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KI und maschinelles Lernen verbessern die Netzwerkanalyse
Moderne Tools für die Netzwerkanalyse erzeugen eine Flut an Warnmeldungen. KI-Technologien und Machine Learning vereinfachen hier die Arbeit beim Betrieb von Netzwerken.
IT-Experten, die sich für eine Karriere im Netzwerkbetrieb entscheiden, erwarten wahrscheinlich ein Leben voller Abenteuer und regelmäßige Tests ihrer Fähigkeiten zur Problemlösung. Sie machen sich aber nur wenige Gedanken darüber, wie sich ihre Aktionen auf ihre künftigen Nächte und Wochenenden auswirken. Diese Überlegung ist jedoch angesichts des großen Datenaufkommens, des Umfangs und der Größe moderner Unternehmensnetzwerke notwendig. Hinzu kommt, dass die Netzwerke rund um die Uhr reibungslos funktionieren müssen und geschäftskritisch sind.
Abhilfe schaffen moderne Tools für die Netzwerkanalyse. Diese Anwendungen sollten heute in jedem Netzwerk zum Einsatz kommen, sei es als Cloud-Version oder lokal installiert. Sie unterstützen die Netzwerkadministratoren mit bislang unmöglichen Echtzeiteinblicken, da sie große Mengen an Betriebsdaten schneller und genauer untersuchen können als jeder Mensch. Da die Tools zudem auf künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen setzen, verbessern sich die Analyse-Ergebnisse der Betriebsdaten des Netzwerks im Laufe der Zeit erheblich. Diese fortschrittlichen Technologien vervollständigen die Feedback-Schleifen zwischen der Analyse der Netzwerkdaten und den Managementkonsolen – und könnten dafür sorgen, dass die Netzwerkspezialisten künftig in den Nächten ruhig schlafen und an den Wochenenden ihre Freizeit genießen können.
Künstliche Intelligenz wendet das Wissen der menschlichen Experten an und bettet es in Algorithmen ein, die auf immer leistungsfähigeren und kostengünstigeren Prozessoren sowie Speichersystemen laufen. Machine Learning wird die Leistung dieser Algorithmen im Laufe der Zeit verbessern. Sowohl KI als auch maschinelles Lernen sind für Netzwerke zunehmend als Cloud-Services verfügbar. Vorteile sind zum einen eine höhere Kosteneffizienz, zum anderen entfällt die Wartung teurer Server und zugehöriger Geräte vor Ort.
Wenn KI und maschinelles Lernen auf NetOps treffen
Wie also lassen sich KI und maschinelles Lernen beim Betrieb von Netzwerken einsetzen? Analytics bildet hier nur einen Teil der Gleichung. Trotz der Erkenntnisse, die diese Netzwerkanalyse-Tools liefern, ist oft nicht klar, welche Schritte Firmen als nächstes unternommen sollten, um ein Problem zu beheben oder zu verhindern, dass ein ähnliches erneut auftritt. Wenn ein derartiges Tool nun KI integriert, können diese Anwendungen nicht nur die Ursache eines Problems ermitteln, sondern auch automatisch die richtige Lösung implementieren. Ich sehe KI als die magische Hand auf der Managementkonsole, die rund um die Uhr auf die Ergebnisse der Datenanalyse reagiert und die Netzwerkeinstellungen entsprechend optimiert. Dabei berücksichtigt die Lösung Hunderte von Variablen, Verkehrsmuster im Laufe der Zeit, lokale Richtlinien und vieles mehr.
Hier kommt das maschinelle Lernen im Netzwerk ins Spiel: Wenn sich die Lösungen für identifizierte Probleme als sicher und effektiv erweisen, übernimmt das KI-fähige Netzwerkanalyse-Tool dieses Wissen – ähnlich wie ein menschlicher Netzwerkexperte. Auf diese Weise wird das Werkzeug besser, schneller und damit produktiver. Wir können hier natürlich keine Perfektion erwarten. KI und maschinelles Lernen bringen uns aber auf dem Weg zu einer kosteneffizienten Optimierung des Netzwerkbetriebs ein gutes Stück voran und verbessern die Produktivität von Administratoren sowie Endanwendern.
So wirkt sich KI auf Netzwerkexperten aus
Bei all dem dürfen wir nicht vergessen, dass KI und maschinelles Lernen in Netzwerkanalyse-Tools im Wesentlichen die gleichen Funktionen ausführen, die die menschlichen Experten für den Betrieb von Netzwerken schon immer haben – allerdings nur schneller, genauer und ohne Ausfallzeiten.
Und wie können die Netzwerkspezialisten diese neu entdeckte Freizeit nutzen? Natürlich können sie besser schlafen oder einen schönen Urlaub erleben. Es ist aber sehr wahrscheinlich, dass sich viele Netzwerker auf die Netzwerkplanung konzentrieren, neue Technologien und Tools testen, an der Optimierung von Nutzungsrichtlinien arbeiten oder den Benutzern helfen, das Beste aus dem Netzwerk herauszuholen. Und sie werden mehr Zeit für andere wichtige Aufgaben haben, bei denen menschliches Wissen, Erfahrung und Nachdenken unerlässlich sind.
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