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すべてのワイヤレスネットワーク戦略が必要とする6つのAI要素


はじめに

最近人工知能は大流行しています。 AIは、輸送から医療、金融サービスまで、今後数年間で事実上すべての側面に影響を与える、次のゲームを変えるテクノロジーだと満場一致で考えられています。 ガートナーは、2020年までに、AIはほぼすべての新しいソフトウェア製品とサービスに普及し、その技術はCIOの30%以上の投資優先順位の上位5位になると予測しています。

AIがすでに大きな価値を発揮している分野は、ワイヤレスネットワークです。機械学習を使用すると、WLANの操作を簡素化し、トラブルシューティングを迅速化し、ユーザーエクスペリエンスに前例のない可視性を提供するニューラルネットワークに変えることができます。

私たちは、ワイヤレスネットワーキングにおけるAIの真価の先端にいます。問題を事前に特定して修正し、将来のイベントを迅速かつ確実に予測できる真の仮想ワイヤレスアシスタントがすぐそこに見えています。

AIは長年にわたって研究室や大学で研究されてきましたが、近年はコンピューティングパワー、ビッグデータおよびオープンソース技術の進歩により、この技術が実用化されています。

3つの主要な市場移行

CIOがワイヤレス戦略にAIを採用する理由は十分です。 ワイヤレスネットワーキングは変革期にあり、従来の方法でWiFiネットワークを展開、運用、管理することはもはや十分ではありません。 ワイヤレスネットワーキングにおける3つの主要な市場移行には、AIが必要不可欠です。

第一に、WiFiはますます主要なインターネットアクセス技術になりつつあります。 これまで以上にビジネスクリティカルなので、予測可能で信頼性が高く、測定可能でなければなりません。 同時に、膨大な数のモバイルユーザーやワイヤレス対応のIoTデバイスと相まって、無数のモバイルデバイスの種類、アプリケーション、オペレーティングシステムを考慮して、ワイヤレスのトラブルシューティングを行うことはこれまでにないほど困難です。この移行では、モバイルユーザーのエンドツーエンドエクスペリエンスをより正確に把握する必要があり、自動化、積極的な洞察、プログラマビリティを備えた手作業の日常的なタスクを置き換える新しい自動管理ツールが必要になります。

第二に、モバイルユーザは、ロケーションなどのコンテキスト情報を活用するモバイルデバイス上のパーソナライズされたワイヤレスサービスに慣れてきています。顧客/従業員/ゲスト間のエンゲージメントの向上や、モバイルユーザーの行動への新たな洞察が、事業活動に価値をもたらす鍵だと企業は考えています。

第三に、企業は、営業、人事、財務のITサポートをマネージドクラウドサービスに移行し、効率性を向上させ、内部ITスキルをコアビジネスとより適切に連携させることができます。 セキュリティ、ストレージ、その他の主要インフラストラクチャ要素も急速にクラウドに移行しています。 しかし、ワイヤレスネットワークは、WLAN市場の90%以上がオンプレミスコントローラを介して配信されているため、この移行を採用するのが遅れています。 ワイヤレスをクラウドに移行することにより、CIOはよりシンプルな操作性でよりスケーラブルで弾力性のあるインフラストラクチャを提供し、ワイヤレスネットワークを流れるデータのペタバイトからの実用的な洞察を提供します。

6つのAI要素

適切なワイヤレスAI戦略がなければ、ITは現在の厳しいワイヤレスユーザー要件に対応できません。 この戦略には6つの技術要素が含まれます。

1.洞察のためにデータを収集する能力

すべての偉大なワインがぶどう葡萄から始まるのと同様に、意味のあるAIソリューションは膨大な量の品質データから始まります。 AIは、データの収集と分析を通じて時間の経過とともにインテリジェンスを継続的に構築するため、より多様なデータが収集されるほど、よりスマートになります。したがって、リアルタイムで各デバイスからWi-Fi/BLEドメインのデータを収集し、AIアルゴリズムが即座に分析できるクラウドに情報を送信することが重要です。

2.コンテキストサービス

ワイヤレス戦略でBLEとモバイルアプリを採用している企業は、モバイルデバイスからのデータを持ち込んで、高精度ロケーションサービスを提供してコンテキストサービスを可能にしています。顧客間でグローバルメタデータを集約できる必要があります。 つまり、特定のクライアントの動作や位置情報を把握するためのデータを収集するだけでなく、デバイスの種類、オペレーティングシステム、アプリケーションなどのさまざまな情報や分析情報を得ることができます。これは、ベースライン化と傾向のモニタリング、およびマクロ問題を早期に識別して事前対応できるようにするための鍵です。

3.ドメイン固有の設計意図メトリック

Jeopardyを実行できるシステムの構築、医師の癌診断、IT管理者がワイヤレスの問題を診断するのに役立つかどうか、AIソリューションは、ドメイン固有の知識に基づいたラベル付けされたデータを使用して、 AIモデルを訓練します。 これは、ワイヤレスユーザーエクスペリエンスを分類および監視するための構造化されたデータカテゴリである設計意図メトリックを使用して達成できます。

4.データサイエンスツールボックス

この問題は、ドメイン固有のメタデータのチャンクに分割されています。このメタデータは、強力なマシン学習と大きなデータの世界に供給されます。 データを分析し、実用的な洞察を提供するには、教師付き/教師なしマシン学習やニューラルネットワークなど、さまざまな手法を採用する必要があります。

5.セキュリティ異常検出

ネットワークのあらゆるレベルで異常なネットワークアクティビティを検出することにより、AI対応プラットフォームは、既存のゼロデイの脅威を正確に検出できます。 さらに、ロケーション技術を使用して、偶発的または悪意のある不正なデバイスを正確に特定し、リソースにロケーションベースのアクセスを提供することができます。

6.仮想ワイヤレスアシスタント

ほとんどの人は、Netflixで映画を選んだり、Amazonから何かを購入したり、他の類似した映画やアイテムのおすすめを受け取ったりすると、共同フィルタリングを経験します。 推奨以外にも、協調フィルタリングは、大量のデータをソートし、AIソリューションの特色を出すためにも使用されます。

まとめ

ワイヤレスネットワークでは、この方法を使用して、すべてのデータ収集と分析を意味のある洞察または行動に変えることができます。 複雑な問題を解決するのに役立つ仮想ワイヤレスエキスパートに似ています。

質の高いデータ、ドメインの専門知識と構文(メトリック、分類子、根本原因、相関、ランキング)を組み合わせた仮想ワイヤレスアシスタントを使用して、問題を回避する方法に関する推奨事項と、既存の問題の修正方法に関する実用的な洞察を提供します。 ワイヤレスネットワークのニュアンスを学ぶことができ、「何がうまくいかなかったのか」、「なぜそれが起こったのですか」などの質問に答えることができる人物です。AIはこれを実現しています。

AIの進歩により、あらゆる規模の企業は、予測可能で信頼性が高く、測定可能な無線LAN、簡単で費用対効果の高いワイヤレス操作、驚くほど新しいワイヤレス体験を提供するロケーションサービスを変えることができます。

■出典
NETWORKWORLD
https://www.networkworld.com/article/3233221/lan-wan/6-ai-ingredients-every-wireless-networking-strategy-needs.html

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