Mobile-Menu

Vorhersage und Optionen zur Fehlerbehebung KI-gesteuerte „Predictive Maintenance“ für das Netzwerk

Von Bernhard Lück

Ungeplante Netzwerkausfälle sind Gift für die Produktivität von Mitarbeitern, Maschinen und unternehmerischen Prozessen. Mithilfe der „Cisco Predictive Networks“ soll es dank künstlicher Intelligenz künftig möglich sein, Probleme vorherzusagen, noch bevor sie auftreten.

Anbieter zum Thema

Cisco Predictive Networks sammelt Daten aus Telemetriequellen. Sobald diese erfasst sind, könne die Software lernen, Muster mithilfe von Modellen zu erkennen.
Cisco Predictive Networks sammelt Daten aus Telemetriequellen. Sobald diese erfasst sind, könne die Software lernen, Muster mithilfe von Modellen zu erkennen.
(Bild: Cisco)

Die Reaktion auf Störungen stellte im Jahr 2021 für knapp die Hälfte (45 %) aller IT-Leiter weltweit die größte Herausforderung im Bereich Netzwerk dar, so ein Ergebnis des Global Networking Trends Report 2022 von Cisco. Prädiktive Technologien werden künftig diese Belastung senken und IT-Teams helfen, kostspielige Unterbrechungen zu vermeiden.

Vorausschauende Netzwerke

Um die Netzwerkzuverlässigkeit und -leistung in allen Betriebsszenarien zu verbessern, kombiniert Cisco neue vorausschauende Verfahren mit Technologien für Monitoring, Transparenz und Intelligenz. Eine in den letzten zwei Jahren hierfür entwickelte „Predictive Analytics Engine“ habe man im Praxisbetrieb bei Kunden ausführlich getestet. In Zusammenarbeit mit Kunden aus verschiedenen Branchen seien die jeweiligen Prognosemodelle optimiert worden, wobei fortschrittliche Analysemethoden und maschinelles Lernen eine hohe Präzision bei der Vorhersage sicherstellten, so Cisco.

„Cisco Predictive Networks“ sammelt Daten aus einer Vielzahl von Telemetriequellen. Sind sie einmal eingebunden, könne die cloudbasierte Software lernen, Muster mithilfe von Modellen zu erkennen. Dadurch sei es möglich, Probleme in der Netzwerkumgebung zu prognostizieren und Optionen zur Fehlerbehebung bereitzustellen. Die Technologie sei dabei so aufgebaut, dass Kunden selbst entscheiden können, wie weit sie die Engine in ihrem Netzwerk einbinden möchten. Dies lasse ihnen Spielräume, um den Einsatz der Technologie zu testen und künftig flexibel zu erweitern.

„Die Zukunft der Konnektivität wird von selbstheilenden Netzwerken abhängen, die vorhersagen, lernen und planen“, prognostiziert Chuck Robbins, Chairman und CEO von Cisco. „Unsere Technologie für prädiktive Netzwerke wurde zusammen mit Kunden entwickelt und getestet. Unsere Pilotanwender sehen große Vorteile in den Bereichen Zeit- und Geldersparnis. Die Branche hat auf ein sicheres, proaktives Netzwerk gewartet, und nur Cisco ist in der Lage, dies bereitzustellen.“

Der erste Eindruck zählt

Vorausschauende Technologie wird für IT-Teams zum Schlüssel für die Bewältigung aktueller Infrastrukturaufgaben – sei es, Cybersecurity-Bedrohungen abzuwehren, hybride Arbeit zu ermöglichen oder moderne Cloud-Strukturen aufzubauen. Hinzu kommt, dass zuverlässige Netzwerkverbindungen für Mitarbeiter und Kunden inzwischen geschäftskritisch sind. Für Kunden liefert oft bereits die Leistung einer App den ersten Eindruck zu einem Unternehmen. Funktioniert ein digitaler Dienst nicht, meiden knapp 60 Prozent der Kunden ihn auf Dauer – so das Ergebnis einer aktuellen Studie zur Rolle digitaler Erfahrungen im Kaufverhalten. Um digitale Geschäftsmöglichkeiten profitabel umzusetzen, sind Unternehmen darauf angewiesen, Netzwerkprobleme besser vorherzusagen, sie proaktiv zu vermeiden und ihren Kunden die bestmögliche Erfahrung zu gewährleisten.

Cisco Predictive Networks soll künftig als integriertes SaaS-Angebot genutzt werden können.

Jetzt Newsletter abonnieren

Täglich die wichtigsten Infos zu Netzwerktechnik, IP-Kommunikation und UCC

Mit Klick auf „Newsletter abonnieren“ erkläre ich mich mit der Verarbeitung und Nutzung meiner Daten gemäß Einwilligungserklärung (bitte aufklappen für Details) einverstanden und akzeptiere die Nutzungsbedingungen. Weitere Informationen finde ich in unserer Datenschutzerklärung.

Aufklappen für Details zu Ihrer Einwilligung

(ID:48298250)