La IA mejoran significativamente la observabilidad, la visibilidad de las aplicaciones y la capacidad de responder a la red y otros problemas”.
La tecnología de red predictiva aprovecha las redes neuronales artificiales y utiliza modelos para analizar datos, aprender patrones y hacer predicciones.
Con la ayuda de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), la tecnología de red predictiva alerta a los administradores sobre posibles problemas en la infraestructura brindando, además, soluciones alternativas.
Aunque la tecnología de red predictiva ha logrado avances impresionantes en los últimos años, muchos desarrolladores y sospechan confían en que lo mejor está por venir. director de Deloitte Consulting y líder de EE.UU. para Plataformas e Infraestructura.
Algunas empresas han lanzado chips informáticos neuromórficos con fines de investigación y desarrollo, como el chip TrueNorth de IBM y el chip Loihi de Intel.
Avance de las redes predictivas basadas en inteligencia artificial
La evolución más reciente de la IA está relacionada con el desarrollo más importante en la tecnología de red predictiva. Y es que la arquitectura de chip de la computación neuromórfica está orientada a tomar decisiones inteligentes en los propios dispositivos de borde.
La combinación de estas dos tecnologías hará que el campo de la tecnología de redes de uso predictivas sea mucho más potente
Estos chips aún no están disponibles para comercial en general, y es probable que pasen al menos varios años más de intensa investigación y desarrollo antes de que la computación neuromórfica se convierta en una tecnología convencional, sin embargo la efectividad de un cambio esta en vuelo”, defiende David Lessin, director de Investigación tecnológica en la firma asesora ISG.
La IA puede detectar anomalías más rápido que los humanos e incluso puede analizar la causa raíz de una anomalía, lo que ayuda a guiar a un técnico para que comprenda y repare el problema más rápido que antes
Se reduce el tiempo medio de reparación, lo que también mejora la satisfacción del usuario final» . «Las redes deben ser conscientes de los usuarios y las aplicaciones para recopilar los tipos de datos necesarios para construir modelos procesables para el uso de IA y tecnologías predictivas
El análisis predictivo ya no sirve solo para predecir interrupciones de la red y manejar de manera proactiva los problemas de rendimiento de la aplicación y el ancho de banda.
La integración de herramientas de IA en la tecnología de red predictiva también tiene el potencial de ser un cambio de juego económico. Además de los beneficios económicos finales, la IA ayuda a simplificar la gestión, ya sea dentro de una empresa o en la cartera de un proveedor de servicios.