Pourquoi l'apprentissage automatique (ML) et l'intelligence artificielle (IA) sont des technologies clés pour le SD-WAN
Compte tenu de la vitesse Ă laquelle la technologie Ă©volue pour connecter en toute sĂ©curitĂ© les utilisateurs aux applications, associĂ©e aux changements rapides des modĂšles de trafic, le SD-WAN est nĂ©cessaire pour suivre le rythme. De nouveaux outils doivent ĂȘtre constamment dĂ©veloppĂ©s et dĂ©ployĂ©s pour dĂ©tecter et analyser automatiquement les comportements anormaux du rĂ©seau avant qu'ils n'affectent les utilisateurs finaux. Pour attĂ©nuer et prĂ©venir les problĂšmes de rĂ©seau avant qu'ils n'affectent les utilisateurs, les professionnels des rĂ©seaux doivent ĂȘtre prompts Ă comprendre et Ă adopter ces outils.
L'une des technologies émergentes les plus précieuses dans le domaine des réseaux, l'apprentissage machine (ML) peut faire gagner du temps pour déployer des changements, gérer plus efficacement les problÚmes liés aux réseaux et aider à s'adapter constamment et automatiquement à de nouvelles situations.
L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique sont actuellement utilisés en production pour un large éventail de cas d'utilisation, y compris la sécurité. Ils sont rapidement intégrés dans les opérations informatiques et modifient considérablement la maniÚre dont les humains interagissent avec la technologie, en proposant une approche plus proactive et automatisée.
Les erreurs humaines sont l'une des causes les plus frĂ©quentes de l'indisponibilitĂ© imprĂ©vue d'un rĂ©seau. L'automatisation Ă©limine les erreurs humaines, mais elle n'Ă©limine pas toutes les erreurs si les dĂ©cisions finales sont toujours prises par des humains. En outre, le dĂ©pannage des problĂšmes de rĂ©seaux Ă©tendus (WAN) a toujours Ă©tĂ© fastidieux et chronophage, exigeant des administrateurs qu'ils passent au crible d'innombrables fichiers journaux et alertes. Le temps nĂ©cessaire pour identifier la source des problĂšmes de rĂ©seau et les rĂ©soudre contribue de maniĂšre significative au coĂ»t total de possession d'un rĂ©seau. Les solutions WAN dĂ©finies par logiciel (SD-WAN) hĂ©ritĂ©es peuvent offrir une gestion centralisĂ©e du rĂ©seau, aidant les administrateurs Ă localiser les problĂšmes plus rapidement, mais les fonctionnalitĂ©s basĂ©es sur le ML que l'on trouve dans les SD-WAN de nouvelle gĂ©nĂ©ration peuvent anticiper les problĂšmes avant mĂȘme qu'ils ne se produisent. Aujourd'hui, les solutions SD-WAN de nouvelle gĂ©nĂ©ration dotĂ©es de capacitĂ©s basĂ©es sur le ML s'adaptent aux changements de votre environnement beaucoup plus rapidement que ne le fait l'intervention humaine.
Lorsque l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont intégrés à une solution SD-WAN, le réseau bénéficie d'un traitement massif des données ainsi que d'une compréhension plus riche des performances du réseau et des applications. En fait, le réseau devient plus intelligent. La combinaison de l'automatisation, de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle permet d'obtenir un réseau auto-réparateur et autodirigé, c'est-à -dire capable de surveiller, d'analyser, de corriger et d'ajuster avec un minimum d'intervention humaine.
Les 3 principales capacités SD-WAN autonomes basées sur le ML
Les solutions SD-WAN de nouvelle génération dotées de fonctionnalités basées sur le ML vous permettent de simplifier les opérations réseau et d'améliorer les performances en offrant trois avantages clés : .
- Une visibilité précise du réseau et une compréhension plus approfondie des performances du réseau et des applications. Il s'agit d'un élément clé pour aider à résoudre les problÚmes au fur et à mesure qu'ils se développent.
- Des analyses intelligentes, notamment des alertes intelligentes et des recommandations de modifications du réseau aprÚs analyse de l'impact de différents événements sur le réseau, les performances des applications et la sécurité.
- Analyse statistique automatisée pour simplifier la planification des capacités.
Le SD-WAN continuant d'ĂȘtre largement adoptĂ©, il devrait Ă l'avenir Ă©tendre l'utilisation de l'apprentissage automatique Ă tous les cas d'utilisation, ce qui permettra de passer de la connectivitĂ© des succursales Ă l'automatisation des opĂ©rations. Cela marquera le dĂ©but d'une nouvelle Ăšre oĂč l'on s'attend Ă des performances exceptionnelles, Ă une bande passante hautement disponible et flexible, et Ă des donnĂ©es et des analyses riches, tout en rĂ©duisant les coĂ»ts d'exploitation.
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