استفاده از تکنیک های ماشین لرنینگ در بهبود عملکرد شبکه

گسترش سریع سیستم‌های شبکه و افزایش تقاضا برای اجرای عملیات آن به شکل قابل اعتماد و کارآمد منجر به تغییر در الگوهای نظارت بر شبکه شده است. با این حال نظارت بر شبکه کاری چالش‌برانگیز و مشکل به شمار می‌رود، چرا که عملیات‌های گسترده‌ای از قبیل جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل و مواردی از این دست را در برمی‌گیرد. البته می‌توان با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین وضعیت موجود را تغییر داد. اگر می‌خواهید بدانید که چگونه استفاده از تکنیک های ماشین لرنینگ در بهبود عملکرد شبکه موثر هستند، با ما تا انتهای این مطلب از وب‌سایت آراد آرپانت، ارائه‌دهنده خدمات دواپس و خدمات پشتیبانی شبکه همراه باشید.

منظور از ماشین لرنینگ چیست؟

ماشین لرنینگ شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها کمک می‌کند از داده‌های موجود بیاموزند و بدون نیاز مستقیم به برنامه‌نویسی در مورد موضوعات مختلف پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کنند. در عصر حاضر می‌توان از ML (ماشین لرنینگ) در ابزارهای مدیریت عملکرد شبکه، امنیت و مدیریت سلامت به منظور تجزیه و تحلیل بهتر استفاده کرد. 

کاربرد ماشین لرنینگ در نظارت بر شبکه

نظارت بر شبکه می‌تواند به روش‌های گوناگونی از قبیل ماشین لرنینگ انجام شود. با این حال این متد مزایای متعددی را به همراه دارد که شامل موارد زیر هستند:

●       با خودکارسازی و بهینه‌سازی فرآیند، خطاهای انسانی موجود در جمع‌آوری، تحلیل و تصویرسازی داده‌ها کاهش می‌یابند و نظارت به شیوه‌ی موثرتری صورت می‌گیرد.

●       با ارائه‌ی تصویر دقیق، به موقع و عملی در مورد عملکرد و وضعیت شبکه، قابلیت‌های نظارتی آن افزایش می‌یابد.

●       با فراهم کردن امکان شناسایی، تشخیص و حل کردن سریع‌تر و موثرتر مسائل و مشکلات شبکه می‌توان به بهبود نتایج حاصل از نظارت بر شبکه کمک کرد. 

استفاده از ماشین لرنینگ در شبکه

استفاده از تکنیک های ماشین لرنینگ در بهبود عملکرد شبکه و بخش‌های مختلف آن به شرح زیر اثرگذار است:

مدیریت عملکرد شبکه

ابزارهای ML می‌توانند به مدیریت لحظه‌ای ترافیک شبکه و برنامه‌ریزی و مدیریت ظرفیت آن در بازه‌ی زمانی طولانی کمک کنند. زمانی که ابزارها متوجه شدند چه زمانی ترافیک در مسیرها افزایش می‌یابد یا اینکه در مسیرهای دیگر جریان ندارد می‌توانند پاسخ‌های مدیریتی خودکار یا دستی را به منظور تصحیح خطا ارسال کنند.برای کسب اطلاعات بیشتر مطلب اهمیت پشتیبانی از شبکه را بخوانید.

تجزیه و تحلیل شبکه

قابلیت‌های ماشین لرنینگ فراتر از مدیریت در لحظه است و با استفاده از آن می‌توان روند ترافیک شبکه را پیش‌بینی و به اتخاذ تصمیم‌های حیاتی به منظور کمک به بهبود وضعیت در آینده کمک کرد. در حقیقت مشخص کردن اینکه استفاده از ML در کدام نقطه برای تعیین جریان ترافیک مفید است یا نه برعهده متخصص شبکه قرار دارد.دادن دسترسی بیشتر به ابزارهای ML می‌تواند امکان تجزیه و تحلیل در مورد علت‌های ریشه‌ای بروز یک وضعیت را در اختیار متخصصان قرار دهد تا درصدد رفع آن‌ها برآیند.

مدیریت سلامت سیستم

تجزیه و تحلیل‌های مبتنی بر ML تشخیص می‌دهند که یک جز از شبکه در مراحل اولیه‌ی خرابی خود قرار دارد و چه زمانی این مراحل برای سایر گره‌های سالم بروز می‌کنند. با توجه به این مسئله فروشندگان تجهیزات شبکه تمایل دارند از این تجزیه و تحلیل‌ها در ابزارهای مدیریت سرور خود استفاده کنند.

تامین امنیت شبکه

تکنیک‌های ماشین لرنینگ نقش کاملا موثر و کارآمدی در بهبود امنیت شبکه ایفا می‌کنند و تمامی رفتارها را از هر نوعی در شبکه تحت نظارت و بررسی قرار می‌دهند. به واسطه‌ی ML میزان گزارش‌های مثبت نادرست کاهش و به این صورت تجزیه و تحلیل تهدیدهای رفتاری بهبود می‌یابد. علاوه‌براین شناسایی حملاتی که چندین سطح از فعالیت یک سازمان را درگیر می‌کنند از قبیل فیشینگ، در خطر قرار گرفتن اطلاعات حساب، حملات لایه‌ی ۷ به اپلیکیشن‌ها و به خطر افتادن شبکه در سطح سیستم عامل با استفاده از ماشین لرنینگ به راحتی امکان‌پذیر می‌شود. 

معرفی تعدادی از ابزارهای ماشین لرنینگ کاربردی در نظارت شبکه

ابزارهای یادگیری ماشین متعددی از قبیل فریم‌ورک‌ها و کتابخانه‌های منبع‌باز به منظور نظارت بر شبکه موجود هستند. برای مثال TensorFlow نوعی فریم‌ورک منبع‌باز توسعه و استقرار اپلیکیشن‌های یادگیری ماشین است که می‌توان آن را برای ساخت و آموزش مدل‌های سفارشی نظارت بر شبکه مورد استفاده قرار داد. Scikit-learn هم یک کتابخانه منبع‌باز یادگیری ماشین در پایتون است که طیف گسترده‌ای از الگوریتم‌ها در آن به منظور یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت وجود دارد. در هر صورت تمامی این ابزارها می‌توانند داشبوردهای نظارتی شبکه، گزارش‌ها، هشدارها و توصیه‌های متعددی را به منظور بهینه‌سازی و امنیت شبکه در اختیار شما قرار دهند.

چطور می‌توانیم تکنیک‌های ماشین لرنینگ را به منظور نظارت بر شبکه بیاموزیم؟

حال که با مزایای استفاده از تکنیک های ماشین لرنینگ در بهبود عملکرد شبکه آشنا شدید، سوالی که مطرح می‌شود این است که چطور می‌توان آن‌ها را فرا گرفت. در حقیقت تمامی افراد علاقه‌مند در این زمینه باید دانش و مهارت کافی در مدیریت شبکه، تجزیه و تحلیل داده و برنامه‌نویسی داشته باشند و با مفاهیم، تکنیک و ابزارهای یادگیری ماشین مرتبط هم آشنا باشند. منابع متعددی در این زمینه موجود هستند؛ برای مثال می‌توانید از دوره‌ها، کتاب‌ها یا آموزش‌های آنلاین استفاده کنید تا به درک جامعی دست پیدا کنید و پس از آن به سراغ تکنیک‌ها و الگوریتم‌های موثر در نظارت بر شبکه مثل تشخیص ناهنجاری یا تجزیه و تحلیل دلایل ریشه‌ای بروید. در نهایت با استفاده از داده‌ها و سناریوهای واقعی شبکه دانسته‌های خود را مورد آزمایش قرار دهید و تلاش کنید با تمرین‌ها و آزمایشات مداوم خود را به چالش بکشید و کلیه‌ی نواقص و مشکلات احتمالی را هم برطرف کنید. 

سخن پایانی

همانطور که ملاحظه کردید تکنیک‌های یادگیری ماشین می‌توانند روند نظارت و مدیریت شبکه را به فرآیندی آسان‌تر و کارآمدتر تبدیل کنند. البته فراگیری و استفاده از آن‌ها مستلزم داشتن اطلاعات و مهارت کافی در زمینه مدیریت شبکه و تجزیه و تحلیل داده‌های جمع‌آوری شده است.

سوالات متداول

۱. ماشین لرنینگ چیست؟

شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها کمک می‌کند از داده‌های موجود بیاموزند و بدون نیاز مستقیم به برنامه‌نویسی در مورد موضوعات مختلف پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کنند.

۲. کاربردهای ماشین لرنینگ در مدیریت شبکه را نام ببرید.

تامین امنیت شبکه، مدیریت سلامت سیستم و تجزیه و تحلیل شبکه از جمله کاربردهای ماشین لرنینگ در مدیریت شبکه به شمار می‌روند.

۳. مزایای استفاده از ماشین لرنینگ در مدیریت شبکه چیست؟

کاهش خطاهای انسانی، خودکارسازی فرآیندها، برطرف کردن مشکلات در کوتاه‌ترین زمان ممکن و افزایش قابلیت‌های نظارتی از جمله مزایای استفاده از ماشین لرنینگ در مدیریت شبکه به شمار می‌روند.