► Görünürlükte Artış: Bütün ağlar birbirinden farklıdır. Ortamlar devamlı değişir. Cisco, sürekli olarak yerel ağlardan ilgili verileri toplar ve bunları anonimleştirilmiş ve kümelenmiş veri setiyle ilişkilendirerek, yüksek düzeyde kişiselleştirilmiş ağ taban çizgileri oluşturur. Bu taban çizgileri; cihaz, kullanıcı ve uygulamaların sayısı evrildikçe ve ortamlar değiştikçe sürekli olarak öğrenir ve onlara adapte olur.
► Daha Fazla İçgörü: Ağ üzerinde en büyük etkiyi yaratacak sorunları ortaya çıkarmak için, Cisco makine öğrenimini kullanarak, ağdan gelen müthiş miktarda veriyi kişiselleştirilmiş ağ taban çizgileriyle ilişkilendirir. Böylece, sorunların önemli olup olmadığını netleştirir ve en yakıcı sorunlar hakkında BT’yi uyarır. Aynı zamanda trendleri ve kalıpları keşfeder; böylece BT’nin sorunları birer problem haline gelmeden önce etkili bir şekilde tespit etmesini sağlar.
► İsabetli Eylemler: Cisco, bir problemi çözmek için makine akıl yürütme algoritmaları ve otomatikleştirilmiş iş akışlarını kullanarak, bir mühendisin bir problemi çözmek için kullanacağı mantıksal sorun giderme adımlarını gerçekleştirir. Bu, BT’nin sorunları ve açıkları tespit etmesine, altta yatan nedeni analiz etmesine ve son derece hızlı bir biçimde telafi tedbirleri almasına imkan tanır.
#makine öğrenimi yenilikleri
#yapay zeka yenilikleri