Comment tirer parti de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans les services Web

L'intégration de la technologie de l'intelligence artificielle dans divers produits a changé la donne, en particulier dans les systèmes de services réseau. La définition de l'intelligence artificielle s'est élargie pour inclure les heuristiques et les probabilités dans le code de programmation, ouvrant la voie à des capacités de traitement des données et de résolution de problèmes plus efficaces.

Le marché du machine learning (ML) est en plein essor à l'échelle mondiale. En 2022, sa valeur sera d'environ 19,2 milliards de dollars. Les experts prédisent que ce chiffre atteindra 225,91 milliards de dollars d’ici 2030. Cet article explore l'impact profond de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique (ML) sur les services Web, révélant comment ils révolutionnent la façon dont nous traitons de grandes quantités de données. Au cours des dernières années, la technologie du machine learning a réalisé d’énormes avancées dans divers domaines, notamment dans le traitement des données. En utilisant des modèles d’apprentissage automatique, nous sommes en mesure d’extraire des informations utiles à partir de données à grande échelle et de faire des prédictions précises. Pour les fournisseurs de services réseau, l’application de la technologie d’apprentissage automatique améliorera considérablement la qualité de leur service. En collectant et en analysant d'énormes quantités de données utilisateur, les modèles d'apprentissage automatique peuvent identifier automatiquement les problèmes potentiels et exploiter l'efficacité de la gestion des données de l'IA. En substance, l'IA excelle dans la résolution de l'un des défis les plus importants auxquels est confrontée l'informatique : gérer efficacement de grandes quantités de données utilisateur. données. Grâce à la vitesse de calcul et aux algorithmes de classification, l’intelligence artificielle permet aux administrateurs réseau d’identifier et de résoudre rapidement les problèmes. Faisant partie de l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique utilise les probabilités pour faciliter l'identification rapide des problèmes, portant ainsi les services réseau à des sommets sans précédent.

En 2021, la valeur de l'intelligence artificielle sur le marché mondial des télécommunications a atteint 1,2 milliard de dollars américains. Les experts prédisent qu’il augmentera considérablement d’ici 2031, pour atteindre le chiffre stupéfiant de 38,8 milliards de dollars. De 2022 à 2031, elle connaîtra une croissance étonnante de 41,4 % par an. Cela montre que la valeur de la technologie de l’intelligence artificielle dans le secteur des télécommunications est en constante augmentation et aura un impact significatif sur le marché.

Intelligence artificielle et apprentissage automatique dans les services réseau : domaines clés

L'intelligence artificielle, notamment lorsqu'elle est combinée avec l'apprentissage automatique, est entrée dans les domaines clés suivants des services réseau :

1. Gestion du trafic

Selon des expériences, basées sur Machine. les outils d’apprentissage peuvent changer la donne dans la prévision des modèles de trafic réseau. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent améliorer les capacités de correspondance de modèles en exploitant la puissance des réseaux neuronaux et des algorithmes génétiques. Inspirés par le fonctionnement complexe des neurones biologiques, les réseaux neuronaux traitent les données et identifient les modèles cachés, leur permettant ainsi de prédire avec précision les tendances futures du trafic.

L'intelligence artificielle joue un rôle clé dans la gestion du trafic grâce à une surveillance continue et des ajustements progressifs pour une meilleure gestion du trafic. Par exemple, D-Link met en œuvre une gestion du trafic en temps réel basée sur un commutateur pour garantir un contrôle efficace du trafic réseau. Cisco, de son côté, a adopté une approche de sortie, en utilisant l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique dans son logiciel de surveillance réseau pour ses commutateurs Catalyst 9000. Cette approche est mieux adaptée aux solutions plus larges et à la planification complète de la capacité, ce qui en fait une option flexible pour les administrateurs réseau.

2. Surveillance des performances

Avec l'aide de l'intelligence artificielle, les administrateurs réseau peuvent définir des valeurs d'alarme de performances plus précises et acquérir une compréhension plus approfondie de l'efficacité du réseau. Tirant parti de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, des outils tiers tels que Cisco, Juniper et LogicMonitor permettent aux administrateurs réseau d'effectuer une analyse des causes profondes, augmentant ainsi les performances du réseau et améliorant l'analyse du trafic.

3. Planification des capacités

La planification des capacités est un autre aspect important des services réseau, et l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ont un impact majeur. Les outils de planification de capacité basés sur l'IA gèrent efficacement les simulations de trafic et les attentes en matière de performances des commutateurs pour garantir des performances réseau optimales, même pendant les périodes de forte demande.

4. Surveillance de la sécurité

L'un des domaines les plus critiques dans lesquels l'intelligence artificielle brille dans les services réseau est la surveillance de la sécurité. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique deviennent de plus en plus importants dans la cybersécurité pour détecter et répondre aux menaces en ligne. Les adversaires utilisent également l’IA, c’est pourquoi les entreprises doivent utiliser l’IA pour se protéger. Les entreprises qui n’utilisent pas l’intelligence artificielle en matière de cybersécurité peuvent être confrontées à des risques accrus et à des impacts négatifs. L'intelligence artificielle peut aider les organisations à mieux faire face à divers risques, à identifier les problèmes plus rapidement et à s'adapter aux changements du monde numérique.

L'IA améliore la gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM) en détectant les modèles d'activité malveillante dans les fichiers journaux, permettant une réponse rapide aux menaces potentielles. L'analyse du comportement des utilisateurs et des entités (UEBA) est un puissant outil basé sur l'intelligence artificielle, largement utilisé dans la sécurité des réseaux, en particulier dans les systèmes de détection d'intrusion (IDS) et les systèmes antivirus de nouvelle génération (NGAV). UEBA élimine les faux positifs dans les systèmes de prévention des intrusions (IPS), augmentant ainsi considérablement leur efficacité. De plus, les systèmes antivirus de nouvelle génération utilisent UEBA comme base de référence pour identifier les virus dès leur première apparition sur un système protégé.

5. Planification et optimisation du réseau basées sur l'IA

Les processus d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique deviennent de plus en plus un élément indispensable des puissants outils de service réseau. Ces technologies jouent un rôle clé dans la création de réseaux virtuels et l'identification des goulots d'étranglement potentiels, contribuant ainsi au succès global des activités de services réseau. La mise en œuvre par ML de l’analyse des tendances et du suivi du trafic améliore encore la capacité des ingénieurs à optimiser les performances du réseau.

6. Analyse avancée : révéler des informations pour des décisions intelligentes

L'intégration de l'apprentissage automatique dans l'analyse de réseau ouvre un trésor de possibilités. Les analyses basées sur l'apprentissage automatique fournissent des informations approfondies sur les tendances du trafic, permettant aux administrateurs réseau et aux concepteurs de prendre des décisions éclairées. Comprendre comment l'utilisation du réseau évolue au fil du temps vous permet de prendre des mesures proactives lors de la conception d'un réseau efficace et robuste.

En analysant les données historiques, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent identifier des modèles et des tendances récurrentes. Ces connaissances permettent de prédire les besoins du réseau, d'optimiser l'allocation des ressources et de planifier la croissance future.

7. Surveillance améliorée de la santé : créez une maintenance proactive du réseau

La gestion de la santé basée sur l'apprentissage automatique est similaire à un médecin de garde en ligne 24h/24 et 7j/7. En surveillant en permanence les composants du réseau et les mesures de performances, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent détecter les premiers signes de défaillance des composants et prédire les problèmes potentiels avant qu'ils ne dégénèrent en pannes catastrophiques.

Cette approche proactive de la santé du réseau réduit considérablement les temps d’arrêt et les coûts de maintenance. Les composants réseau critiques peuvent être remplacés ou réparés avant de compromettre l’ensemble du réseau. Avec l’apprentissage automatique comme force directrice, la fiabilité et la disponibilité du réseau atteignent des niveaux sans précédent, améliorant ainsi la continuité des activités et la satisfaction des utilisateurs.

Résumé

La convergence de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique a révolutionné les services réseau, offrant aux administrateurs réseau une efficacité inégalée en matière de traitement des données, de résolution de problèmes et d'optimisation du trafic. Le pouvoir transformateur de l’intelligence artificielle remodèle le paysage des services réseau, depuis la gestion du trafic et la surveillance des performances jusqu’à la planification des capacités et la sécurité. L’adoption de ces technologies de pointe conduira sans aucun doute à une infrastructure réseau plus solide et plus sécurisée pour les organisations du monde entier.

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