鉴于当今网络(有线或无线)带来的复杂性,今天的IT管理员不再需要传统的网络监控方法。网络运营商需要积极主动,而不是对网络事件做出反应。他们应该考虑一系列监控方面,如报表,以预测网络未来需要什么。这需要一种有前途的技术来准确分析和预测网络需求数据,并防止瓶颈或停机。
例如,在实时网络性能监控之后,应估计网络未来的需求。但每个网络的动态性质都使得很难估计标准值,因此需要能够研究现有趋势的解决方案,并提出见解,以将网络保持在最佳水平。在这些情况下,机器学习将通过收集流量数据、吞吐量和应用程序可用性等指标来提供帮助,并估计必要的网络性能。在本页中,我们将看看组织是如何实现这一目标的。
机器学习技术在大多数行业中都取得了突破,以解决挑战。由于它依赖于构建算法,并创建没有预定义规则的解决方案,技术爱好者用它来为困难情况提供结果。网络是一个特定领域,机器学习具有将数据转化为可操作见解的主要适用性。
网络运营和管理是一条与大多数手动错误和困难相连的巨大途径。由于问题威胁到组织保持警惕,找到同等的解决方案也同样复杂。大多数现代网络挑战取决于强大的技术,如机器学习和一种战略,如主动的方法来应对任何行之有效的挑战。
网络预测与机器学习相结合是主动网络管理的一部分,组织需要随时了解如何避免瓶颈和提高网络效率。虽然网络预测本身对企业来说是一个好处,但您如何预测现有IT基础架构的需求,使其向您展示对网络的可见性,并且仍然提供对未来网络的见解,这是机器学习提供优势的地方。
考虑一个机器学习可以帮助网络预测的例子。一个组织的网络一直受到拥堵问题的困扰。当管理员考虑带宽升级时,他怀疑现有带宽可能不够。因此,他使用预测报表作为其智能来查看协议的流量报表,并计划随着业务增长增加带宽。
通过机器学习,他能够对流量类型进行分类,并估计分配给单个应用程序的带宽。管理员还决定限制使用带有媒体网流量报表的资源密集型应用程序,并能够确定最佳流量比以保持预期性能。
鉴于云、物联网和NaaS技术的快速和强大的采用,您如何保持网络为未来做好准备很重要。如果组织需要不同的工具来支持所有技术呢?当然,这是网络管理员最困难的调用,因为集成、灵活性和学习曲线将处于他们的极端。出于这个原因,一个与任何组织和架构兼容的工具很重要。
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