Gestire le reti wireless con intelligenza artificiale

Intelligenza artificiale è il trend tecnologico del momento e incontra le reti wireless. C'è un ampio consenso sul fatto che l’Intelligenza artificiale sia la tecnologia che avrà un impatto profondo su tutti gli aspetti della nostra vita nei prossimi anni.

Un' area in cui Ia sta già mostrando un enorme valore è la rete wireless. L'uso del machine learning può trasformare le Wlan in reti neurali che semplificano le operazioni, velocizzano la risoluzione dei problemi e forniscono una visibilità senza precedenti nell'esperienza utente. E dietro l'angolo c'è un assistente wireless virtuale in grado di identificare e risolvere i problemi in modo proattivo e prevedere gli eventi.

Come l'intelligenza artificiale aiuta il wireless

C'è una buona ragione per cui i responsabili IT dovrebbero abbracciare l'Intelligenza artificiale nella loro strategia wireless. La rete wireless si trova in un punto in cui il modo tradizionale di implementare e gestire le reti WiFi non è più sufficiente.

Tre transizioni fondamentali del mercato che si verificano nella rete wireless stanno rendendo indispensabile l'Intelligenza artificiale. In primo luogo, il WiFi sta diventando sempre più la principale tecnologia di accesso a Internet. È più che mai un fattore critico per le imprese e pertanto deve essere più prevedibile, affidabile e misurabile. Questa situazione richiede una migliore visibilità nell'esperienza end-to-end dell'utente mobile e crea la necessità di nuovi strumenti di gestione automatizzati che sostituiscano le attività manuali con l'automazione, l'intuizione proattiva e la programmabilità.

In secondo luogo, gli utenti mobili si stanno abituando a servizi wireless personalizzati sui loro dispositivi che sfruttano le informazioni contestuali come la posizione. E le aziende vedono la posizione come un modo chiave per portare valore alle operazioni aziendali attraverso un migliore coinvolgimento di clienti/dipendenti/ospiti e nuove conoscenze sul comportamento degli utenti mobili.

In terzo luogo, le imprese stanno trasferendo il supporto It per le vendite, le risorse umane e la finanza a servizi cloud gestiti per ottenere una maggiore efficienza e consentire alle competenze It interne di essere meglio allineate con il core business. Anche sicurezza, storage e altri elementi infrastrutturali vengono trasferiti nel cloud.

Le reti wireless, tuttavia, sono state più lente nell'adottare questa transizione, con oltre il 90% del mercato Wlan ancora distribuito attraverso controllori in loco. Spostare il wireless nel cloud offre ai cio un'infrastruttura più scalabile e resiliente con una migliore semplicità operativa. Senza la giusta strategia di Ia wireless, l'It non può stare al passo con i severi requisiti degli utenti wireless odierni. Questa strategia dovrebbe includere sei elementi tecnologici.

La capacità di raccogliere dati per l'approfondimento. Proprio come i grandi vini partono da grandi uve, qualsiasi soluzione Ia significativa inizia con enormi quantità di dati di qualità. L'intelligenza artificiale migliora nel tempo attraverso raccolta e analisi dei dati, in modo che quanto più diversificati sono i dati raccolti, tanto più intelligente diventa.

Quindi, è fondamentale essere in grado di raccogliere dati nel dominio Wi-Fi/Ble da ogni dispositivo in tempo reale, quindi inviare le informazioni al cloud dove gli algoritmi Ia possono analizzarle istantaneamente.

Sei elementi tecnologici

Senza la giusta strategia di Intelligenza artificiale wireless, l'It non può stare al passo con i severi requisiti degli utenti wireless odierni. Questa strategia dovrebbe includere sei elementi tecnologici.

Servizi contestuali. Le aziende che stanno abbracciando Ble (Bluetooth low energy) e le applicazioni mobili nella loro strategia wireless stanno anche portando dati dal dispositivo mobile per fornire su servizi di localizzazione ad alta precisione per abilitare servizi contestuali. Devono essere in grado di aggregare i metadati globali tra i clienti. Ciò significa non solo raccogliere dati per comprendere il comportamento specifico del cliente e le informazioni sulla posizione, ma anche acquisire informazioni e analisi su tipi di dispositivi, sistemi operativi, applicazioni e altro ancora. Ciò è fondamentale per l'analisi di base e il monitoraggio delle tendenze, nonché per individuare tempestivamente le macro questioni in modo da poterle affrontare in modo proattivo.

Progetti specifici per settore. Sia che si cerchi di costruire un sistema che possa giocare a Jeopardy, aiutare un medico a diagnosticare il cancro o consentire a un amministratore It di diagnosticare i problemi wireless, le soluzioni Ia hanno bisogno di dati etichettati in base alle conoscenze specifiche per suddividere il problema in piccoli segmenti che possono essere utilizzati per formare i modelli. Ciò può essere ottenuto utilizzando metriche di intenti progettuali, che sono categorie di dati strutturati per classificare e monitorare l' esperienza utente wireless.

Data science toolbox. Ora che il problema è diviso in blocchi di metadati specifici per dominio, questi metadati sono pronti per essere inseriti nel mondo del machine learning  e dei grandi dati. Per analizzarli e fornire un'analisi efficace, è necessario ricorrere a varie tecniche, come l'apprendimento automatico supervisionato/non supervisionato e le reti neurali.

Rilevamento di anomalie di sicurezza. Rilevando attività insolite a tutti i livelli della rete, una piattaforma abilitata per l’Ia è in grado di rilevare con precisione le minacce esistenti e quelle zerp-day. Inoltre, la tecnologia di localizzazione può essere utilizzata per individuare con precisione i dispositivi indesiderati accidentali o dannosi e fornire un accesso alle risorse basato sulla localizzazione.

Assistente wireless virtuale. La maggior parte delle persone sperimentano il filtraggio collaborativo quando scelgono un film su Netflix o comprano qualcosa da Amazon e ricevono consigli per altri film o oggetti simili. Oltre alle raccomandazioni, il filtraggio collaborativo è utilizzato anche per ordinare attraverso grandi insiemi di dati e dare un volto a una soluzione Ia. Nella rete wireless, questa metodologia può essere utilizzata per trasformare la raccolta e l'analisi dei dati in un'intuizione o azione significativa. È simile a un esperto wireless virtuale che aiuta a risolvere problemi complessi. Immaginate un assistente wireless virtuale che combini dati di qualità, competenze di dominio e sintassi (metriche, classificatori, cause alla radice, correlazioni e ranking) per fornire raccomandazioni predittive su come evitare problemi e approfondimenti attuabili su come risolvere i problemi esistenti. Uno che può imparare le sfumature della rete wireless, ed essere in grado di rispondere a domande come "che cosa è andato storto?

 

 

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