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機械学習Keysight Technologies の新機能を導入しました 機械学習 アクティブで ネットワーク監視プラットフォーム ホークアイイキシア 発表しました。 機械学習を追加することにより、キーサイトはダウンタイムを削減し、ネットワークのアップタイムを改善することができます。 ネットワークの異常を迅速に予測、特定、修正できます。

ネットワークおよびアプリケーションからの生データの量と速度は増加し続けています。 ネットワークオペレータは、大量の警告に直面しています。 これらのネットワークチームは、アラーム疲労を回避しながら、ネットワークとアプリケーションの問題をトラブルシューティングする能力を向上させる必要があります。

それに応じて、機械学習を含む機械学習は、膨大な量のデータから知識を得るための優れた方法であることが証明されています。 ガートナーによると、2022年までに、新しく開発されたアプリケーションの50%以上が機械学習または人工知能に基づいて実装されます。

機械学習はネットワークチームをサポートします

「Keysights Hawkeyeは、機械学習を使用して、ネットワーク運用チームがますます複雑化するネットワークを理解するのを支援します」と、Keysights Network Applications&Security Groupの可視性担当副社長兼ゼネラルマネージャーであるRecep Ozdagは述べています。 「ネットワーク運用チームは、基本的なパフォーマンスメトリックを実際のネットワークの問題と関連付けることに苦労しています。 新しい機械学習機能は、有用なバリアントの洞察を提供します。 これにより、チームは実際の過負荷、問題、およびアプリケーションパフォーマンスの障害について迅速に警告を受けることができます。

Hawkeyeには自動しきい値と異常値の検出があります。 これは、機械学習ベースの問題検出とカスタマイズ可能な感度基準を組み合わせたものです。 それは混乱を乗り越え、すぐにネットワークチームに問題を通知します。 異常値ダッシュボードにより、これらのチームは潜在的な問題を一目で特定できます。 また、根本原因の分析と解決に役立つ統合された詳細な視覚化も提供します。


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