A inteligência artificial (IA) é um campo de estudo que confere aos computadores uma inteligência semelhante à humana ao realizar uma tarefa. Quando aplicada a operações de TI complexas, a IA auxilia na tomada de decisões melhores e mais rápidas, além de permitir a automação de processos.
O que é inteligência artificial (IA)?
A inteligência artificial simula a tomada de decisões inteligentes em computadores. Frequentemente, a IA é confundida com o aprendizado de máquina (ML), que é uma das categorias mais importantes da IA. O aprendizado de máquina pode ser descrito como a capacidade de “aprender estatisticamente” a partir dos dados, sem programação explícita.
Quais são as vantagens da IA e do ML em redes?
Os benefícios da implementação da tecnologia de IA/ML em redes estão se tornando cada vez mais evidentes à medida que as redes se tornam mais complexas e distribuídas. A IA/ML melhora a solução de problemas, acelera a resolução de questões e fornece orientações para remediação. Ela oferece insights críticos para melhorar a experiência do usuário e de aplicações, respondendo a problemas em tempo real e prevendo problemas antes que ocorram. Também aprimora os insights de segurança, melhorando a resposta a ameaças e a mitigação.
Como a IA transforma as redes?
Usando IA e ML, a análise de rede personaliza a linha de base da rede para alertas, reduzindo ruídos e falsos positivos, ao mesmo tempo que permite às equipes de TI identificar com precisão problemas, tendências, anomalias e causas raiz. Técnicas de IA/ML, juntamente com dados fornecidos pela comunidade, são usadas para reduzir incertezas e melhorar a precisão na tomada de decisões.
Qual a importância das tecnologias de IA e ML na gestão e monitoramento de redes atuais?
A coleta de dados de telemetria anônimos em milhares de redes fornece aprendizados que podem ser aplicados a redes individuais. Cada rede é única, mas as técnicas de IA nos permitem encontrar problemas e eventos similares e orientar a remediação. Em alguns casos, os algoritmos de aprendizagem de máquina podem se concentrar estritamente em uma rede específica. Em outros casos de uso, o algoritmo pode ser treinado em um vasto conjunto de dados anônimos, aproveitando ainda mais dados.
Tecnologia de IA/ML
Automação de rede e IA/ML
A TI pode obter insights através de análises e IA/ML que guiam processos de automação mais confiáveis, reduzindo o custo das operações de rede e proporcionando aos usuários uma experiência conectada ideal. Essas tecnologias ajudam a TI a automatizar:
- A implementação e gestão de políticas de rede
- A integração de soluções de segurança de confiança zero para garantir a consistência da rede
- A identificação e classificação de dispositivos na rede
Com o tempo, a IA permitirá cada vez mais que as redes aprendam continuamente, se otimizem automaticamente e até prevejam e corrijam degradações de serviço antes que ocorram.
Modelos de IA e ML
Usando modelos sofisticados de IA/ML, os usuários podem visualizar benchmarks de saúde da rede baseados nos dados coletados ao longo do tempo. Insights para a otimização da rede incluem:
- Variações de longo prazo nas tendências de desempenho
- Comparação da saúde da rede dentro de uma empresa ou com pares do setor
IA/ML e telemetria
Através de um controlador de rede e painel de gerenciamento, os dados de telemetria da rede podem ser ingeridos e processados por motores de IA/ML para:
- Identificar anomalias
- Eliminar falsos positivos
- Sugerir ações de remediação
IA e raciocínio de máquina (MR)
O raciocínio de máquina (MR) é outra categoria importante da IA. O raciocínio de máquina usa conhecimento adquirido para navegar através de uma série de opções possíveis para alcançar um resultado ideal. O MR é bem adequado para resolver problemas que exigem conhecimentos profundos de domínio. Os humanos precisam capturar explicitamente todo o conhecimento a priori para que um raciocinador de máquina possa operar com novos dados. O MR é um excelente complemento para o ML, pois pode se basear nas conclusões apresentadas pelo ML e analisar possíveis causas e opções de melhoria.
IA/ML e análise preditiva
Simplificando, a análise preditiva refere-se ao uso do ML para antecipar eventos de interesse, como falhas ou problemas de desempenho, graças ao uso de um modelo treinado com dados históricos. Abordagens de previsão de médio e longo prazo permitem que o sistema modele a rede para determinar onde e quando ações devem ser tomadas para prevenir degradações ou interrupções na rede.
Casos de uso de rede habilitados por IA
IA/ML para melhorar o desempenho do Wi-Fi
Usando aprendizado de máquina, as equipes de operações de rede podem ser alertadas sobre aumentos na interferência do Wi-Fi, congestionamento da rede e cargas de tráfego no escritório. Ao aprender como uma série de eventos se correlacionam, os insights gerados pelo sistema podem prever eventos futuros antes que ocorram e alertar a equipe de TI com sugestões para ações corretivas.
IA/ML para rastreamento de endpoints IoT
A IA/ML é benéfica para implantações da Internet das Coisas (IoT). Dispositivos IoT podem ter um amplo conjunto de usos e podem ser difíceis de identificar e categorizar. Métodos de aprendizado de máquina podem ser usados para descobrir endpoints IoT usando sondas de rede ou técnicas de descoberta em camadas de aplicação.
Aprendizado de máquina para automação de políticas
O aprendizado de máquina pode ser usado para analisar os fluxos de tráfego de grupos de endpoints e fornecer detalhes granulares, como fonte e destino, serviço, protocolo e números de portas. Esses insights de tráfego podem ser usados para definir políticas que permitam ou neguem interações entre diferentes grupos de dispositivos, usuários e aplicações.