Maschinelles Lernen unterstützt Netzwerk Monitoring Plattform

Keysight Technologies hat die Einführung neuer Funktionen für Maschinelles Lernen in der aktiven Netzwerk Monitoring Plattform Hawkeye von Ixia angekündigt. Durch die Ergänzung um maschinelles Lernen hilft das Keysight Unternehmen bei der Verkürzung von Ausfällen und der Verbesserung von der Betriebszeit eines Netzwerks. Es kann schnell Netzwerkanomalien vorhersagen, sie identifizieent und beheben.

Die Menge und die Geschwindigkeit der Rohdaten von Netzwerken und Anwendungen nehmen immer weiter zu. So sehen sich die Netzwerk Betreiber mit einer Flut von Warnungen konfrontiert. Diese Netzwerkteams müssen die Ermüdung durch Alarme vermeiden und gleichzeitig die Fähigkeit zur Fehlerbehebung bei Netzwerk- und Anwendungsproblemen verbessern.

Als Reaktion darauf hat sich Maschinelles Lernen, auch Machine Learning als gute Methode zur Erkenntnis-Gewinnung aus riesigen Datenmengen erwiesen. Bis 2022 werden laut Gartner über 50 % der neu entwickelten Anwendungen auf Basis Maschinellem Lernens oder künstlicher Intelligenz umgesetzt werden.

Maschinelles Lernen unterstützt Netzwerkteams

„Keysights Hawkeye nutzt das Maschinelle Lernen, um Netzwerk-Betriebsteams dabei zu unterstützen, ihre immer komplexer werdenden Netzwerke zu verstehen“, sagte Recep Ozdag, Vice President und General Manager of Visibility bei Keysights Network Applications & Security Group. „Die Netzwerkbetriebsteams tun sich schwer, grundlegende Leistungsmetriken mit tatsächlichen Netzwerkproblemen zu korrelieren. Die neuen Machine Learning Funktionen bieten Einblick in sinnvolle Varianten. So können die Teams schnell auf echte Überlastungen, Probleme und Ausfälle mit der Anwendungsleistung aufmerksam gemacht werden.“

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Hawkeye verfügt über eine automatische Schwellenwert- und Ausreißererkennung. Diese kombiniert eine auf maschinellem Lernen basierende Problemerkennung mit anpassbaren Empfindlichkeitskriterien. Es durchdringt das Durcheinander und benachrichtigt die Netzwerkteams sofort über Probleme. Ein Ausreißer-Dashboard ermöglicht es diesen Teams, potenzielle Probleme auf einen Blick zu erkennen. Zudem bietet es integrierte, detaillierte Visualisierungen, die bei der Analyse und Lösung der Grundursache helfen.

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