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20 de março de 2020

A Inteligência Artificial  é capaz de lidar com muitos problemas de rede que inundam as centrais de atendimento diariamente

Por Cherie Martin

Cherie Martin – Gerente sênior de Soluções de Marketing da Aruba

Os clientes estão sempre me dizendo que precisam responder à demanda de “fazer mais com menos”. As histórias são parecidas.

As equipes de TI são pequenas e os orçamentos são limitados, enquanto o trabalho duro de manter a rede em funcionamento é mais complicado do que se imagina. Operar é apenas uma das responsabilidades desses profissionais.

Há, também, uma lista crescente de solicitações para o lançamento de novos aplicativos e serviços, que sobrecarregam até os administradores mais experientes.

E se uma grande parte das operações diárias fosse automatizada? E se o aprendizado de máquina baseado em IA (Inteligência Artificial) estivesse em toda parte da rede para ajudar a TI a se concentrar em projetos mais complexos?

Pense nos chamados por falta de conectividade do cliente e baixo desempenho da rede que simplesmente desapareceriam. Esses problemas geralmente começam com fundamentos fracos de RF (rádio frequência) e desviam esforços que poderiam ser melhor investidos em outras áreas.

Após o início das chamadas, resolver uma demanda de RF pode exigir visitas a lugares remotos, análise do espectro, esforços para reproduzir o problema e tempo no telefone com o suporte técnico de um fornecedor. Além da RF, a TI lida com aqueles curiosos problemas intermitentes que podem ser especialmente difíceis e demorados de solucionar.

Não seria ótimo se a sua rede pudesse dizer o que há de errado quando essas situações acontecem e recomendar como corrigi-las? Redes que incluem Inteligência Artificial e automação podem fazer exatamente isso.

Usando a Inteligência Artificial para resolver problemas

As ferramentas inteligentes de automação foram projetadas especificamente para equipes de TI que precisam de resoluções rápidas e proativas para seus usuários finais, e estão amadurecendo rapidamente. De fato, AIOps (inteligência artificial para operações de TI) é uma abordagem emergente em nosso setor.

A Inteligência Artificial pode fornecer informações, aprimoramentos e recomendações de configuração em áreas que incluem:

• Conectividade – todas as etapas, incluindo associação, autenticação, DHCP e DNS

• Largura de banda e taxa de transferência – canais e faixas de rádio ideais (2,4 e 5 GHz)

• Desempenho de Wi-Fi – localização e densidade do AP (ponto de acesso), utilização do tempo de antena

• Desempenho do AP – transmissão de energia, mudanças frequentes de canal, economia de energia

• Capacidade de resposta do aplicativo – aplicativos internos e SaaS hospedados na nuvem

• Métricas – tempo de conectividade, taxa de transferência, latência, jitter, pontuação MOS, perda de pacotes, RSSI.

Vejamos o que aconteceria em alguns dos problemas recorrentes:

“Não consigo me conectar à rede” – A Inteligência Artificial pode executar algoritmos diferentes e criar visualizações do painel que permitem aos administradores de TI ver o status da conexão para todos os clientes em tempo real. Necessidades como pontuação geral, integridade de cada estágio da jornada de conectividade e insights sobre causas são facilmente compreendidas. Os administradores de TI podem até mesmo acessar detalhes sobre problemas que afetam clientes específicos.

“A rede está lenta” – Uma rede com baixo desempenho significa que os usuários são menos produtivos. A IA pode identificar imediatamente a origem da lentidão e recomendar ações corretivas para o administrador.

“Estamos na sala de reuniões X e as conexões Wi-Fi continuam caindo” – Os pontos de acesso geralmente são a causa do problema quando os usuários têm dificuldades em um local específico. A Inteligência Artificial e a automação fornecem à equipe de TI a causa e a recomendação para que eliminem as suposições e passem rapidamente para o modo de solução de problemas.

A Inteligência Artificial aprimora continuamente seu entendimento de desempenho bom, aceitável e ruim para redes de todos os tipos, tamanhos, topologias e padrões de tráfego. Esse aprendizado contínuo é moldado a partir das ações recomendadas que os administradores de rede podem seguir para corrigir problemas e otimizar as experiências sem perder muito tempo.

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