機械学習

Cisco AI Network Analytics は高度な機械学習（ML）技術、および非特定化ネットワークイベントデータを含む高度なクラウド学習プラットフォームを活用して、ネットワーク内の重大な問題を特定し、豊富な情報を提供します。これにより、問題の迅速なトラブルシューティングと根本原因の特定、トレンドとインサイトの特定による相対的な視点の獲得が実現します。Cisco AI Network Analytics は、Cisco DNA Assurance と完全に統合された Cisco DNA Center のシンプルかつ直感的で強力なユーザインターフェイスを駆使して、こうした価値を提供します。

次の図とその後の情報で、Cisco AI Network Analytics の機能について説明します。

Cisco AI Network Analytics は、次のとおりです。

• クラウドベースのインフラストラクチャ：ネットワークイベント情報が Cisco DNA Center で非識別化され、セキュアな暗号化チャネルを介して Cisco AI Network Analytics クラウドベースのインフラストラクチャに送信されます。Cisco AI Network Analytics クラウドは、このような非識別化されたネットワークイベント データに対して機械学習モデルを実行し、問題点と包括的なインサイトを Cisco DNA Center に返します。

• インテリジェントな問題の検出と分析には、次の機能が含まれます。

  • AI 駆動型の基準値設定：基準値設定は、ネットワークダイナミクスの分析に使用される手法です。特定のネットワークの「通常」（基準）の動作を定義するための動作パターンを抽出します。次に、実際のネットワークパフォーマンスがその基準と比較されます。

    Cisco AI Network Analytics 最先端の機械学習技術を活用して、特定のネットワークとサイトの現在の条件に合わせて基準を定義します。Cisco AI Network Analytics は、この情報に基づいて特定の時点における各ネットワークとサイトの正常な動作を定義し、最も重要な問題を特定できます。

  • AI 駆動型の異常検出：異常を検知して、根本原因を特定し、トラブルシューティングを容易にします。

    Cisco AI Network Analytics 次のタイプの AI 駆動型の問題を検出できます。

    • 接続の問題（オンボーディングの問題）：過剰な時間、過剰な障害回数、過剰な DHCP 時間、過剰な DHCP 障害回数、過剰な AAA 時間、過剰な AAA 障害回数、過剰な関連付け時間、過剰な関連付け障害回数。

    • アプリケーション エクスペリエンスに関する問題：無線スループットの合計、メディアアプリケーションのスループット、クラウドアプリケーションのスループット、およびソーシャルアプリケーションのスループット。

• トレンドとインサイトには、次の機能があります。

  • AI 駆動型のプロアクティブインサイト：グローバルパターン（トレンド）と乖離度を調べて、システム生成のインサイトを提供します。

• 比較ベンチマークには、次の機能があります。

  • AI 駆動型 AP 比較：ヒートマップ内の特定の月について、ネットワーク内のすべての AP を比較してトレンドを把握し、洞察を得ます。

  • AI 駆動型のピア比較：選択した主要業績評価指標（KPI）について、ピアネットワークと比較してネットワークのパフォーマンスを判断します。

  • AI 駆動型のサイト比較：選択した KPI について、ネットワーク内の別のサイトと比較して、サイト（ビルディング）のパフォーマンスを判断します。

機械推論

機械推論エンジン（MRE）は、ネットワーク自動化エンジンであり、人工知能（AI）を使用して複雑なネットワーク運用ワークフローを自動化します。完全に自動化された推論エンジンに人間の知識と専門知識をカプセル化し、複雑な根本原因の分析、問題や脆弱性の検出、および手動または自動による是正処置の実行を支援します。MRE は、シスコのネットワーキング エキスパートによって構築された、クラウドホスト型のナレッジベースを実装しています。