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A inteligência artificial (IA) em redes refere-se à aplicação de princípios de IA para gerenciar operações complexas de TI. Ela acelera a tomada de decisões e a precisão e permite a automação de processos. Isso implica a integração de tecnologias de IA e aprendizado de máquina (ML) em redes de computadores para aumentar seu desempenho, segurança e gerenciamento.
O ML, um subconjunto da IA, permite que os computadores aprendam com os dados sem a necessidade de programação explícita. Esse recurso agiliza a solução de problemas, simplifica a resolução de problemas e oferece orientação de correção. Ele também gera insights para aprimorar as experiências do usuário e dos aplicativos.
Juntos, a IA e o ML podem prever e responder a problemas em tempo real, aprimorando a segurança por meio do desenvolvimento de resposta e mitigação de ameaças. A análise de rede com IA e ML personaliza as linhas de base da rede para alertas, reduzindo falsos positivos e identificando com precisão problemas, tendências, anomalias e causas principais.
O que é rede automatizada?
A rede automatizada, também conhecida como automação de rede, é um processo que envolve o uso de ferramentas de software para automatizar a configuração, o gerenciamento, o teste, a implantação e a operação da rede para dispositivos físicos e virtuais. Seu principal objetivo é maximizar a eficiência da rede.
O processo aumenta a disponibilidade do serviço de rede, reduz os erros e os custos humanos e facilita a conectividade mais rápida. Ele também aproveita tecnologias como SDN (software-defined networking) e IBN (intent-based networking) para aumentar a confiabilidade e a agilidade da rede, permitindo que a equipe de TI se concentre em tarefas mais estratégicas.
8 dicas para criar uma estratégia de IA para sua rede
Desenvolver uma estratégia de IA bem-sucedida para sua rede envolve definir objetivos claros, avaliar a prontidão dos dados, analisar o valor da IA, considerar cuidadosamente a seleção da tecnologia, definir métricas, pilotar projetos e avaliar e refinar continuamente os resultados da IA para atingir suas metas de negócios e melhorar o gerenciamento da nuvem.
1. Definir objetivos claros
Defina as metas e os objetivos de sua organização para usar a IA em sua rede. O que o senhor deseja alcançar com a IA? Pode ser melhorar o atendimento ao cliente, otimizar as operações, aumentar as vendas ou qualquer outro objetivo comercial.
Alinhe seus objetivos de IA com sua estratégia geral de negócios e certifique-se de que eles sejam realistas e mensuráveis. Isso fornecerá uma direção clara para suas iniciativas de IA.
2. Avaliar a prontidão dos dados
A IA precisa de dados estruturados e de alta qualidade para funcionar. Certifique-se de que o senhor tenha uma base sólida. Além disso, identifique quaisquer lacunas em seus dados e planeje como os coletará, pré-processará e armazenará para que os dados estejam prontos.
3. Analise como a IA pode agregar valor ao seu negócio
Avalie como a IA pode causar um impacto significativo em sua empresa, considerando diferentes casos de uso e cenários. Analise como ela pode simplificar processos, reduzir custos, maximizar a receita ou elevar a experiência do cliente. Priorize os aplicativos de IA que se alinham com suas prioridades de negócios.
4. Selecione as tecnologias apropriadas
O senhor deve escolher as tecnologias e ferramentas de IA mais adequadas aos seus objetivos e à prontidão dos dados. Isso pode incluir estruturas de ML, serviços de IA baseados em nuvem ou hardware especializado. Considere fatores como escalabilidade, compatibilidade com seus sistemas existentes, bem como a disponibilidade de talentos e recursos para implementação.
5. Estabeleça métricas
Defina indicadores-chave de desempenho (KPIs) e métricas que medirão o sucesso de suas iniciativas de IA. Certifique-se de vincular essas métricas diretamente aos seus objetivos. Suas métricas podem ser diversas, abrangendo precisão, ganhos de eficiência, índices de satisfação do cliente, aumento de receita ou qualquer outra medida relevante de sucesso.
6. Projetos-piloto
Comece com projetos-piloto de pequena escala antes de implantar soluções de IA em toda a sua rede. Os projetos-piloto ajudam o senhor a testar a viabilidade de sua estratégia de IA e a fazer ajustes conforme necessário. Eles permitirão que o senhor aprenda com a implementação no mundo real e reúna insights valiosos antes de comprometer recursos significativos.
7. Monitore e aperfeiçoe os resultados da IA
Acompanhe o desempenho de suas soluções de IA em relação às métricas estabelecidas. Em seguida, use esse feedback para identificar e abordar as áreas que precisam de ajustes. Aperfeiçoe continuamente seus modelos e estratégias de IA para aumentar sua precisão e eficácia.
8. Investir em aprendizado e aprimoramento contínuos
Incentive o aprendizado contínuo em sua organização, investindo no treinamento e na melhoria das habilidades de suas equipes, com foco em Certificações relacionadas à IA, habilidades e tecnologias. Mantenha-se atualizado com os mais recentes desenvolvimentos de IA para manter sua vantagem competitiva e ajustar sua estratégia de IA conforme necessário.
Casos de uso de IA em redes empresariais
A IA em redes empresariais oferece uma grande variedade de casos de uso em potencial, incluindo oportunidades para aumentar a eficiência, a segurança e o desempenho da rede.
Análise de registros
A IA desempenha um papel importante na análise de logs. Ela lida com eficácia com várias tarefas, como detecção de anomalias, otimização da resposta a incidentes e manutenção preditiva. Ela categoriza os logs, gera resumos de dados e analisa o comportamento do usuário para fins de segurança.
Além disso, a IA mantém a conformidade, auxilia no planejamento da capacidade e ajusta o desempenho, examinando grandes quantidades de dados de log. Essa integração permite que as organizações gerenciem proativamente a integridade da rede, aprimorem a segurança e tomem decisões orientadas por dados com precisão.
Análise avançada
A IA em análise avançada ajuda a rede corporativa ao extrair insights dos dados da rede. Ela detecta tendências, prevê o uso e maximiza as oportunidades. Ela também prevê problemas de manutenção a partir de dados históricos e dá suporte a decisões orientadas por dados com visualizações e relatórios. A IA transforma os dados de rede em informações valiosas, melhorando a eficiência, o custo e o desempenho.
Monitoramento de desempenho
No monitoramento de desempenho, a IA melhora o desempenho da rede e a experiência do usuário analisando os dados da rede para detectar problemas. Ela também prevê e evita a degradação do desempenho a partir de dados históricos. Além disso, ela informa e visualiza as métricas de desempenho, permitindo que os administradores de rede tomem decisões baseadas em dados.
Alertas de segurança
A IA no gerenciamento de alertas de segurança detecta e responde a ameaças analisando os dados da rede. Ela identifica padrões suspeitos e dispara alertas. Ela também correlaciona eventos de segurança para mostrar possíveis ameaças. A IA fortalece a segurança cibernética, reduz os tempos de resposta e protege a infraestrutura de rede.
Gerenciamento de tráfego
Para o gerenciamento de tráfego, a IA otimiza a alocação de recursos e reduz o congestionamento, tomando decisões dinâmicas de roteamento a partir de dados em tempo real. Ela também identifica padrões de tráfego, prioriza aplicativos essenciais e se adapta a condições variáveis. Além disso, ela equilibra a carga e impõe a Qualidade de Serviço (QoS), proporcionando uma experiência de usuário contínua e responsiva.
Controlador inteligente de automação programável (IPAC)
Os IPACs (Intelligent Programmable Automation Controllers, controladores de automação programáveis inteligentes) orientados por IA automatizam e controlam as operações de rede. Ao aproveitar a IA, eles aprimoram a configuração, o provisionamento e o gerenciamento da rede. Os IPACs também oferecem suporte a ajustes dinâmicos com base nas condições da rede e nas demandas dos usuários para otimizar o desempenho e a alocação de recursos.
Além disso, os IPACs respondem rapidamente às ameaças e implementam políticas de segurança. Eles equipam as organizações para obter maior flexibilidade, confiabilidade e segurança da rede, aumentando, em última análise, a eficiência geral da rede.
Varredura e aplicação de patches autônomos
Varredura e aplicação de patches autônomos com tecnologia de IA aplicação de patches reduzir o janela de vulnerabilidade e garantem a implementação imediata de atualizações críticas de segurança, reforçando a postura de segurança. Esses sistemas examinam continuamente os ativos de rede, encontram vulnerabilidades e aplicam automaticamente patches ou medidas de correção sem intervenção humana.
O escaneamento e a aplicação de patches autônomos aumentam a resiliência contra ameaças em evolução, oferecendo uma defesa proativa contra possíveis explorações e minimizando a carga de trabalho manual das equipes de TI. Eles tornam a segurança da rede mais robusta e adaptável em face da ameaças emergentes.
Provisionamento automatizado
O provisionamento automatizado, possibilitado pela IA, melhora a rede corporativa automatizando a configuração, a alocação e o dimensionamento de recursos e serviços de rede. Ele minimiza o erro humano e aumenta a agilidade no provisionamento de ativos de rede. Ele também melhora a utilização de recursos e economiza custos. O provisionamento automatizado permite que as organizações atendam às necessidades de negócios com eficiência, aumentando a produtividade.
As 5 principais ferramentas de inteligência artificial para redes
As ferramentas de inteligência artificial para redes incluem aplicativos de software que usam algoritmos de ML, processamento de linguagem natural (NLP) e visualização de dados para elevar a funcionalidade da rede, reforçar a segurança, simplificar as operações e aumentar a satisfação do usuário. Aqui estão algumas das principais ferramentas de IA para redes:
Centro de DNA da Cisco
O Digital Network Architecture (DNA) Center da Cisco utiliza IA e ML para fornecer automação, garantia e análise avançadas de rede. Ele ajuda os administradores de rede a ajustar o desempenho da rede, identificar problemas e automatizar tarefas.
Essa ferramenta tem recursos que ajudam a colocar a rede em funcionamento mais rapidamente, reduzir as interrupções e minimizar o impacto nos negócios, oferecer uma experiência de usuário ideal e proteger a empresa digital. Além disso, o Cisco DNA Center permite que o senhor personalize e amplie seus recursos de rede com APIs abertas, SDKs e aplicativos de parceiros.
Suíte IBM Security QRadar
O IBM Security QRadar Suite usa IA para velocidade e eficiência. Ele unifica a experiência do analista de segurança para permitir a detecção e a resposta mais rápidas às ameaças. Seu recurso de IA ajuda a automatizar tarefas de rotina, liberando tempo para que os analistas se concentrem em questões mais complexas.
O IBM Security QRadar também oferece análises avançadas que descobrem padrões e anomalias que podem indicar uma ameaça à segurança. Essa abordagem proativa ajuda a evitar possíveis violações antes que elas ocorram.
IA da Juniper Mist
O Juniper Mist AI aprimora as experiências de Wi-Fi automatizando a solução de problemas, detectando anomalias e maximizando o desempenho. Ele tem uma plataforma baseada em nuvem que coleta e analisa dados de várias fontes, como pontos de acesso sem fio, switches, roteadores e firewalls.
O Juniper Mist AI também tem vários serviços de segurança e localização com tecnologia de IA integrados ao painel do Juniper Mist. Ele tem um assistente de rede virtual chamado Marvis, que usa IA para fornecer orientação e solução de problemas aos operadores de rede.
Laboratórios Fortinet FortiGuard
O Fortinet FortiGuard Labs é uma boa ferramenta de rede que usa IA porque pode detectar e impedir ataques cibernéticos em tempo real. Ele tem uma rede global de sensores que coletam dados sobre ameaças e usam IA para analisá-los.
Ela também oferece vários serviços de segurança que são alimentados por IA e integrados ao Fortinet Security Fabric. Além disso, publica recursos e insights úteis sobre as ameaças cibernéticas mais recentes e como mitigá-las. Ela também oferece suporte a uma ampla gama de produtos de segurança de rede, como firewalls, VPNse SD-WAN.
IA de rede da Aruba
O Aruba Networking tem detecção de anomalias em tempo real para o desempenho da rede e monitora possíveis falhas na autenticação, DHCP e conectividade Wi-Fi. Seus algoritmos de ML patenteados filtram os falsos positivos.
Além disso, o Aruba Networking fornece recomendações acionáveis para destacar as mudanças necessárias para otimizar o desempenho da rede. Ele apresenta uma operação de loop fechado para auto-otimização contínua e recursos de sustentabilidade para um melhor gerenciamento de energia.
Quais são os benefícios da IA para as empresas?
O uso da IA traz muitos benefícios para as empresas, incluindo a tomada de decisões aprimorada, melhor experiência do cliente, maior eficiência, análise preditiva, redução de custos e inovação.
Melhoria na tomada de decisões
A IA pode fornecer insights valiosos a partir da análise de dados, resultando em uma tomada de decisão mais informada e orientada por dados.
Melhor experiência do cliente
As soluções baseadas em IA, como chatbots, marketing personalizado, sistemas de recomendação e assistentes virtuais, podem oferecer suporte personalizado 24 horas por dia, 7 dias por semana, melhorando a experiência do cliente.
Aumento da eficiência
A IA pode automatizar tarefas de rotina, reduzindo o erro humano e liberando o tempo dos funcionários para que se concentrem em tarefas mais complexas. Isso leva ao aumento da eficiência e da produtividade.
Análise preditiva
A capacidade da IA de prever tendências e padrões permite que as empresas antecipem as mudanças no mercado e se adaptem de acordo.
Redução de custos
Ao automatizar os processos, a IA pode ajudar a reduzir os custos operacionais e de mão de obra, melhorando o resultado final e levando a uma economia substancial de custos.
Inovação
A IA promove a inovação auxiliando na pesquisa e no desenvolvimento, descobrindo novos produtos e serviços e refinando os já existentes. Ela abre novos caminhos para a inovação que não eram possíveis anteriormente.
Quais desafios ainda existem para a IA nas operações de rede?
Apesar dos avanços significativos, alguns desafios continuam a persistir no âmbito da IA para operações de rede, como qualidade dos dados, interoperabilidade, segurança, explicabilidade e escalabilidade.
Qualidade e consistência dos dados
Os modelos de IA dependem muito dos dados de rede para aprender e fazer previsões precisas. No entanto, adquirir, rotular e processar esses dados não é uma tarefa simples. Pode ser um processo caro, trabalhoso e complexo. Além disso, a presença de ruído, informações ausentes ou dados irrelevantes nos dados da rede pode afetar negativamente o desempenho dos modelos de IA.
Interoperabilidade
Os problemas de interoperabilidade na adoção da IA para operações de rede decorrem da necessidade de os sistemas de IA funcionarem perfeitamente com uma variedade de dispositivos de rede, diversos protocolos de comunicação e tecnologias proprietárias de vários fornecedores. A incompatibilidade pode levar a problemas de integração, que variam de pequenos inconvenientes a grandes interrupções nas operações de rede.
Segurança e privacidade
A IA nas operações de rede enfrenta desafios de segurança e privacidade devido ao possível manuseio incorreto de dados pessoais, ao risco de ataques cibernéticos, às preocupações éticas em relação à tomada de decisões tendenciosas e à falta de transparência. Muitos sistemas de IA precisam acessar dados de rede confidenciais, e qualquer comprometimento desses dados pode levar a graves violações de segurança.
No que diz respeito à privacidade, os sistemas de IA devem encontrar um equilíbrio entre o acesso aos dados necessários para uma melhor operação e a proteção de informações pessoalmente identificáveis ou confidenciais. Portanto, a integração da IA às operações de rede exige medidas de segurança robustas e técnicas voltadas para a privacidade.
Explicabilidade e confiança
A explicabilidade e a confiança são os principais desafios da IA nas operações de rede. Embora os sistemas de IA otimizem o tráfego de rede e detectem anomalias, eles podem ser complexos e difíceis de entender. Como resultado, a resolução de problemas e a solução de problemas se tornam difíceis e reduzem a confiança nas soluções orientadas por IA.
Além disso, os modelos de IA precisam ser imparciais e seguros. Para resolver esses problemas, alguns esforços visam criar modelos de IA que se expliquem, auditem seus processos e sigam normas claras.
Escalabilidade
Algumas operações de IA em redes ainda enfrentam dificuldades com a escalabilidade. As redes se tornam maiores e mais complexas, e os sistemas de IA lidam com mais dados e dispositivos. Os algoritmos e modelos de IA precisam processar e analisar esses dados de forma rápida e adequada. Caso contrário, os problemas de escalabilidade podem causar atrasos, respostas lentas e congestionamentos no sistema, o que pode causar gargalos ou tempo de inatividade em redes críticas.
Conclusão: Adotar a IA em redes empresariais
A adoção da IA nas redes corporativas pode melhorar o desempenho da rede, fortalecer a segurança e modernizar as operações. Ela também pode permitir novos recursos, como redes de autocorreção, análise preditiva e computação de borda inteligente. Ao aproveitar a IA nas redes corporativas, sua empresa pode obter uma vantagem competitiva, melhorar a satisfação do cliente e aumentar a eficiência operacional.
No entanto, é importante ter em mente que a IA ainda é uma tecnologia incipiente em muitos aspectos. A integração bem-sucedida das tecnologias de IA depende do estabelecimento de uma base de qualidade de dados, da implementação de medidas de segurança sólidas e da garantia de uma interoperabilidade perfeita.
Ao planejar cuidadosamente e abordar diligentemente esses desafios, as organizações podem se posicionar na vanguarda de uma nova era de gerenciamento e segurança de rede.
Saiba como as melhores certificações em IA podem lhe fornecer o conhecimento e a experiência para utilizar todo o potencial da inteligência artificial na otimização e automação de redes. Explore nossas certificações de IA mais recomendadas para liberar o poder da IA para melhorar o desempenho e a eficiência da rede.
Aminu Abdullahi contribuiu para este relatório.
