自律型ネットワーク・ライフサイクルへの移行を加速する
IBM Network Intelligenceをお勧めする理由
自律運用への移行を加速します。Network Intelligenceは、マルチベンダー・マルチドメイン環境において、エージェント型AIを活用してコストを削減し、スケールを拡大するとともに、リアルタイムの洞察を提供します。
IBM Network Intelligenceをご紹介します。分析AIと推論AIをデュアル・インテリジェンス・システムに統合するIBM Network Intelligenceは、お客様と共に協力し、日々のオペレーションを変革します。既存のエコシステムに統合されており、ドメインやサイロ全体のデータを理解し、根本原因に対する反復的な仮説を生成し、修正を推進（または推奨）します。単なるAIではなく、変革をもたらすチームメイトです。
今日のネットワークに最適なインテリジェント・アーキテクチャー
インテリジェントな機能は理論上のものではなく、初日から利用可能で、ネットワークとともに進化します。説明可能なAI、適応型自動化、将来を見据えた設計により、IBM Network Intelligenceは複雑性に応じてスケールしつつ、リスク、工数、コストを削減します。
- 時系列データ向けにスケーラブルなストリーミング・パイプラインを提供します
- 過去データのスケーラブルな取り込みを提供します
- メトリクス、イベント、ログの取り込みに対応します
- ドメインに特化して学習した時系列基盤モデル
- 時系列基盤モデルを用いた超低遅延推論
- テレメトリー・データに基づく早期警告洞察と外れ値検知
- 優先度付きの原因仮説によりトリアージュを迅速化し、意思決定を自動化
- 手順書（MOP）、構成ガイド、ナレッジベースのコンテンツなどの基礎資料を取り込み、分析のための文脈情報を提供
- エージェント型AIは問題と根本原因を特定するための複数の仮説を生成
- エージェント型AIは人間が介在する形でも自律的にも実行可能な修復プランを作成
- 関数呼び出しによりツールやAPIとのシームレスな統合を実現
- 時系列データ向けにスケーラブルなストリーミング・パイプラインを提供します
- 過去データのスケーラブルな取り込みを提供します
- メトリクス、イベント、ログの取り込みに対応します
- ドメインに特化して学習した時系列基盤モデル
- 時系列基盤モデルを用いた超低遅延推論
- テレメトリー・データに基づく早期警告洞察と外れ値検知
- 優先度付きの原因仮説によりトリアージュを迅速化し、意思決定を自動化
- 手順書（MOP）、構成ガイド、ナレッジベースのコンテンツなどの基礎資料を取り込み、分析のための文脈情報を提供
- エージェント型AIは問題と根本原因を特定するための複数の仮説を生成
- エージェント型AIは人間が介在する形でも自律的にも実行可能な修復プランを作成
- 関数呼び出しによりツールやAPIとのシームレスな統合を実現
意味を理解してノイズを除去し、実行可能で高信頼の洞察だけを抽出します。
効率的な原因分析により、再発インシデントを減らし、問題解決を迅速化し、全体の運用負荷を軽減します。
すべてのやり取りに信頼性を組み込み、組み込みのプロンプト制御やAIの支援機能によって、ネットワークの成果に焦点を維持します。
ルール・ベースのアクションを超えて、AIエージェントが異常を検知し、修復計画と可能性の高い原因を提示します。
ユーザーへの影響が出る前に、計測では検知できない静かな劣化や見逃されたシグナルも捉えます。
人員を増やす代わりに、ネットワークを拡大します。インテリジェントな自動化とエージェント主導のワークフローにより、パフォーマンスの要求を満たします。