Page 59 - st-endustri-4.0-2021-kasim

YAPAY ZEKA l ÜRÜN VE SİSTEMLER

veri toplamaktan geçer. Ağın ya da kulla- ri gibi genel sorunları çözmek için BT Ek bağlam, hızlıca bir çözüm ya da op-
nıcının performansında gözle görülür bir ekibini otomatik bir şekilde sorunun kö- timizasyon çabası için oldukça önemli
sapma yaşanırsa, BT ekipleri daha son kenine yönlendirebilir. Sorunu çözmek olabilir. Bahsi geçen içgörüler BT ekip-
kullanıcı fark etmeden bu sorunu çözmek için başlanan noktayı ve neyin değişti- lerine Wi Fi, anahtarlama, WAN ve uy-
adına proaktif hamlelerde bulunabilir. rileceğinin bilinmesini mümkün kılan gulamalarla ilişkili sorunların nereden
Yapay zeka aynı zamanda, BT ekibinin yapay zeka, saatler alabilecek bu süreci kaynaklandığına dair sebepler sıralamalı
kullanıcıyı, ağ cihazını ya da siteye özgü dakikalara çekebilecek bir fark yaratır. ve konfigürasyonda nelerin değiştirile-
bir sorun varsa bunların hızlıca tespitini Aralıklarla meydana gelen sorunlar için ceğine dair öneriler sunmalıdır. Bu saye-
sağlayan kolay kullanımlı doğal dil işle- bu oldukça önemlidir. de gereksiz tahminler yürütmeyi ortadan
meyi de içermelidir. kaldırmak, herkes için çok daha iyi bir
SORUN 3: GÖRÜNÜRLÜĞÜ tecrübe sağlayabilir.
SORUN 2: DAHA AZ ZAMAN SÜRDÜRMEK
HARCAYARAK SORUNLARI Yapay zeka için bir sorunu çözmek ka-
GİDERMEK dar, ortam şartları değiştikçe sürekli İNOVASYON İÇİN DAHA FAZLA
Basit bir sorunu tanımlamak ya da dü- öğrenmesi ve kritik ana hatları dinamik ZAMAN AYIRMA
zeltmeye çalışmak için fazla zaman har- bir şekilde ayarlaması da önemlidir. Her Bu üç temel sorunu çözmek BT verimli-
canınca başka alanlarda kullanılabilecek ne kadar gelecekte meydana gelebilecek liğini artırabilir. Bu, mevcut altyapıdan
kaynaklar da tükenebilir. Çoğu BT ekibi benzer sorunlar için içgörüler sağlamak en iyi şekilde yararlanmak, ağı geliştire-
zamanlarının büyük çoğunluğunu sorun değerli olsa da buradaki amaç, statik cek yeni projelere imza atmak ve uzun
giderirken, sistem günlüğünü incelerken eşikleri ya da hizmet seviyesinde bek- vadede işletmeye değer katacak faydalı
ya da bir sorun üzerine kullanıcıyla be- lentileri (SLEs) ortaya koymadan deği- işler için zaman tasarrufu yapmak de-
raber çalışırken harcar. Ağdaki görev- şikliklerden haberdar olmaktır. mek. Anormallikleri otomatik bir şekil-
lerinde her zamankinden daha fazlası Böylece, eski varsayımlara dayanan de- de algılayan ve hem sorun gidermede
yapması beklenen bu ekipler için daha neme yanılma yöntemine ihtiyaç orta- ipuçları hem de güvenilir optimizasyon
az çabalayarak sorun gidermek, oldukça dan kalkar. Değişkenler farklılaştığında, önerileri veren yapay zekanın getirdiği
önemlidir. Yapay zeka, işlerin yolunda konfigürasyonda bir değişikliğe gitmek ek verimlilik, ister ofiste ister evde ister-
gidip gitmediğini tespit etmek için sü- ve ardından bu değişikliğin yardım ma- se de yoldayken çalışan iş gücünü daha
rekli bir şekilde temel hizmet seviyele- sasında mı yoksa çözümle mi sonuç- mutlu ve üretken yapacaktır.
rini izler. Yapay zeka destekli içgörüler lanacağını beklemek pek fayda etmez.
ise erişim noktalarında yer alan hatalı İşte, yapay zeka tarafından yakalanan Aruba, bir Hewlett Packard Enterprise
2.4Ghz ve 5Ghz bağlantı seçenekle- ağ bilgisi bu noktada avantaja dönüşür. company kuruluşudur.
ST ENDÜSTRİ 4.0 Kasım 2021 | 57