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Automação de rede pode trazer IA à realidade

América Latina. A consultoria IDC estima que, em 2020, o mercado de Inteligência Artificial valerá US$ 47 bilhões globalmente. A IA tornou-se uma palavra de ordem, e o que antes era feito apenas em filmes de ficção científica, agora é uma realidade florescente nos processos de TI. De fato, no ano passado, a Casa Branca encorajou as agências federais a explorar todas as possibilidades que a IA poderia oferecer, e a Administração de Serviços Gerais (GSA) lançou programas para permitir a adoção federal de IA.

Além disso, um estudo recente da Deloitte descobriu que a IA poderia economizar ao governo dos EUA 1,2 bilhão de horas, US$ 41,1 bilhões por ano e aumentar a velocidade de entrega de missões automatizando processos. No entanto, antes que o governo possa aproveitar os avanços como a IA hoje, as agências precisam tomar algumas medidas fundamentais. Uma área onde a Extreme Networks implementou mudanças fundamentais para abrir caminho para a tecnologia de IA é a rede. Abaixo, explorarei como as organizações podem começar a desenvolver sua tecnologia de rede para aproveitar os recursos de IA em um futuro próximo:

Automação
A automação de rede é um passo significativo para a Inteligência Artificial que pode fornecer uma melhor entrega de missão hoje. Ao aproveitar os recursos de automação dentro da rede, podem ser alcançadas eficiências imediatas. Processos automatizados dão aos profissionais de TI o tempo necessário para se concentrarem proativamente em outros esforços-chave, como melhorar a segurança cibernética e a entrega de missões, em vez de se concentrar em eventos diários de "correção de falhas". A automação de rede melhora a eficiência operacional em toda a empresa e pode resolver preocupações atuais sobre as despesas de manutenção de TI que restringem a maioria dos orçamentos.

Soluções de orquestração de Internet das Coisas (IoT) como Extreme Networks Workflow Composer podem ajudar a facilitar esses esforços de automação. Com o EWC, as organizações podem automatizar todo o ciclo de vida da rede integrando fluxos de trabalho em vários domínios de TI para automação completa. Esta solução permite que você melhore suas operações de TI e impulsione maior agilidade nos negócios. O que costumava exigir qualquer número de servidores, armazenamento e administradores de rede para prover e solucionar problemas agora pode ser orquestrado com ferramentas, como o EWC, usando linguagens programáticas que podem usar apis (Programáticas) para realizar alterações baseadas em fluxos de trabalho pré-construídos que desencadeiam eventos específicos sem intervenção humana. Esses recursos de automação são o precursor da IA em toda a empresa.

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As redes de hoje exigem um volume muito maior de dados do que nunca. A IoT e a transformação digital centrada em nuvem estão ultrapassando os limites das redes atuais. Com tantos conjuntos de dados exclusivos, a automação pode ser a diferença entre paralisações de rede e conectividade de rede.

Visibilidade
À medida que o volume, a velocidade e a variedade de dados na rede se expandem, a visibilidade abrangente sobre o status operacional e o tipo de tráfego dentro da rede torna-se crítica. A visibilidade generalizada da rede permite que as organizações identifiquem rapidamente os problemas, acelerem o tempo médio de remediação e melhorem os níveis gerais de serviço.

A visibilidade na rede também é necessária para permitir uma automação mais inteligente. Para que a automação seja "inteligente", os fluxos de trabalho devem ser gerados estrategicamente com base no conjunto único de necessidades de uma organização. A automação não deve ser abordada a partir de uma perspectiva de tamanho único. Por outro lado, a visibilidade em questões e processos comuns garantirá que a automação se adapte a eventos organizacionais comuns e, portanto, seja eficiente na natureza e se aplique a funções mais econômicas.

Aprendizado de máquina
Com o crescimento exponencial dos dados esperado para aumentar ano após ano, é essencial que as organizações usem o que têm a seu favor. É aí que não é necessário apenas automação e visibilidade, mas também onde o aprendizado de máquina (ML) entra em jogo. Aproveitar o ML é um passo que as organizações podem dar para que sua TI possa aprender e se adaptar de acordo. Através do ML, a TI tem a capacidade de acompanhar e reconhecer diferentes tipos de eventos de rede, como falhas, congestionamentos, várias anomalias de segurança e outras questões, e então criar modelos para prever onde aplicar recursos ou outras ações. Ao aproveitar os avanços no ML, você pode parcelar automaticamente e definir esses eventos recorrentes em tempo real, entender melhor as conexões entre eles e, de certa forma, prever qual evento ocorrerá em seguida. Essa forma de conhecimento nos permite construir sobre os passos anteriores para um nível ainda mais profundo de automação de TI "inteligente": a pedra angular de alcançar a IA hoje e implantá-la em toda a empresa amanhã.

Embora a automação de rede aprimorada, a visibilidade e o aprendizado de máquina possam não ter a mesma reputação de buzzwords como a IA, é algo que as organizações podem tirar proveito hoje, sem hesitação. Ao identificar áreas estratégicas no empreendimento onde a automação e a visibilidade podem ser implementadas, as organizações podem começar a reduzir custos de manutenção e criar oportunidades para instalar eficiências administrativas à medida que trabalham para cumprir sua missão. É essencial que todos os tipos de empresas invistam hoje em soluções para melhorar a rede, para que, no futuro, possam realmente colher os benefícios pretendidos da Inteligência Artificial.

Texto escrito por Rubén Sánchez, Diretor Regional LATAM, Extreme Networks.
 

Richard Santa, RAVT
Author: Richard Santa, RAVT
Editor
Periodista de la Universidad de Antioquia (2010), con experiencia en temas sobre tecnología y economía. Editor de las revistas TVyVideo+Radio y AVI Latinoamérica. Coordinador académico de TecnoTelevisión&Radio.

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