Công nghệKhoa họcmui ten tab

Ứng dụng máy học vào hệ thống giám sát mạng để kịp thời phát hiện bất thường

Thứ Bảy, ngày 08/02/2020, 06:00

Theo dự báo của Gartner, sẽ có hơn 50% ứng dụng doanh nghiệp mới được tích hợp các mô hình Machine Learning hay AI (trí tuệ nhân tạo) vào năm 2022.

Công ty công nghệ Keysight Technologies vừa công bố tích hợp các tính năng Machine Learning (máy học) vào hệ thống giám sát mạng chủ động Hawkeye của Ixia - một công ty con của Keysight. Việc bổ sung công nghệ này cho phép Hawkeye nhanh chóng phát hiện, xác định và giải quyết các bất thường mạng, giúp các doanh nghiệp hạn chế sự cố ngưng trệ mạng và tăng thời gian hoạt động mạng.

 ung dung may hoc vao he thong giam sat mang de kip thoi phat hien bat thuong hinh anh 1

Keysight Technologies là công ty công nghệ giúp các doanh nghiệp, nhà cung cấp dịch vụ và cơ quan chính phủ thúc đẩy sáng tạo để kết nối và bảo đảm an toàn thế giới.

Các giải pháp của Keysight tối ưu hóa hệ thống mạng và giúp đưa các sản phẩm điện tử ra thị trường nhanh hơn, với mức chi phí thấp hơn qua các sản phẩm từ mô phỏng tới tối ưu hóa trong hệ thống mạng và môi trường đám mây. Các khách hàng của họ trải rộng trong các lĩnh vực truyền thông, hàng không vũ trụ, quốc phòng, ô tô, năng lượng, bán dẫn và thị trường điện tử nói chung.

 ung dung may hoc vao he thong giam sat mang de kip thoi phat hien bat thuong hinh anh 2

Hawkeye cũng có những nghiên cứu về ứng dụng mạng 5G.

Khi dữ liệu tiếp tục tăng cả về số lượng lẫn tốc độ, các nhóm vận hành mạng sẽ gặp phải hàng loạt các cảnh báo liên quan. Các nhóm này cần giảm sự mệt mỏi do cảnh báo, đồng thời tăng cường khả năng xử lý các vấn đề mạng và ứng dụng, và công nghệ Machine Learning chính là phương thức mới để có thấu hiểu chuyên sâu từ lượng dữ liệu khổng lồ đó.

Theo dự báo của Gartner, sẽ có hơn 50% ứng dụng doanh nghiệp mới được tích hợp các mô hình Machine Learning hay AI (trí tuệ nhân tạo) vào năm 2022.

Tính năng dò ngưỡng và phát hiện bất thường tự động của Hawkeye kết hợp khả năng phát hiện sự cố dựa trên công nghệ máy học với các tiêu chí độ nhạy tùy chỉnh. Khi phát hiện sự cố, tính năng này ngay lập tức gửi cánh báo tới các nhóm vận hành mạng về các nguy cơ tiềm ẩn. Một bảng hiển thị chi tiết dữ liệu bất thường, tập trung và trực quan sẽ giúp họ dễ dàng nhìn thấy các sự cố tiềm tàng, hỗ trợ hiệu quả phân tích nguyên nhân gốc rễ và xử lý vấn đề.

Ngọc Phạm

Ứng dụng máy học vào hệ thống giám sát mạng...


Gửi
icon_FaceBook icon_LinkedIn icon_GooglePlus icon_Twiter icon_eMail icon_RSS