Acelere su viaje hacia un ciclo de vida de red autónomo
¿Por qué IBM® Network Intelligence?
Acelere su transición a la autonomía. La inteligencia de red está diseñada para reducir costes, aumentar la escalabilidad y ofrecer conocimientos en tiempo real con IA agéntica en entornos multiproveedor y multidominio.
Presentamos IBM® Network Intelligence. Al combinar la IA analítica y de razonamiento en un sistema de inteligencia dual, IBM Network Intelligence colabora con usted para transformar las operaciones diarias. Integrado en su ecosistema existente, comprende los datos a través de silos y dominios, genera hipótesis iterativas para las causas raíz e impulsa, o recomienda, correcciones. No es solo IA, es su compañero de equipo transformador.
Arquitectura inteligente para las redes actuales
Las capacidades inteligentes no son teóricas: están integradas, disponibles desde el primer día y evolucionan con su red. Con IA explicable, automatización adaptable y un diseño preparado para el futuro, IBM® Network Intelligence está diseñado para escalar con la complejidad a la vez que reduce el riesgo, el esfuerzo y el coste.
- Proporciona un pipeline de transmisión escalable para datos de series temporales
- Proporciona una ingesta escalable de datos históricos
- Admite la ingesta de métricas, eventos y registros
- Modelos fundacionales de series temporales entrenados en dominio
- Inferencia de latencia ultrabaja mediante modelos fundacionales de series temporales
- Conocimientos de alerta temprana y detección de valores atípicos basados en datos telemétricos
- Acelere el triaje y automatice la toma de decisiones con hipótesis de causa raíz priorizadas
- Ingiera documentos de base como MOP (métodos de procedimientos), guías de configuración y contenido de la base de conocimientos para proporcionar información contextual para el análisis
- La IA agéntica crea múltiples hipótesis para identificar el problema y las causas raíz
- La IA agéntica crea un plan de corrección que puede ejecutarse con supervisión humana o de forma autónoma
- Las llamadas a funciones permiten una integración fluida de herramientas y la integración de API
- Proporciona un pipeline de transmisión escalable para datos de series temporales
- Proporciona una ingesta escalable de datos históricos
- Admite la ingesta de métricas, eventos y registros
- Modelos fundacionales de series temporales entrenados en dominio
- Inferencia de latencia ultrabaja mediante modelos fundacionales de series temporales
- Conocimientos de alerta temprana y detección de valores atípicos basados en datos telemétricos
- Acelere el triaje y automatice la toma de decisiones con hipótesis de causa raíz priorizadas
- Ingiera documentos de base como MOP (métodos de procedimientos), guías de configuración y contenido de la base de conocimientos para proporcionar información contextual para el análisis
- La IA agéntica crea múltiples hipótesis para identificar el problema y las causas raíz
- La IA agéntica crea un plan de corrección que puede ejecutarse con supervisión humana o de forma autónoma
- Las llamadas a funciones permiten una integración fluida de herramientas y la integración de API
Filtre el ruido con la comprensión semántica permitiendo que solo lleguen los conocimientos procesables y de gran fiabilidad.
Experimente un menor número de incidentes repetidos, resuelva los problemas con mayor rapidez mediante un análisis eficaz de la causa raíz y reduzca el lastre operativo general.
La confianza se integra en cada interacción a través de barreras de seguridad incorporadas en las instrucciones y un andamiaje de IA que mantienen el enfoque en los resultados de la red.
Vaya más allá de las acciones basadas en reglas. Nuestros agentes de IA detectan anomalías, generan planes de corrección y probables causas raíz.
Capte lo que la instrumentación pasa por alto, incluidas las degradaciones silenciosas o las señales perdidas, antes de que afecten a los usuarios.
Haga crecer su red, no su plantilla. Satisfaga las demandas de rendimiento con automatización inteligente y flujos de trabajo impulsados por agentes.