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Wie Predictive Analytics beim Netzwerkbetrieb hilft
Predictive Analytics kann den Netzwerk-Traffic prognostizieren, zukünftige Trends vorhersagen und die Latenzen reduzieren. Doch IT-Teams bei der Auswahl der Tools vorsichtig sein.
Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in den Netzwerkbetrieb ist nicht mehr zu ignorieren. Unternehmen haben begonnen, sich Gedanken darüber zu machen, wie KI die Geschäftsergebnisse verbessern kann. Inzwischen haben Netzwerkprofis angefangen, sich zu überlegen, wie Predictive Analytics den Betrieb mit seinen ML-Funktionen (maschinelles Lernen) unterstützen kann.
Software für Predictive Analytics wendet ML-Analysetechniken auf große Mengen von Betriebs- und Verhaltensdaten des Netzwerks an. Die Tools entwickeln ein internes Modell des Verhaltens des Netzwerks und seiner Geräte. Sobald sie im Laufe der Zeit genügend Daten und Geräte gesammelt haben, können diese Tools den aktuellen Zustand des Netzwerks verstehen und sein zukünftiges Verhalten vorhersagen.
Netzwerkprofis können Tools für Predictive Analytics auf vielfältige Weise einsetzen. Diese Software bietet nützliche Einblicke in das Netzwerk, zum Beispiel durch die Vorhersage von Traffic-Mustern und die Erkennung anormaler Aktivitäten, bevor sie sichtbar auftreten. Netzwerkprofis können Predictive-Analytics-Tools einsetzen, um die Leistung, Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit des Netzwerks zu verbessern.
Wie kann Predictive Analytics den Betrieb von Netzwerken unterstützen?
Tools für Predictive Analytics können dazu beitragen, die Effizienz des Netzwerks zu optimieren, indem sie Muster analysieren, um das zukünftige Verhalten und die Leistung des Netzwerks vorherzusagen. Darüber hinaus kann Predictive Analytics noch einen Schritt weiter gehen und potenzielle Probleme identifizieren sowie Möglichkeiten zur Behebung bereits aufgetretener Probleme vorschlagen.
Predictive Analytics kann Netzwerkprofis bei hierbei helfen:
- Projektion des Netzwerk-Traffics.
- Vorhersage der zukünftigen Nutzung des Netzwerks.
- Verringerung der Netzwerklatenz.
- Verbesserung des Betriebs und der Wartung des Netzwerks.
Projektion von Netzwerk-Traffic
Predictive-Analytics-Tools können nützliche Prognosen über den Netzwerk-Traffic erstellen. Mit genügend Daten sagen sie vorher, wie viel Verkehr an einer bestimmten Stelle im Netzwerk zu einem bestimmten Zeitpunkt zu erwarten ist. Die Tools können auch die Mischung der Verkehrsarten prognostizieren, die das Netzwerk belasten werden.
Zum Beispiel kann Predictive Analytics die Traffic-Mengen bestimmen, die gleichzeitig im Netzwerk anfallen werden, etwa Kommunikationsverkehr in Echtzeit und unkritischer Massendatenverkehr.
Dank dieser Vorhersagen können die Tools auch prognostizieren, wo und wann Überlastung und Paketverluste zu Problemen im Netzwerk führen werden. Einige Tools schlagen auch mögliche Abhilfemaßnahmen vor, zum Beispiel die Anpassung von Quality-of-Service-Einstellungen und die Neuverteilung von Verbindungen zwischen Switches.
Vorhersage der zukünftigen Nutzung des Netzwerks
Die Daten zur Nutzung des Netzwerks in Unternehmen ermöglichen es auch, mit Prognose-Tools künftige Nutzungstrends vorherzusagen. Zum Beispiel kann Predictive Analytics weit genug in die Zukunft projizieren, um eine umfassende Kapazitätsplanung für das Netzwerk zu unterstützen.
Wenn Netzwerkbetriebsteams über eine vernünftige Karte der Arten von Datenverkehr verfügen, die sich voraussichtlich ändern werden, sowie über den Standort, können sie besser erkennen, in welchen Netzwerken Dienste oder Geräte mit höherer Geschwindigkeit benötigt werden. Sie können auch erkennen, wo sie Kapazitäten und Ports zuweisen müssen.
Verringern der Netzwerklatenz
Während die Netzwerklatenz eher eine Frage der Entfernung ist, können Predictive-Analytics-Tools Aufschluss darüber geben, wo Netzwerkprofis die Latenz verringern können. Eine Möglichkeit, wie die Tools dies erreichen, ist die Ermittlung alternativer Verkehrsrouten. Eine andere Methode, die speziell für Data Center gilt, ist die Hervorhebung von Geräten mit hoher Latenzzeit.
Betrieb und Wartung von Netzwerken verbessern
Netzwerktechniker können Predictive-Analytics-Tools verwenden, die mit Datenbanken von Betriebsdaten für gängige Netzwerkgeräte trainiert sind. Vorgefertigte Analyse-Tools sind sofort einsatzbereit und leichter zu handhaben für Unternehmen, die keine KI-Ingenieure haben, die solche Tools von Grund auf trainieren müssen. Diese Lösungen wissen bereits, was beim normalen Betrieb zu erwarten ist, und können daher genauere Daten liefern.
Predictive-Analytics-Tools können auf der Grundlage der laufenden Betriebsdaten und des Verhaltens der Geräte im Netzwerk des Unternehmens die Warnzeichen für einen bevorstehenden Geräteausfall erkennen. Sie ermöglichen auch Vorhersagen darüber, wann Geräte aktualisiert, repariert oder ausgetauscht werden müssen.
Zum Beispiel kann eine solchen Lösung Schwankungen in den Übertragungsfehlerraten an einem Switching Port oder einen allmählichen Anstieg der internen Router-Temperaturen erkennen. Es schlägt dann vor, das Gerät entweder zu warten oder auszutauschen, bevor es so weit ausfällt, dass das Netzwerk gestört wird.
Predictive Analytics-Tools für Netzwerke werden ständig weiterentwickelt
ML-gesteuerte prädiktive Analysen sind für Netzwerkmanagement-Tools nicht neu. Die Entwickler haben diese Technologie in den letzten zehn Jahren in irgendeiner Form in diese Tools integriert. Das Aufkommen der künstlichen Intelligenz hat das schnelle Wachstum und den Wandel in diesem Bereich beschleunigt.
Zum Beispiel fügen die Entwickler umfangreiche Sprachmodelle in die Tools ein, in der Regel um virtuelle Assistenten zu erstellen. Diese neue KI-Ebene kann dazu beitragen, die Genauigkeit der Vorhersagen zu verbessern, hat aber auch noch andere Anwendungsfälle. Die Entwickler wollen, dass KI den Mitarbeitern hilft, Daten zu verstehen, damit sie die Ergebnisse besser nutzen können. KI wird Netzwerkteams bei der Verwaltung helfen und nicht nur die Kernfunktionen der Vorhersage verbessern.
Die Genauigkeit der Vorhersagen ist je nach Tool und Umgebung sehr unterschiedlich. Die Ergebnisse können selbst dann schwanken, wenn Netzwerkteams im selben Unternehmen das gleiche Tool verwenden. Kein einziges Tool ist für alles ideal. Einige Produkte eignen sich besser für die Vorhersage des Datenverkehrs, während andere besser für Aufgaben wie die Bewertung der Hardwarezuverlässigkeit geeignet sind.
Obwohl Unternehmen von Predictive Analytics und anderen KI-Tools profitieren können, sollten Netzwerkteams bei der Auswahl und dem Einsatz vorsichtig sein. Sie sollten Predictive-Analytics-Tools erst dann einsetzen, wenn sie sicher sind, dass sie die Funktionen vollständig nutzen können.
