https://techcrunch.com/2017/10/17/cisco-using-ai-and-machine-learning-to-help-it-predict-failures/?ncid=rss
우리는 당신의 IT 시스템에서 오는 신호의 수가 인간이 몇 년 전에 추적 할 수있는 능력을 능가했다는 것을 언젠가는 알고있었습니다. 기계가 도움이 될 수 있고 얼마 동안 있었어. 인공 지능과 기계 학습의 출현으로 이러한 능력과 속도가 가속화되었습니다. 시스코는 이러한 기술을 사용하여 고객이 주요 문제가되기 전에 실패를 발견 할 수 있도록 지원한다고 발표했습니다.
Cisco의 솔루션은 인공 지능과 기계 학습을 사용하는 다른 사람들과 유사합니다. 이러한 시스템을 통해 우리에게 던져지는 엄청난 양의 정보를 인간이 탐색 할 수 있도록 도와줍니다. 이 회사는 이러한 요구를 해결하기 위해 두 가지 새로운 서비스 세트를 도입하고 있습니다.
첫 번째 "비즈니스 크리티컬 서비스"는 분석, 자동화, 컴플라이언스 및 보안 도구를 사용합니다. 이전에는 보지 못했지만이 서비스의 상태를 추적하는 데는 도움이되지 않습니다. 그들은 이러한 시스템이 다운되는 위험을 줄이면서 가장 중요한 비즈니스 서비스를 추적하는 것과 관련된 복잡성을 줄여 준다고 주장하고 있습니다.
이러한 종류의 추적은 정확히 AppDynamics가하는 것인데, 시스코는 올해 초 37 억 달러에 구입 한 회사입니다 . 이러한 서비스가 AppDynamics 자산에서 개발되었는지는 명확하지 않지만 이것이 비즈니스를 구축 한 모니터링 유형입니다.
두 번째 서비스 세트 인 "Cisco High Value Services"는 고객을위한 소프트웨어, 솔루션 및 네트워크 지원을 통해 IT를위한 손 잡는 서비스를 제공합니다.
IDC의 크리스 버나드 (Chris Barnard)는 이러한 종류의 오퍼링은 현대화 프로세스에 빠진 기업들이 사내 전문 기술이 부족한 경우에도이를 따라 잡을 수있는 능력을 부여한다고 말합니다. Barnard는 성명서를 통해 "일부 기업은 디지털 전환을 따라 잡기에는 너무 빠른 속도로 진화하고 있습니다. 결과적으로 이러한 기술 격차 문제를 해결할 수있는 기술, 전문성 및 역량을 갖춘 대형 공급 업체 파트너에게 의존하고 있습니다. 이 경우 큰 공급 업체 파트너는 Cisco입니다.
시스코가 이러한 제품을 업계에서 처음으로 채택한 반면, 전체 산업용 IoT 비즈니스는 장애가 발생하기 전에 장애를 예측한다는 아이디어를 토대로 구축되었습니다. Splunk와 같은 회사는 AI 및 기계 학습을 사용하여 DataDog 및 New Relic (AppDynamics의 경쟁 업체)과 같은 응용 프로그램 성능 모니터링 회사와 마찬가지로 IT 시스템에서 오는 많은 신호를 분석하여 IT 전문가를 예고하고 알립니다.
시스코는 첨단 기술, 네트워킹 하드웨어 전문 지식 및 이름 승인을 사용하여 변화하는 기술 환경에 적응하는 데 어려움을 겪고있는 비즈니스를 지원하기 위해 노력하고 있습니다.
추천 이미지 : 저스틴 설리반 / 게티 이미지