Każdy ma jakieś doświadczenia z rozwiązaniami z dziedziny sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego (AI/ML). Pojęcia te są obecnie tak szeroko stosowane w branży, że czasem trudno jest określić, czy w danym przypadku rzeczywiście przynoszą one korzyści, czy po prostu stanowią element marketingowy. Podejście Extreme do tych technologii jest niespotykane w branży. Pomagamy organizacjom wykorzystać możliwości uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji nie tylko do zapanowania nad danymi czy szybszego, inteligentniejszego i bardziej efektywnego przetwarzania danych – my przede wszystkim sprawiamy, że te dane i źródła ich powstania są zrozumiałe.
Zaufanie do rozwiązań sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego Extreme bierze się stąd, że dostarczamy czytelnych danych o źródle pochodzenia wygenerowanych informacji. Dzięki temu organizacje mogą automatyzować procesy operacyjne, zwiększać poziom bezpieczeństwa oraz zwiększać poziom doświadczeń użytkowników.
Tradycyjne technologie AI/ML
Reakcyjne wykrywanie anomalii
Podatność na błędy
Ograniczona efektywność
Niejednoznaczne źródło informacji
Rozwiązanie AI/ML od Extreme
Aktywne wykrywanie anomalii
Zmniejszona liczba fałszywych alarmów
Optymalizacja efektywności
Możliwość wytłumaczenia uzyskanych danych
Zmniejszone ryzyka operacyjne
i poprawiona jakość doświadczeń użytkowników
Eksperckie
zastosowania
Extreme wykorzystuje technologie AI/ML wyłącznie na potrzeby rozwiązywania najbardziej złożonych problemów, które wymagają skomplikowanej analizy danych i które przynoszą istotne korzyści organizacji.
Możliwość zweryfikowania wyników pracy AI/ML
Algorytmy AI/ML Extreme zostały opracowane w sposób transparentny, dzięki czemu mogą Państwo zobaczyć, zweryfikować i zaufać rekomendacjom generowanym przez tą technologię.
Nieograniczone
dane
Nieograniczony okres przechowywania danych w rozwiązaniach Extreme stanowi istotny zbiór danych dla algorytmów AI/ML, co przekłada się na lepszą jakość wyników pracy tej technologii.
Korzyści rozwiązań Extreme Networks korzystających
z technologii uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji
Aktywne działania operacyjne
Extreme Networks zrewolucjonizowało działania operacyjne IT poprzez stosowanie łatwych do zweryfikowania narzędzi AI/ML, które aktywnie wykrywają anomalie w pracy sieci komputerowej stanowiące zazwyczaj źródło szumu informacyjnego. Działy IT otrzymują w ten sposób narzędzie, które aktywnie dostarcza rozwiązań pojawiających się problemów, zamiast odpowiadać na zaistniałe już problemy, jak ma to miejsce w przypadku tradycyjnych rozwiązań. Dzięki temu działy IT mają więcej czasu by skupić się na wartościowych projektach, które wspierają realizację celów biznesowych.
Wiedza ekspercka
Extreme poprawia doświadczenia związane z procesem wsparcia, poprzez dostarczanie użytecznych informacji, niezbędnych do szybkiego i efektywnego reagowania na pojawiające się problemy z działaniem sieci. Możliwość zobaczenia i zweryfikowania danych sieciowych, w połączeniu z funkcjami automatycznego zbierania danych, zapewnia wysoką jakość współpracy z działem GTAC. W rezultacie klienci otrzymują wysokiej jakości wsparcie, krótsze czasy rozwiązywania problemów oraz zwiększony poziom zadowolenia użytkowników.
Bogate doświadczenia użytkowania
Poprzez wykrywanie i korygowanie problemów zanim będą one zauważalne przez użytkowników końcowych, mechanizmy AI/ML Extreme Networks mogą w istotnym stopniu poprawiać doświadczenia użytkowników końcowych i zmniejszać wysiłek pracowników IT związany z procesami utrzymaniowymi oraz rozwiązywania problemów. Co więcej, ciągły proces rozwojowy, uwzględniający opinie i dane użytkowników, daje pewność, że rozwiązania AI/ML od Extreme codziennie zapewnią wyższą jakość danych i informacji.
Każda sieć korporacyjna
potrzebuje drugiego pilota
Sieci komputerowe to bardzo złożone środowiska, a dział IT przez większość czasu steruje nimi w pojedynkę
- Ile powiadomień, alarmów, emaili i zgłoszeń otrzymujecie każdego dnia?
- Ile czasu poświęcacie na rozwiązywanie problemów?
- Czy macie pewność, że posiadane narzędzia do zarządzania dostarczają użytecznych informacji?
Musi poświęcać swój cenny czas i energię na obszary, które są istotne dla organizacji – zapewnianie najlepszej możliwej jakości doświadczeń
RYZYKO
Szum informacyjny nie pozwala dobrze przemyśleć działań przed ich rozpoczęciem
FAŁSZYWE ALARMY
Zbyt duża liczba alarmów sprawia, że przestajemy na nie reagować
ZAMIESZANIE
Trudno jest zaufać dwuznacznym informacjom
ExtremeCloud™ IQ CoPilot
Twój zaufany cyfrowy doradca dostępny 24×7
Mniejsza liczba fałszywych alarmów
CoPilot aktywnie eliminuje szum informacyjny, istotnie zmniejszając liczbę fałszywych alarmów, które mogą zużywać cenny czas administratora IT. CoPilot dostarcza użytecznych informacji oraz rekomendacji, dzięki czemu zapewnia oszczędność czasu, zmniejsza ryzyko i poprawia jakość doświadczeń użytkowników
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe oparte na możliwych do zweryfikowania danych. CoPilot zapewnia zrozumiałe rekomendacje i daje możliwość zobaczenia, zweryfikowania i zaufania danym stojącym za każdą powstałą rekomendacją. Weryfikując dane dotyczące sieci przy udziale człowieka rozwiązanie CoPilot uczy się i ewoluuje, a tym samym stale optymalizuje się i pozwala szybko rozwiązywać problemy.
Aktywna redukcja ryzyka. Rozwiązanie CoPilot zmniejsza poziom zagrożeń przez aktywne wykrywanie anomalii zanim wpłyną one negatywnie na prace sieci. Zbiera i analizuje dane w czasie rzeczywistym, koreluje je z innymi informacjami, identyfikuje pewne wzorce i daje wskazówki na temat rozwiązania danego problemu, zanim on wystąpi.
Wszyscy znamy problemy w obliczu, których stoją organizacje IT. Zbyt dużo sieci komputerowych. Zbyt mało pracowników. Zbyt wiele losowych narzędzi.
ExtremeCloud IQ CoPilot został stworzony, aby rozwiązać te problemy.
Zobacz i zaufaj danym. Podejmij właściwe działanie.
- Intuicyjne w obsłudze dashboardy – scentralizowana widoczność
- Aktywne wykrywanie anomalii w zachowaniu sieci – czas na przemyślenie planowanych działań zaradczych
- Wytłumaczalne wyniki – łatwe do zweryfikowania i godne zaufania dane wejściowe
