Sự trỗi dậy của AI trong mạng: Lợi ích và ý nghĩa

Sự trỗi dậy của AI trong mạng

Khám phá những lợi ích của việc sử dụng AI trong kết nối mạng, bao gồm giao tiếp nâng cao, bảo mật và tự tối ưu hóa, tập trung vào DNA của Cisco và Juniper Mist.

Sự gia tăng đáng kể của AI trong mạng đã cho phép các doanh nghiệp thay đổi hoàn toàn các phương thức kết nối mạng truyền thống. Trong thời gian gần đây, việc sử dụng AI trong mạng cho phép:

•  Giao tiếp nhanh hơn
•  Học mô hình giao thông hiệu quả hơn
•  Phân tích tệp và hành vi lưu lượng truy cập vào mạng
•  Tự phân tích và tối ưu hóa

 Trí tuệ nhân tạo trong mạng cũng có thể dự đoán các mối đe dọa tiềm tàng, tấn công mạng và lỗi hệ thống bằng cách nghiên cứu dữ liệu, nhật ký và hành vi lưu lượng truy cập. 

Một số yếu tố có thể đơn giản hóa sự tồn tại và tích hợp của AI trong mạng.

• Cơ sở hạ tầng mạng phân tán và phức tạp thường bận rộn để tối ưu hóa và quản lý một cách thích hợp. AI giúp phân tích và tối ưu hóa các mạng lớn một cách dễ dàng bằng cách sử dụng thuật toán và học tập có giám sát.
• Nhu cầu về các hoạt động mạng an toàn và tự động như triển khai không chạm, cung cấp chính sách và tối ưu hóa cơ sở quy tắc đồng thời giảm không gian cho lỗi của con người.
•  Mối quan tâm ngày càng tăng đối với an ninh mạng là một yếu tố quan trọng khác hiện đang được giải quyết trên toàn cầu với sự trợ giúp của AI. AI có thể xác định và giảm thiểu các mối đe dọa và rủi ro trên mạng bằng cách phát hiện các hành vi và bất thường của hệ thống hoặc lưu lượng truy cập.
•  AI cũng có thể đạt được nhu cầu giám sát tự động và khả năng hiển thị sâu vào mạng. Nó có thể học hỏi từ dữ liệu lịch sử và có thể thực thi ACLS chi tiết nghiêm ngặt.

Trí tuệ nhân tạo là gì?

AI là sự mô phỏng trí thông minh của con người được sở hữu bởi máy móc hoặc hệ thống đã được lập trình và thiết kế để suy nghĩ, hành động, giao tiếp và phản hồi giống như con người. Công nghệ này hiện đang định hình quá trình chuyển đổi kỹ thuật số trên thế giới. AI hiện được sử dụng trong nhiều ứng dụng, bao gồm IoT, hệ thống bảo mật, chatbot tự động và nhiều ngành khác như y tế, quốc phòng và nghiên cứu.

AI mô phỏng việc ra quyết định thông minh và nhanh hơn trong các chương trình và hệ thống máy tính. Các hệ thống thông minh này được đào tạo bằng cách lập trình và cung cấp các bộ dữ liệu lớn vào chúng. Một số công nghệ AI được sử dụng nhiều để phát triển các công nghệ tiên tiến và cho R&D là Học máy, Người máy và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Đào tạo AI/ML có thể được giám sát hoặc không giám sát, thường được gọi là Học có giám sát & Học không giám sát.

Sự trỗi dậy của AI

AI đã đi một chặng đường dài từ khái niệm nghiên cứu đến tích hợp và triển khai thực tế trong công nghệ thế giới thực. Đó là một chủ đề học tập và nghiên cứu đã bắt đầu từ nhiều thập kỷ trước.

AI đã trở nên phổ biến vì các hệ thống ML, rô-bốt, ngôn ngữ và công nghệ xử lý hình ảnh đã trở nên quá tiên tiến và hiện bao gồm một lượng lớn dữ liệu. Và với sự trợ giúp của AI, những công nghệ này được tạo ra nhanh hơn, an toàn hơn và tốt hơn trong việc ra quyết định.

Chúng ta đã có thể thấy AI tạo ra những tác động to lớn và tích cực trong tự động hóa, IoT, kết nối mạng, an ninh, chăm sóc sức khỏe, giao thông vận tải, giáo dục và R&D.

Sự gia tăng tiềm năng và việc sử dụng AI trong các lĩnh vực khác nhau cũng làm dấy lên mối lo ngại về việc thay thế các nhiệm vụ của con người/lao động bằng AI có ảnh hưởng trực tiếp đến việc làm như thế nào.

Lĩnh vực và các ứng dụng của AI đang phát triển và mở rộng ở quy mô lớn hơn. Rất khó để dự đoán AI sẽ trông như thế nào trong tương lai. Nhưng có một điều chắc chắn; AI ngày càng được các chính phủ và doanh nghiệp áp dụng do sự tiến bộ và khả năng tiếp cận dễ dàng.

Ưu điểm của AI trong mạng

Trí tuệ nhân tạo có tiềm năng to lớn trong việc tối ưu hóa, quản lý, khắc phục sự cố, giảm thiểu các mối đe dọa và giải phóng các điểm lỗi hệ thống đơn lẻ. Khi các mạng hiện đại trở nên phân tán và phức tạp theo thiết kế, việc tích hợp AI trong thiết bị và phần mềm mạng cho phép quản trị viên thực thi kiểm soát chi tiết, tự động hóa việc cung cấp chính sách và tăng cường bảo mật bằng cách kiểm tra các gói mạng. Nó được sử dụng để phản hồi các vấn đề trong thời gian thực và dự đoán các lỗi trước khi chúng xảy ra.

AI đang biến đổi mạng như thế nào?

AI với các hệ thống và công nghệ do ML hỗ trợ cung cấp cảnh báo, phân tích và khả năng hiển thị sâu về lưu lượng truy cập. Tính năng này giúp các nhóm CNTT xác định chủ động và chính xác các lỗi, lỗi tích cực, bất thường và phân tích nguyên nhân gốc rễ. AI cũng có thể học hỏi từ phản ứng của chính nó và cải thiện việc ra quyết định. Một số trường hợp sử dụng và lợi ích của việc sử dụng AI trong mạng là:

• Cải thiện hiệu suất mạng
• Tối ưu hóa chính sách
• Cung cấp chính sách tự động
• Phân tích sâu hỗ trợ AI
• Phát hiện lỗi và mối đe dọa nâng cao
• Phân tích hành vi giao thông
• Ít dương tính giả hơn
• Hỗ trợ khắc phục sự cố
• Đề xuất của chuyên gia
• Dự đoán trải nghiệm người dùng
• Phát hiện sự bất thường
• Ra quyết định nhanh hơn

Cisco DNA với khả năng AI tích hợp

Cisco DNA là một giải pháp SDN do AI cung cấp, sử dụng trí tuệ nhân tạo và máy học để tự động hóa và xử lý các hoạt động mạng, tự động triển khai thiết bị và cung cấp. Nó cải thiện hiệu suất mạng và cung cấp khả năng tối ưu hóa mạng đồng thời cung cấp thông tin chi tiết sâu sắc về phân tích mạng.

Cisco DNA giải quyết các sự cố mạng phức tạp ngày nay bằng cách loại bỏ nhu cầu khắc phục sự cố thủ công, đồng thời giảm đáng kể thời gian và công sức cho các nhóm CNTT.

Khi được tích hợp với DNA của Cisco, các thiết bị mạng được chuyển đổi thành bộ kiểm duyệt AI/ML để trích xuất dữ liệu cần thiết từ tất cả dữ liệu. Bảng điều khiển DNA của Cisco được đơn giản hóa để hiển thị trạng thái tổng thể, lỗi và các sự cố gắn cờ. Với DNA của Cisco được kích hoạt trong mạng, các nhóm CNTT có thể mở rộng mạng trên khắp Khu học xá/văn phòng/chi nhánh. Điều này sẽ tạo ra thời gian để chăm sóc các dự án quan trọng khác.

DNA của Cisco do AI hỗ trợ hoạt động như thế nào?

Nó thu thập dữ liệu đo từ xa trực tuyến từ các thiết bị, điểm cuối, người dùng và các ứng dụng khác nhau trên cơ sở hạ tầng mạng. Sau đó, Phân tích mạng AI của Cisco được sử dụng để xác định mức hiệu suất cần thiết cho trải nghiệm người dùng và hiệu suất ứng dụng tối ưu. Sau đó, nó tiếp tục rút ra những hiểu biết sâu sắc về các tùy chọn tối ưu hóa. Thông tin chi tiết được so sánh với các chính sách mạng về mặt tự động hóa để giúp đảm bảo rằng hiệu suất và hoạt động của mạng được điều chỉnh phù hợp.

Các kết quả được phân phối trên bảng điều khiển tình trạng thiết bị khách để biết thêm chi tiết.

Các sự cố cần chú ý được gắn cờ và có thể nhấp vào để xem cách khắc phục được đề xuất.

Cisco DNA sử dụng AI theo nhiều cách:

Phân tích mạng: Nó sử dụng AI để phân tích dữ liệu mạng và xác định các mẫu, cho phép nó dự đoán và ngăn chặn các sự cố mạng không mong muốn.

Cung cấp tự động: DNA có thể tự động hóa các tác vụ như cung cấp và định cấu hình tài nguyên mạng, nâng cao hiệu quả đồng thời giảm rủi ro do lỗi của con người.

Tối ưu hóa mạng: DNA của Cisco với AI có thể phân tích các mẫu lưu lượng mạng và xác định các nút thắt cổ chai, cho phép định tuyến dữ liệu hiệu quả và cải thiện hiệu suất mạng.

Giải phóng hiệu suất với Juniper Mist được hỗ trợ bởi AI

 Juniper Mist là công nghệ dựa trên đám mây đảm bảo có dây, không dây và mạng WAN, hỗ trợ các doanh nghiệp doanh nghiệp tận hưởng các hoạt động tự động, hiệu suất và mức độ dịch vụ tốt hơn. Nó sử dụng máy học để phân tích dữ liệu di chuyển từ và đến các thiết bị trong cơ sở hạ tầng mạng. Nó có thể xác định các mẫu lưu lượng truy cập từ dữ liệu thu được và dự đoán các sự cố và tắc nghẽn mạng trong thời gian thực. Các thuật toán máy học đơn giản hóa thông tin chi tiết về tình trạng và giới thiệu cũng như tối ưu hóa hiệu suất mạng.

Juniper Mist giảm gánh nặng truy cập tại chỗ cho các nhóm CNTT đồng thời giảm đáng kể chi phí và thời gian vận hành. Nó cung cấp các kết nối đáng tin cậy với sự trợ giúp của các đặc điểm giám sát và tối ưu hóa AI. Với Mist AI, mạng trở nên dễ dự đoán, đo lường và đáng tin cậy hơn.

Mist AI hoạt động như thế nào?

Juniper Mist sử dụng hỗn hợp AI/ML và các kỹ thuật khoa học dữ liệu để nâng cao trải nghiệm người dùng và đơn giản hóa các hoạt động tích hợp truy cập có dây hoặc không dây.

Để có thông tin chi tiết sâu hơn, dữ liệu được tìm nạp hoặc lấy từ nhiều nguồn trong môi trường Mist, bao gồm Mist AP, tường lửa, bộ chuyển mạch và bộ định tuyến. Các thiết bị hoạt động tương quan với công nghệ Mist AI để tăng cường tương tác của người dùng từ máy khách tại chỗ đến dịch vụ đám mây. Điêu nay bao gôm:

Tương quan sự kiện tự động

Phân tích nguyên nhân gốc rễ

đảm bảo mạng

Mạng tự lái

Chủ động phát hiện bất thường

Juniper tuyên bố rằng Mist AI cũng được sử dụng các dịch vụ và hỗ trợ khách hàng. Ngoài ra, Mist AI đứng sau Marvis, một trong những loại hình này và là công ty đầu tiên trong ngành công nghiệp mạng. Nó thường được gọi là một trong những trợ lý mạng ảo do AI điều khiển đầu tiên.

Cách Juniper Mist sử dụng AI trong mạng

• Đặc tính ML được giám sát liên kết các sự kiện để phân tích nguyên nhân gốc rễ nhanh hơn.
• Phát hiện bất thường theo chuỗi thời gian để xác định xu hướng tiêu cực và tác động bất lợi của chúng đối với mạng.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên để thực hiện các truy vấn phức tạp trở nên đơn giản và nhanh hơn.
• Phân tích tác động sâu hơn với trợ lý ảo do AI điều khiển Marvis để tương quan các sự kiện trên toàn mạng.

Khi hàng nghìn công ty trong các ngành tiếp tục tạo ra những bước đột phá, đây sẽ là năm bản lề để trí tuệ nhân tạo (AI) có thể được cộng tác và chia sẻ kiến thức một cách minh bạch nhằm giảm thiểu rủi ro, tiếp tục thúc đẩy đổi mới.Quan tâm hơn nữa tới các thiết bị mạng AI, vui lòng liên hệ Router, switch, wifi, firewall chính hãng (datech.vn)