Bilgi işlem personelinin yerini alabilir! Yapay zekalı Self Driving Network

Bugünün ve yarının teknoloji trendlerinin kombine bir etkisi olarak, ağlar her geçen gün daha da karmaşık hale gelirken, aynı zamanda ciddi bir de dönüşüm geçiriyor. Pasif ağlardan akıllı yönlendirmeli ağlara kadar, gerçekleşen dönüşümün merkezinde yapay zeka uygulamaları yer alıyor.

Self- Driving Network -SDN kavramını geliştiren Juniper Networks, bu yeni ağ türünü "operasyonel açıdan etkin, sağlam, güvenilir ve dikkat çekici şekilde uyarlanabilir" olarak niteliyor. Ağın en önemli amacı, tür ve hacim ne olursa olsun operasyonel karmaşıklığı ortadan kaldırmak. Bu tür bir ağ, özellikle yüksek megapikselli video kamera sistemleri için iş yükünü hafifleten devrim niteliğinde bir gelişme olarak görülüyor.

Self- Driving Network ile daha az personel, daha az işletme maliyeti

Juniper kendi kendine çalışan network mimarisinin, BT personelinin ağır iş yükünü hafifleteceğini iddia ediyor. Juniper’a göre Self- Driving Network, ağı çalıştırmak için gereken karmaşık programlama ve yönetim görevlerini ortadan kaldıracak. Yapay zeka sayesinde networkler çok az bir insan müdahalesi ile kendiliğinden yapılandırılacak. İzleme, yönetme, düzeltme, savunma ve analiz işlemleri ağ tarafından otomatik olarak yapılacak. Aynı zamanda son kullanıcı ve uygulama deneyimini optimize ederek kişiselleştirme sağlayacak. Bu yolla, kusurlu operasyonel görevler ortadan kaldırılmasıyla işletme maliyetlerinin düşürülmesi, güvenlik, güvenilirlik ve esnekliğin artırılması ve bunun sonucunda işlerin hızlandırılması hedefleniyor.

Günümüz ağlarında bir sorun meydana geldiğinde örneğin, bunun dağınık bir DDoS saldırısı mı yoksa büyük bir dosya indirme işlemi mi olduğunu kestirmek çoğu zaman zor olabiliyor. Yüksek miktardaki trafik davranışı verilerini makine öğrenme algoritmalarıyla yorumlayan Self-Driving network, kullanıcılar etkilenmeden önce performans sorunlarını öngörecek. Akıllı network mevcut durumu analiz ederek, DDoS saldırılarını izole etmek için bağlantı noktalarını kapatacak veya indirme hızındaki artışa karşı bant genişliğini artıracak. Örneğin, video ağ trafiğindeki artışın, acil müdahale gerektiren bir etkinlikten kaynaklandığını fark edildiğinde, ağ trafiğinin öncelik sıralamasını otomatik olarak değiştirecek.


Yapay zeka sistem entegratörleri için büyük fırsatları beraberinde getiriyor

Kendi kendine çalışabilen bir ağ, yapay zeka ve yazılım tabanlı bir ağ teknolojisi gerektirir. Bir şirket ağında host edilen güvenlik sistemlerinin ağ gereksinimlerinin karşılanmaya devam edilebilmesi için cihazların ve sistemlerin yönetim platformuna ‘’kaydedilmesi’’ zorunlu olacak.

IoT ve gerçek zamanlı veriler sağlayabilen bulut tabanlı sistemlerin gelişimi, fiziksel güvenlik sistemlerinin, önümüzdeki birkaç yıl içinde yüzlerce, hatta binlerce kaynağı yönetmek zorunda bırakacak. Bu şimdiye kadar hiç görmediğimiz bir dizi sistem entegrasyonunu ve kalıcı değişimleri beraberinde getirecek.

Yapay zeka yönlendirmeli ağlar, kendinden konfigürasyonlu güvenlik cihazları, güvenlik ve teknoloji alanındaki gelişmelerle ilgili iyi haberlere rağmen, önümüzdeki yıllar sistem entegratörler için parlak olduğu kadar zorlu bir maratonu da beraberinde getiriyor. Entegrasyonlar ağın nasıl olması gerektiğini tanımlarken, entegretörler için parlak bir gelecek vaat ediyor, ancak bu teknoloji şu anda çoğu entegratörün iş modeli olmaktan çok uzak.Mevcut sistemler ve ağlar, kimlik yönetimi, sertifikaya dayalı dijital kimlik doğrulama, yazılım gelişmeleri ve bulut entegrasyonları entegratörlerin geliştirmesi gereken ve önümüzdeki beş yılda ihtiyaç duyacakları yeteneklerini sadece bir kaçı.