI, kurumsal veri ortamlarına bir dizi ayarda tanıtılırken, dağıtımı hala ilk aşamalardadır. Henüz, çoğu kullanım senaryosu hala test aşamasındadır - çünkü kimse AI'nın fırsat verildiğinde ne yapacağından tam olarak emin değil.
Bununla birlikte, AI dijital dünyaya ne kadar fazla sızarsa, düzgün işleyen bir ortam için gerekli sayısız karmaşık dengeyi korumak için o kadar fazla güvenilecek gibi görünüyor. Ve bu hiçbir yerde ağdan daha derin olamaz.
