هوش مصنوعی و کاربردها و مزایای آن در شبکه‌های کامپیوتری

با پیشرفت‌های فناوری، برنامه‌های کاربردی (applications) و کسب‌وکارهای جدید قادر خواهند بود که افراد، دستگاه‌ها، ماشین‌ها و برنامه‌ها و بطورکلی همه چیز را به هم متصل کنند. با شبکه‌سازی هدفمندانه و اصولی، سازمان‌ها می‌توانند از مزیت اتوماسیون (کنترل و هدایت اتوماتیک و خودکار دستگاه‌های شبکه) برای مقیاس‌بندی و ایمن‌سازی زیرساخت شبکه خود استفاده کنند. از طرفی توزيع شبکه‌ها با پیشرفت روزانه‌ی فناوری، ايمن سازی، بهبود عملکرد و عيب يابي شبکه‌ها را چالش برانگيز خواهد کرد. با پیچیده‌تر شدن و توزیع شبکه‌ها به طور فزاینده، مزایای پیاده سازی هوش مصنوعی آشکار می‌شود. از هوش مصنوعی یا AI می توان جهت بهبود و تسریع عیب‌یابی‌ در شبکه و نیز برای پاسخگویی به مشکلات شبکه، قبل از وقوع استفاده کرد. در ادامه بيشتر به اين موضوع پرداخته مي‌شود.

هوش مصنوعی (AI) چیست؟

به زبان ساده، هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)  یا به اختصار AI، فرایند ساخت ماشین‌های هوشمندی است که از حجم وسیعی از داده‌ها استفاده می‌کنند. این فرایند ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا بدون دستور مستقیم برای انجام کار و به صورت خودمختار (Autonomous) با سطوح هوشی مشابه انسان بتوانند تفکر منطقي، حس، درک، یادگیری و عمل داشته باشند. AI از الگوریتم‌ها و روش‌های پیچیده برای ساخت ماشین‌هایی استفاده می‌کند که بتوانند با توجه به تجربيات خود، به تنهایی (خودمختارانه) تصمیم بگیرند.

شبکه کامپیوتری (Computer Network) چیست؟

شبکه‌های کامپیوتری مجموعه ای از کامپیوترها هستند که با هدف اشتراک گذاری انواع فایل، ساده سازی دسترسی به انواع داده‌ها و برنامه‌ها و نیز برقراری ارتباط بین سیستم‌های کامپیوتری، به یکدیگر متصل شده‌اند. شبکه‌ها نه تنها داده‌ها را با یکدیگر مبادله می‌کنند بلکه منابع را نیز با یکدیگر به اشتراک می‌گذارند. ارتباط بین سیستم‌ها در Computer Network می‌تواند از طریق سیم (Wire) و فیزیکی یا بدون سیم (Wireless) و توسط پروتکل‌های ارتباطی صورت گیرد.

تحول شبکه‌های کامپیوتری توسط AI

گسترش دستگاه‌ها، داده‌ها و افزایش تعداد کاربران در استفاده از برنامه‌های تحت شبکه، زیرساخت‌های فناوری اطلاعات را پیچیده‌تر از همیشه کرده است؛ به همین دلیل کسب و کارها نیازمند راهی برای مدیریت این پیچیدگی‌ها هستند. هوش مصنوعی نحوه مدیریت شبکه‌ها را تغییر می‌دهد و این همان تغییری است که ما به آن نیاز داریم.

هوش مصنوعی عملیات شبکه را ساده‌تر، هوشمندتر، ایمن‌تر و سریع‌تر می‌کند. به عبارتی می‌توان گفت AI به ما کمک می‌کند شبکه‌های خود را با سرعت ماشین مدیریت کنیم. از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیلِ پیوسته‌ی مقادیر زیادی از داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده در شبکه‌ها استفاده می‌شود تا اولاً مشخص شود دقیقاً چه اتفاقی در شبکه می‌افتد، ثانیاً پیش‌بینی‌‌ها و واکنش‌های مناسب به رویدادها در حین وقوع صورت گیرد.

ماهیت هوش مصنوعی، و دلیل اینکه توجه زیادی را در دنیایِ فناوری اطلاعات (IT) به خود جلب کرده، این است که هوشمند سازی اتوماسیون، بسیاری از وظایف را ممکن می‌کند، باعث صرفه جویی در زمان می‌شود و در عین حال کارایی عملیاتی را نیز بهبود می‌بخشد. لازم به ذکر است که یادگیری ماشین (ML) همچنین منجر به کاهش زمان خرابی، تعمیر، نگهداری و کاهش هزینه‌های عملیاتی شبکه و در عین حال باعث صرفه جویی در وقت مدیران شبکه می‌شود.

کاربردهای هوش مصنوعی در شبکه

برای دستیابی به یک عملکرد موفق از هوش مصنوعی، به یادگیری ماشینی (ML) نیاز است؛ ML از الگوریتم‌ها برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، یادگیری و تعیین یا پیش‌بینی وقایع - بدون نیاز به دستورالعمل‌های صریح - استفاده می‌کند.

به لطف پیشرفت در محاسبات و قابلیت‌های ذخیره ‌سازی،Machine Learning  اخیراً به مدل‌های ساختاری پیچیده‌تری مانند یادگیری عمیق (Deep Learning) تبدیل شده است که از شبکه‌های عصبی برای بینش و اتوماسیون بیشتر استفاده می‌کند. پردازش زبان طبیعی (NLP) روند دیگری است که باعث پیشرفت اخیر هوش مصنوعی شده است، به ویژه در حوزه خانه مجازی و دستیاران فناوری اطلاعات. NLP از تشخیص صوتی و مبتنی بر کلمه استفاده می‌کند تا از طریق نشانه‌ها و پرس و جوهای زبان طبیعی، ارتباط با ماشین‌ها را آسان‌تر کند.

امروزه کاربردهای اصلی AI در شبکه را می‌توان به دسته‌های زیر تقسیم کرد:

• گزارش دهی دیتاهای شبکه
• پیدا کردن مشکلات شبکه
• مدیریت ترافیک شبکه
• شبکه های ابری

در ادامه هر یک از کاربردهای هوش مصنوعی را بیشتر بررسی می کنیم.

گزارش داده‌های شبکه (Network Log Data)

در هر شبکه کامپیوتری، مقادیر زیادی از داده‌های ماشینی وجود دارد که به طور مداوم توسط فرآیندهای داخلی و از طریق گزارش‌های سرور، کنترل‌کننده‌های Wi-Fi، برنامه‌ها، دستگاه‌های متصل و سایر تجهیزات شبکه تولید می‌شوند. در راه اندازی یک شبکه معمولی، بسیاری از این داده‌ها در گزارش‌ها جمع می‌شوند و به ندرت به آنها مراجعه می‌شود. معرفی AI و ML، سیستم‌های مدیریت شبکه را از طریق اتوماسیون قادر می‌سازند تا این داده‌ها را تفسیر کنند، آنچه را که اتفاق می‌افتد با جزئیات دقیق مشخص کنند و از این بینش برای بهبود مستمر عملکرد شبکه و کاهش زمان خرابی استفاده کنند. علاوه بر این، این کارها را سریعتر و دقیقتر از انسان‌ها انجام می‌دهند.

شناسایی مشکلات شبکه (Network Problems)

AI را می‌توان برای شناسایی مشکلات و اعمال راه حل‌ها برای مسائل رایج شبکه بدون دخالت انسان، استفاده کرد و آن را به ابزاری قدرتمندی در حفظ و بهبود عملیات شبکه تبدیل کرد. به عنوان مثال در صورت خرابی یک Access Point (AP) در یک شبکه Wi-Fi، به منظور حفظ پوشش کامل و پیکربندی مجدد شبکه، از روش افزایش خودکار توان سیگنال RF در سایر نقاط دسترسی استفاده می‌کنند.

اولویت بندی خودکار ترافیک شبکه

هوش مصنوعی تعبیه شده در سوئیچ‌های هوشمند برای تضمینِ تحویل به موقع ترافیک بحرانی که در سراسر شبکه جریان دارد، استفاده می‌شود. با تجزیه و تحلیل بسته‌های شبکه، این سوئیچ‌های هوشمند می‌توانند به طور خودکار سطوح مختلف خدمات را به انواع مختلف ترافیک شبکه اختصاص دهند و بسته‌های ویدئویی IP و VoIP را بدون آسیب رساندن به سایر داده‌های شبکه، اولویت بندی کنند. این امر باعث صرفه جویی در هزینه‌ی سخت افزار مجزا و اختصاصی ِIP voice and video می‌شود.

با استفاده از تکنیکی به نام  Auto Surveillance VLAN (ASV)، بسته‌های ویدئوییِ real-time IP در اولویت قرار می‌گیرند تا کیفیت ویدیوهای بلادرنگ برای نظارت و کنترل تضمین شود. به طور مشابه، فناوری Auto Voice VLAN  کیفیت و امنیت ترافیک VoIP را تضمین می‌کند و تماس‌های VoIP بدون وقفه را برای کاربران شبکه تضمین می‌کند.

همچنین هوش مصنوعی قادر خواهد بود تا هنگام جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها در زمان حقیقی (Real Time)، ترافیک را بهتر پیش بینی کند، به طوری که مدیران شبکه برای رویدادهای بزرگی مانند المپیک (Olympics)، جمعه سیاه (Black Friday) و ... که اغلب اینترنت را تحت فشار قرار می‌دهند، آمادگی بهتری داشته باشند.

خدمات فضای ابری (Cloud Services)

معماری‌های شبکه به طور فزاینده‌ای به سمت یک ساختار مدیریت متمرکز با توابع مدیریتی در یک صفحه کنترلی که از صفحه داده جدا است، مانند شبکه‌های مدیریت ابری و شبکه‌های تعریف شده نرم افزاری (Software Defined Networking - SDN) در حرکت است. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای بهره‌مندی از مزایای کامل این معماری‌های شبکه با مدیریت مرکزی ضروری هستند.

امنیت شبکه (Network Security)

هوش مصنوعی می‌تواند برای شناسایی تهدیدات سایبری و فعالیت‌های مخرب استفاده شود. سیستم‌های نرم‌افزاری سنتی به سادگی نمی‌توانند با تعداد زیاد بدافزارهای جدیدی که هر هفته ایجاد می‌شوند همگام باشند، بنابراین این حوزه‌ای است که هوش مصنوعی واقعاً می‌تواند به آن کمک کند. در حال حاضر شبکه‌ها توسط الگوریتم‌هایی نظارت می‌شوند که وظیفه دارند ترافیک و فعالیت های غیرعادی شبکه را رصد کنند؛ از جمله این فعالیت ها می توان به حملات DDoS  (Distributed Denial-of-Service) اشاره کرد.

با هوشمندتر شدن AI که این الگوریتم‌ها را تقویت می‌کند، روش‌های سریع‌تر و بی‌خطرتری برای پیش‌بینی تهدیدات و پاکسازی شبکه پیدا می‌شود. در واقع با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده، سیستم‌های هوش مصنوعی برای شناسایی بدافزارها، تشخیص الگوها، و شناسایی دقیق‌ترین رفتارهای بدافزار یا حملات باج‌افزار قبل از ورود به سیستم، آموزش می‌بینند. AI همچنین با پردازش زبان طبیعی مقالات، اخبار و مطالعات درباره تهدیدات سایبری را بررسی کرده و داده‌ها را به تنهایی مدیریت می‌کند.

جمع بندی

ظهور هوش مصنوعی فرصت بزرگی برای متحول کردن شبکه‌های جهان فراهم کرده است. این موضوع به ویژه زمانی اهمیت بیشتری پیدا می‌کند که در نظر داشته باشیم هم اکنون در نقطه اوج پیشرفت وسایل هوشمندی مانند وسایل نقلیه خودمختار مجهز به اینترنت اشیا و سیستم‌های شهری هوشمند همیشه متصل، هستیم که تحول بزرگی در روش استفاده از شبکه‌ها ایجاد خواهند کرد.  AI نحوه مدیریت شبکه‌ها را تغییر می‌دهد و این همان تغییری است که ما به آن نیاز داریم.

مطالب مرتبط

همه مقالات

بهترین منابع کنکور ارشد فناوری اطلاعات

کاربرد ریاضی در هوش مصنوعی

بهترین دانشگاه برای رشته کامپیوتر

نمونه سوالات درس شبکه های کامپیوتری