ACT Blog

logo bendera indonesia
Artificial intelligence (AI) Networking Teknologi Ahmad Rudiansyah  

Apa itu AI untuk Jaringan?

ACT Communications – Semakin banyak perusahaan memanfaatkan sinergi antara kecerdasan buatan (AI) dan jaringan. Dengan proliferasi perangkat pengguna dan data yang mereka hasilkan, perusahaan semakin mengandalkan AI untuk membantu mengelola infrastruktur jaringan yang luas.

Pada tahun 2024, 60% perusahaan akan memiliki infrastruktur yang dilengkapi AI yang akan memerlukan otomatisasi yang lebih luas dan analitik prediktif untuk aspek jaringan seperti pemecahan masalah, pencegahan insiden, dan korelasi peristiwa.

Apa itu AI untuk Jaringan?

AI menjadi semakin meluas ketika perusahaan mencoba mengelola jaringan yang semakin kompleks dengan sumber daya yang dimiliki departemen TI mereka. Apa yang dulu dilakukan oleh administrator jaringan secara manual sekarang sebagian besar otomatis – atau bergerak seperti itu.

Namun, penggunaan AI tidak melindungi bahkan perusahaan terbesar dari pemadaman jaringan. Facebook mengalami pemadaman besar-besaran pada Oktober 2021 yang disalahkan perusahaan karena konfigurasi ulang router yang salah. AWS juga mengalami pemadaman pada Desember 2021 yang menyebabkan kesalahan skalabilitas jaringan.

Terlepas dari kecanggihan AI dan semua yang dapat dilakukannya untuk jaringan, itu tidak mudah. Ini menggarisbawahi pentingnya intervensi manusia dalam jaringan.

Bagaimana AI Diterapkan dalam Jaringan

AI, lebih khusus aplikasi pembelajaran mesin (ML), membantu administrator jaringan mengamankan, memecahkan masalah, mengoptimalkan, dan merencanakan evolusi jaringan.

Keamanan

Sebuah proliferasi titik akhir dalam jaringan di era bekerja dari rumah – dan bekerja dari mana saja – memperluas permukaan serangan jaringan. Agar tetap aman setiap saat, jaringan harus dapat mendeteksi dan merespons perangkat yang tidak sah atau disusupi.

AI meningkatkan proses orientasi perangkat resmi ke jaringan dengan menetapkan dan secara konsisten menegakkan kualitas layanan (QoS) dan kebijakan keamanan untuk perangkat atau sekelompok perangkat. AI secara otomatis mengenali perangkat berdasarkan perilakunya dan secara konsisten menerapkan kebijakan yang benar.

Jaringan bertenaga AI juga mendeteksi perilaku mencurigakan, aktivitas yang menyimpang dari kebijakan, dan akses perangkat yang tidak sah ke jaringan lebih cepat daripada yang bisa dilakukan manusia. Jika perangkat yang diotorisasi memang disusupi, jaringan bertenaga AI menyediakan konteks untuk acara tersebut.

Kategorisasi perangkat dan pelacakan perilaku membantu administrator jaringan mengelola berbagai kebijakan untuk berbagai perangkat dan grup perangkat serta mengurangi potensi kesalahan manusia saat memperkenalkan perangkat baru yang diotorisasi ke jaringan. Ini juga membantu mereka mendeteksi dan memecahkan masalah jaringan dalam waktu singkat.

Baca Juga :  Mengenal Pelajaran Teknologi Informasi dan Komunikasi Berserta Dengan Contohnya

Penyelesaian masalah

Sebelum jaringan berbasis AI, NetOps (operasi jaringan) perlu menentukan masalah jaringan dengan meninjau log, peristiwa, dan data di berbagai sistem. Pekerjaan manual ini tidak hanya memakan waktu dan pemadaman yang lama, tetapi juga membuka peluang terjadinya kesalahan manusia. Banyaknya data yang terlibat dalam jaringan saat ini secara manusiawi membuat tim NetOps tidak mungkin, tidak peduli seberapa besar, untuk menyaring log peristiwa untuk mengidentifikasi dan memperbaiki masalah jaringan.

Sekarang, AI memungkinkan jaringan untuk tidak hanya memperbaiki masalah sendiri untuk uptime maksimum tetapi juga menyarankan langkah-langkah yang dapat ditindaklanjuti untuk diambil NetOps.

Ketika masalah terjadi, jaringan yang digerakkan oleh AI menggunakan teknik penambangan data untuk menyaring terabyte data dalam hitungan menit untuk melakukan korelasi peristiwa dan analisis akar penyebab. Korelasi peristiwa dan analisis akar masalah membantu mengidentifikasi dan menyelesaikan masalah dengan cepat.

AI membandingkan data real-time dan historis untuk menemukan anomali terkait yang memulai proses pemecahan masalah. Contoh data yang relevan termasuk firmware, log aktivitas peralatan, dan indikator lainnya.

Jaringan yang diresapi AI dapat menangkap data yang relevan tepat sebelum insiden, membantu penyelidikan dan mempercepat proses pemecahan masalah. Data dari setiap insiden membantu algoritme pembelajaran mesin di jaringan untuk memprediksi peristiwa jaringan di masa mendatang dan penyebabnya.

Selain mendeteksi dan belajar dari kesalahan jaringan, AI secara otomatis memperbaikinya dengan mengambil dari bank data historis jaringan yang kaya. Atau, ini bergantung pada data ini untuk membuat rekomendasi yang tepat tentang bagaimana insinyur jaringan harus mendekati masalah.

Kemampuan AI merampingkan dan secara drastis meningkatkan proses pemecahan masalah. AI mengurangi jumlah tiket yang harus diproses oleh TI, dan dalam beberapa kasus ia dapat menyelesaikan masalah sebelum pengguna akhir, dan bahkan TI, menyadari adanya masalah.

Optimasi Jaringan

Menjaga jaringan berfungsi dan aman pada awal adalah satu hal, tetapi mengoptimalkannya adalah hal lain. Proses terus menerus dalam mengoptimalkan jaringan adalah apa yang membuat pengguna akhir senang dan mempertahankan mereka sebagai pelanggan dalam jangka panjang.

Baca Juga :  Solusi Jaringan yang Ditentukan Perangkat Lunak Teratas

Standar konektivitas nirkabel telah berkembang dalam hal kecepatan, jumlah saluran, dan kapasitas bandwidth saluran. Standar ini lebih dari yang dapat ditangani oleh inisiatif NetOps tradisional, tetapi tidak terlalu banyak untuk jaringan yang dilengkapi dengan AI.

Optimalisasi jaringan melibatkan trifecta pemantauan jaringan, merutekan lalu lintas, dan menyeimbangkan beban kerja. Dengan begitu, tidak ada satu bagian dari jaringan yang terbebani. Sebaliknya, jaringan mampu memberikan kualitas layanan terbaik secara efisien dengan mendistribusikan lalu lintas secara lebih merata di seluruh jaringan.

Jaringan saat ini membutuhkan jaringan AI yang dapat mengoptimalkan diri sendiri yang berkembang pada data jaringan berbasis peristiwa secara real-time. Melalui pembelajaran mendalam, misalnya, komputer dapat menganalisis beberapa kumpulan data yang terkait dengan jaringan. Berdasarkan data tersebut, mesin rekomendasi jaringan memeriksa mesin kebijakan untuk membuat rekomendasi cerdas guna menyempurnakan kebijakan yang ada.

Di satu sisi, saran memenuhi standar kualitas layanan dasar terlepas dari keadaan yang berubah, seperti lonjakan lalu lintas di wilayah geografis tertentu atau pada perangkat pengguna. Mesin rekomendasi mungkin menyarankan untuk mengaktifkan aset menganggur atau mengubah rute lalu lintas melalui jalur yang lebih panjang untuk mengurangi kemacetan.

Pada saat yang sama, saran tersebut mematuhi batasan operasional dasar jaringan, seperti memprioritaskan panggilan telepon dan kinerja pesan teks SMS daripada streaming video.

Jaringan kemudian akan mengoptimalkan ulang peralatannya sendiri berdasarkan rekomendasi. Jaringan yang dioptimalkan sendiri memaksimalkan aset jaringan yang ada, mengarahkannya pada cara terbaik untuk beroperasi mengingat sumber dayanya yang terbatas, sementara juga memastikan kepatuhan terhadap perjanjian tingkat layanan (SLA).

Melalui observabilitas dan orkestrasi jaringan yang didukung AI, pengguna mendapatkan pengalaman jaringan sebaik mungkin.

Perencanaan Jaringan

Mengingat pertumbuhan jaringan 5G, AI akan memiliki dampak terbesar dalam perencanaan jaringan untuk menyediakan layanan baru atau memperluas layanan yang ada ke pasar yang kurang terlayani.

Laporan Ericsson tahun 2018 menemukan bahwa 70% penyedia layanan di seluruh dunia melaporkan AI memiliki dampak terbesar pada keandalan jaringan. Tidak jauh di belakang keandalan, pengoptimalan jaringan, dan analisis kinerja jaringan adalah dua area lebih lanjut di mana 58% responden mengatakan AI mendapatkan daya tarik.

Menggunakan AI untuk analisis kinerja jaringan memungkinkan penyedia layanan komunikasi untuk memprediksi secara akurat apa yang dibutuhkan jaringan dan dengan demikian dapat mempersiapkan diri dengan lebih baik.

Baca Juga :  10 Praktik Terbaik Manajemen Jaringan

Misalnya, AI dapat digunakan untuk meningkatkan akurasi geolokasi jaringan penyedia. Melakukannya memberikan informasi penting untuk membantu penyedia mengevaluasi kualitas layanan di area tertentu. Informasi itu, pada gilirannya, menginformasikan rencana untuk peningkatan jaringan di masa mendatang.

AI juga ikut bermain ketika mencoba mengidentifikasi area pasar yang kurang terlayani. Ini membantu membedakan pasar yang dilayani dan tidak dilayani dari citra satelit.

AI memberi bisnis, khususnya penyedia layanan komunikasi, keunggulan kompetitif dengan membantu mereka mengidentifikasi dan bertindak berdasarkan peluang strategis.

Manfaat Memanfaatkan AI untuk Jaringan

Jaringan yang diresapi AI memberi organisasi sejumlah manfaat, termasuk:

  • Pemantauan terus menerus.
  • Korelasi peristiwa dan analisis akar penyebab untuk mendeteksi, memperbaiki, mempelajari, dan mencegah masalah jaringan.
  • Analitik prediktif untuk secara proaktif mengidentifikasi dan mengatasi masalah di masa mendatang.
  • Lebih sedikit contoh waktu henti.
  • Waktu henti yang lebih pendek ketika itu terjadi.
  • Penyediaan jaringan otomatis, seperti untuk perangkat dan pengoptimalan.
  • Rekomendasi peningkatan jaringan otomatis.
  • Peningkatan kinerja jaringan.

Masa Depan Penggunaan AI dalam Jaringan

Mengingat banyak manfaat dari jaringan yang diresapi AI, mereka pasti akan terus tumbuh dalam adopsi di seluruh perusahaan saat ini. AI memainkan peran yang semakin penting dalam mengelola jaringan yang dengan cepat menjadi lebih kompleks.

Namun, ketakutan bahwa AI akan menggantikan profesional jaringan adalah perhatian yang dicatat tetapi pada akhirnya tidak beralasan. Jaringan masih membutuhkan manusia untuk memverifikasi dan terkadang meningkatkan fungsionalitas AI dengan:

  • Mengatasi perbedaan antara masalah jaringan dan solusi yang diusulkan yang dihasilkan sistem.
  • Membantu mesin ketika tidak dapat menghasilkan solusi dengan tingkat kepercayaan yang tinggi.
  • Memeriksa korelasi peristiwa dan menggunakan logika manusia untuk memandu algoritme tentang apa yang harus dan tidak harus dipelajari dalam hal dependensi peristiwa.
  • Memvalidasi analisis mesin sebelum menerapkan rekomendasinya.
  • Memahami bagaimana mesin sampai pada wawasan, keputusan, atau kesimpulan.

Selain intervensi ini, karena peran AI yang sebagian besar otomatis dalam jaringan, tim TI dapat mencurahkan sumber daya mereka untuk tugas-tugas strategis dan bernilai tinggi, seperti pengalaman digital dan peluncuran inisiatif digital.

 

Open chat
Tim Marketing
Halo, silahkan jelaskan kebutuhan anda agar kami dapat memberikan penawaran terbaik!