予測モデリングを活用して自己修復型 Networks構築する方法

オンデマンド・ウェビナー（44分）
シニア・アーキテクト、スリダール・イヤーを迎えて

トラフィック・ソースが急速に拡大するにつれ、企業ネットワークはますます複雑化している。多くの企業レベルの企業や組織では、新しい支店や、COVID-19 の流行によるリモート・ユーザー、多数の新しいビジネス・アプリケーションが増え続けています。このようなネットワーク・アクティビティの増加と複雑化により、接続性の問題やアプリケーション・パフォーマンスの問題が発生することがよくあります。

Networksシニアアーキテクト、スリダル・アイヤー氏が、機械学習と人工知能に基づく予測型ネットワーキングが、いかにして自己修復型ネットワークを実現するかについて解説します。スリダル氏は、ネットワークのボトルネックが発生する前に特定する「事後対応型」のアプローチではなく、「事前対応型」のアプローチを通じて、予測型ネットワークがいかにしてネットワークパフォーマンスをより効果的に最適化できるかを説明します。

このウェビナーでは、以下のことを学びます：

• 機械学習とAIを活用して予測モデルを構築し、企業のネットワーク・トラフィックを最適化する方法
• ネットワーク・トラフィックの異なるセグメントに対して適切なサービス・レベル・アグリーメントを確立し、最適なパス選択を可能にする方法
• サポートチームの負担を軽減するプロアクティブな通知と高度なデバッグ機能の作成方法