過去と現在のデータを組み合わせて活用する機械学習と分析により、重点的に監視すべき事柄を示します。ネットワークにとって何が正常(異常)かを見定め、脅威を特定し、ビジネスに大きく影響する問題や機会を予測します。雑然とした情報を整理して実用的な洞察を見出すには、拡張知能が必要です。
ネットワークの隅々までアクセスできるようになると、多くの情報を取り込むようになります。不要な情報は排除して、重要な情報だけに焦点を合わせなければなりません。この焦点は、機械学習とイベント相関の組み合わせによって、ほぼリアルタイムのデータを得ることを可能にします。獲得したデータにより基準を確立し、絶えず評価することで、人間では難しい迅速な異常の発見が可能になります 。
スケーラブルで適応性があり、手動操作をほとんど必要とせずに、動作を予測しエラーを減少させるソリューションにより、無線アクセス ネットワーク(RAN)を自動化する方法について説明します。一般的な RAN の制約を超えて拡張し、非常に優れたユーザ エクスペリエンスを提供しつつ、リソースの最大限の活用を実現します。
- ライブ アラート モニタリング
- ノイズ削減とアラートのグループ化
- ネットワーク健全性の迅速な分析
- クローズドループと自動化による修復
- クラウドベースの SaaS
- ネットワーク経路の分析
- 経路リークまたは経路ハイジャックの監視
- クラウドベースの SaaS
- デバイスが信頼できる既知の適正な値(KGV)に準拠していることを確認
- シスコのハードウェアによる信頼チェーンの強化