XAI(Explainable AI)
주니퍼 Mist AI의 로직 이해
XAI(Explainable AI)는 AI가 내린 결정, 예측 또는 행동을 인간이 이해할 수 있는 능력입니다. 이러한 설명 가능성은 AI 및 AIOps의 광범위한 채택에 필요한 신뢰와 확신을 구축하여 그 혜택을 누리기 위한 핵심 요소입니다.
XAI 예시를 통해 주니퍼 Mist AI가 일반적인 네트워킹 문제를 해결하는 방법을 알아보십시오.
불량 케이블 케이블 찾기
불량 케이블 케이블은 건초 더미에서 바늘 찾기와 같은 네트워킹 문제의 대표적인 예로, 시간이 많이 걸리고 수동으로 불량 케이블을 식별하기 어렵습니다.
의사 결정 트리 알고리즘
의사 결정 트리 알고리즘을 사용하여 프레임 오류 및 단방향 트래픽과 같은 케이블 데이터를 분석하고, 구리나 광섬유에 관계없이 케이블의 품질이 좋지 않아 최종 사용자 경험에 영향을 미칠 가능성이 있는지 확인합니다.
자동 RRM(Radio Resources Management)
초기 계획에도 불구하고 Wi-Fi 성능은 사이트의 RF(Radio Frequency) 특성 변화로 인해 시간이 지남에 따라 달라질 수 있습니다. 라디오 리소스를 수동으로 조정하는 것은 번거롭고 어려울 수 있습니다.
강화 학습
강화 학습 알고리즘은 최상의 Wi-Fi 커버리지, 용량, 연결성을 위해 실시간으로 RF를 지능적이고 동적으로 최적화합니다. 사이트별로 사용자 지정할 수 있는 이 접근 방식은 수동 설정이나 기존의 고정 알고리즘에 의존하는 것보다 훨씬 뛰어납니다.
SLE(Service Level Expectation) 메트릭
예를 들어 Android 소프트웨어 OTA 업데이트 후 클라이언트 연결 문제와 같은 비정상적인 상태를 식별하는 것은 말할 것도 없고, 네트워크의 상태와 동작, 그리고 이것이 최종 사용자 경험에 미치는 영향에 대해 실행 가능한 심층 인사이트를 확보하는 것은 어려울 수 있습니다.
상호 정보
SLE는 무선, 유선, 심지어 WAN을 통해 외부에 연결되어 있더라도 사용자가 네트워크 서비스를 경험하는 방식을 나타내는 핵심 도구입니다. 상호 정보 알고리즘은 어떤 네트워크 기능이 SLE의 실패 또는 성공에 가장 큰 영향을 미치는지 파악하는 데 도움이 됩니다.
Marvis 대화형 인터페이스
사용자, 디바이스, 애플리케이션, 클라우드가 급증하고 사이트 연결 및 보안의 복잡성이 증가함에 따라 기존의 접근 방식으로는 네트워크를 운영할 수 없게 되었습니다. 개별 디바이스 CLI(Command Line Interface)에 로그인하거나 로그 파일을 검토해야 하는 수동 작업으로는 이를 따라잡을 수 없습니다. 확장의 핵심은 AIOps로 전환하고 VNA(Virtual Network Assistant)를 활용하는 것입니다. 따라서 VNA는 사람의 언어를 네트워크 운영으로 번역해야 합니다.
NLP(Natural Language Processing)
Marvis는 NLP를 기반으로 언어를 해석합니다. 네트워크 상태, 사용자 불만 또는 사이트 문제 해결에 대해 Marvis에 문의하기만 하면 실행 가능한 정보를 받을 수 있습니다.
