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检测提供基础甚至解决方案 预测网络技术的现在和未来

使用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术的预测网络技术可以尽快向管理者通报预期的网络问题并提出解决方案。

ⓒ 盖蒂图片库

德勤咨询公司总裁兼美国平台和基础设施主管 Bob Hirsch 表示

预测网络技术中使用的人工智 瑞典电话号码数据 能和机器学习算法已经变得非常重要。预测网络技术利用人工神经网络和模型来分析数据、学习模式并做出决策。” “人工智能和机器学习显着提高了可观察性、应用程序可见性以及对网络和其他问题的响应能力。”

预测网络技术在过去几年中取得了重大进展,但许多开发人员和市场专家认为仍有更多问题需要解决。技术研究和咨询公司 ISG 的戴维·雷辛 (David Resin) 表示:“预测性网络工具和系统现已面世,但与最重大的技术进步一样,开发它们和评估过渡有效性的方法仍在开发中。”通信软件和服务提供商 Tangoe 的首席技术官雅科夫·夏皮罗 (Yakov Shapiro ) 表示:“早期采用存在一些风险。

预测分析现在属于预测网络中断并主动解决带宽和应用程序性

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能问题的现在可以应用于网 HN 列表 络周围的问题,以帮助解决 SD-WAN 的局限性,例如提供商激增以及管理更广泛的运营商服务和优化通信成本的需要。“随着我们进入以 MPLS 换取宽带服务的时代(宽带服务可能由数百家互联网服务提供商组成),这个问题变得更加严重。

人工智能推动预测网络的发展
人工智能的最新进展是预测网络技术中最重要的因素。瞻博网络研究员帕特里克·梅兰皮 (Patrick Melampi) 表示:“基于云的人工智能技术使网络人员能够快速接收更高级的信息,以调查网络中断和其他问题。” “人工智能比人类更快地检测到异常并分析异常的根本原因,帮助员工更快地识别和解决问题。”

 

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