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Netzwerk-Monitoring-Plattform

Um maschinelles Lernen erweitert

Keysight Technologies hat die Einführung neuer ML-Funktionen (Machine Learning) in der aktiven Netzwerk-Monitoring-Plattform Hawkeye von Ixia, angekündigt. Durch die Ergänzung um maschinelles Lernen könne Hawkeye Unternehmen dabei helfen, Ausfälle zu verkürzen und die Netzwerk-Betriebszeit zu verbessern, indem Netzwerkanomalien schnell erkannt, identifiziert und behoben würden.

Da die Menge und die Geschwindigkeit der Rohdaten von Netzwerken und Anwendungen weiter zunehmen, sehen sich die Netzwerk-Betriebsteams mit einer Flut von Warnungen konfrontiert. Diese Teams müssen die Ermüdung durch Alarme vermeiden und ihre Fähigkeit zur Fehlerbehebung bei Netzwerk- und Anwendungsproblemen verbessern. Als Reaktion darauf hat sich Machine Learning als eine innovative Methode zur Gewinnung von Erkenntnissen aus riesigen Datenmengen herauskristallisiert. Bis 2022 werden laut Gartner über 50 Prozent der neu entwickelten Unternehmensanwendungen Modelle des maschinellen Lernens oder der künstlichen Intelligenz enthalten.

„Keysights Hawkeye nutzt die Möglichkeiten des maschinellen Lernens, um Netzwerk-Betriebsteams dabei zu unterstützen, ihre immer komplexer werdenden Netzwerke zu verstehen“, sagte Recep Ozdag, Vice President und General Manager of Visibility bei Keysights Network Applications & Security Group (ehemals Ixia Solutions Group). „Die Netzwerkbetriebsteams haben Schwierigkeiten, grundlegende Leistungsmetriken mit tatsächlichen Netzwerkproblemen zu korrelieren. Die neuen Machine-Learning-Funktionen von Hawkeye bieten Einblick in sinnvolle Variationen, so dass diese Teams schnell auf echte Ausfälle, Überlastungen und Probleme mit der Anwendungsleistung aufmerksam gemacht werden können.“

Hawkeye verfügt über eine automatische Schwellenwert- und Ausreißererkennung, die eine auf maschinellem Lernen basierende Problemerkennung mit anpassbaren Empfindlichkeitskriterien kombiniert. Es durchdringt das Durcheinander und benachrichtigt die Netzwerk-Betriebsteams sofort über potenzielle Probleme. Ein Ausreißer-Dashboard ermöglicht es diesen Teams, potenzielle Probleme auf einen Blick zu erkennen, und bietet integrierte, detaillierte Visualisierungen, die bei der Analyse und Lösung der Grundursache helfen.


01.03.2020

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