Wenn Sie ein Technikfreak sind, müssen Sie auf störende Technologien wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Big Data und IoT gestoßen sein. Dies sind die wichtigsten Schlagworte seit vielen Jahren. Mit diesem Blog planen wir den Start ins Jahr 2020 mit der gefragtesten Frage unter IT-Administratoren und dem DevOps-Team: "Wie werden AI & ML uns zugute kommen?", "Welche Rolle spielt AI in Netzwerken?" & Mehr. Nun, fangen wir an!

Das Jahr 2019 begann mit der Vorfreude auf künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) für die Netzwerküberwachung. In diesem Jahr möchten MSPs genau wissen, wie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) ihnen helfen, die IT-Infrastruktur zu überwachen, um Kunden das Leben zu erleichtern.

Gemäß Gartner's Marktleitfaden für AIOps-Plattformen: „Solche Tools sollen den Entscheidungsprozess für IT-Führungskräfte mit einem kontextbezogenen Einblick in große Mengen von Maschinendaten verbessern. Dies wird bei der Automatisierung erheblich helfen. “

Natürlich können solche Plattformen große Datenmengen verarbeiten. Aber es geht um viel mehr als nur um Datenverarbeitung wie Automatisierung. Mit der Einführung von AI in der Netzwerküberwachungssoftware (NMS) werden einige Anwendungsfälle die Art und Weise, wie Sie überwachen, revolutionieren! Einige der Funktionen, die wir in diesem Blog behandeln werden, sind: Erkennung von Anomalien, Beobachtbarkeit, Korrelation, prädiktive Analyse und Ausreißer.

Nutzen von AI & ML bei der Netzwerküberwachung

Ein IT-Netzwerk, das sich ohne menschliches Eingreifen selbst reparieren und optimieren kann, ist nun Realität geworden. Das Folgende sind einige der wichtigsten Beiträge, die diese revolutionären Technologien leisten werden:

  • Vorausschauende Analytik

KI kann zusammen mit maschinellem Lernen verwendet werden, um historische Maschinendaten zu studieren. Benutzer können intelligentere Entscheidungen treffen, indem sie anhand vergangener Trends wissen, was in der Vergangenheit passiert ist. NMS kann zukünftige Netzwerke besser vorhersagen.

  • Anomalieerkennung

Anomalieerkennung in einem Netzwerküberwachungstool, mit der Benutzer benachrichtigt werden können, wenn eine Metrik von einem erwarteten Muster abweicht. Der Algorithmus kann entweder einfach oder flexibel sein, abhängig von der vom Anbieter angebotenen Flexibilität.

  • Baseline-Warnungen

AI-powered NMS bietet die Flexibilität, Baselines einzurichten, die stündlich, wöchentlich oder monatlich sein können. Wenn die Basislinie verletzt wird, dh wenn ein definierter Schwellenwert von der definierten Basislinie abweicht, muss das Tool einen Alarm generieren. Die besten Tools zur Überwachung der Netzwerkleistung haben die Option, den Schwellenwert entweder in Absolut oder in Prozent oder in beidem mit der Anzahl der Vorkommen zu konfigurieren.

  • Ausreißererkennung

Eine Ausreißerrichtlinie erkennt, dass sich ein Mitglied in einer Gruppe anders verhält als seine Kollegen. Es ist in gewisser Weise eine Nadel, die die Ungerade aus der Menge herauszeigt (in Metriken natürlich!). Wenn wir technischer vorgehen, sind die Algorithmen, mit denen der Hersteller dies konfiguriert, DBSCAN, MAD, SCALEDDBSCAN und SCALEDMAD.

  • Prognose

Prognosen legen nahe, wann eine Metrik in naher Zukunft einen bestimmten Schwellenwert überschreiten wird. Wenn wir technisch sprechen, dann sind die Algorithmen, die Werkzeuge dafür verwenden, entweder linear oder saisonal.

  • Intelligente Protokollanalyse

Durch maschinelles Lernen wird die Log Parsing-Funktionalität auch über die Benutzeroberfläche auf den Tisch gebracht. Benutzer können OOB-verfügbare Protokollparser verwenden oder sogar einen neuen nach ihren Anforderungen erstellen

Den Wandel annehmen

Mithilfe von AI & ML können NMS-Anbieter mithilfe von IT-Betriebsdaten die Automatisierung einführen. Es geht darum, den Wandel zu akzeptieren, wenn Netzwerke mit dem technologischen Fortschritt wachsen. Es gibt viele Organisationen, die es immer noch vorziehen, sich an die alte Architektur zu halten. Es ist nicht falsch, aber Evolution ist notwendig.

Derzeit gibt es nicht viele Anbieter im Bereich Netzwerküberwachung, die AIOps-Plattformen oder AI-gestützte Netzwerküberwachungssysteme anbieten. Sie müssen das Tool, mit dem Sie vorgehen, sorgfältig auswählen.

Die richtige Wahl treffen

Hier kommt ein funktionsreiches Tool ins Spiel - Motadata kommt ins Spiel, das alle oben genannten Funktionen bietet. Zusammen mit den oben genannten Funktionen verfügt es über eine Beobachtbarkeitsplattform, die Ausfälle in Schach hält und Ausfallzeiten unter Kontrolle hält. Motadata verfügt über ein AI-gestütztes Tool zur Überwachung der Netzwerkleistung, in das eng integriert werden kann ITSM Tool dh On-Premise & SAAS (in Kürze erhältlich). Wie wir in unserem vorherigen erwähnt haben Blog Da wir Motadata 8.0 in diesem Blog vorstellen, haben wir bekannt gegeben, was im Paket enthalten ist. In unserem nächsten Blog werden wir den Zeitplan für den Start enthüllen, also bleiben Sie dran!