Cisco kündigt KI-gesteuerte „Predictive Maintenance“ für das Netzwerk an

Cisco präsentiert mit „Cisco Predictive Networks“ als erstes Unternehmen im Markt eine KI-basierte Technologie zur Vorhersage und möglichen Behebung von Netzwerkproblemen

Die Kombination aus Telemetriedaten, Vorhersagemodellen und maschinellem Lernen schützt vor Netzwerkausfällen

Kundentests zeigen hohe Genauigkeit bei der Vorhersage

Cisco Predictive Networks soll künftig als integriertes SaaS-Angebot genutzt werden

Unvorhersehbare Netzwerkstörungen waren im Jahr 2021 für knapp die Hälfte aller IT-Leiter weltweit die größte Herausforderung

Garching, 4. Mai 2022 – Ungeplante Netzwerkausfälle sind Gift für die Produktivität von Mitarbeitern, Maschinen und unternehmerischen Prozessen. Cisco hat nun als weltweit erster Anbieter eine Technologie entwickelt, die wie eine „Predictive Maintenance“ für Unternehmensnetzwerke funktioniert. Mithilfe dieser KI-gestützten Technologie werden künftig Probleme vorhergesagt werden, noch bevor sie auftreten. Das Unternehmen hat dazu nun eine Predictive Analytics Engine entwickelt. Cisco kündigt an, diese Technologie in Form von integrierten, benutzerfreundlichen SaaS-Angeboten für sein gesamtes Netzwerk-Portfolio anzubieten.

Die Reaktion auf Störungen stellte im Jahr 2021 für knapp die Hälfte (45%) aller IT-Leiter weltweit die größte Herausforderung im Bereich Netzwerk dar, so ein Ergebnis des Global Networking Trends Report 2022 von Cisco. Prädiktive Technologien werden künftig diese Belastung senken und IT-Teams helfen, kostspielige Unterbrechungen zu vermeiden.

Vorausschauende Netzwerke

Um die Netzwerkzuverlässigkeit und -Leistung in allen Betriebsszenarien zu verbessern, kombiniert Cisco neue vorausschauende Verfahren mit Technologien für Monitoring, Transparenz und Intelligenz. In den letzten zwei Jahren hat das Unternehmen dazu eine Predictive Analytics Engine entwickelt und im Praxisbetrieb bei Kunden ausführlich getestet. In Zusammenarbeit mit Kunden aus verschiedenen Branchen wurden die jeweiligen Prognosemodelle optimiert, wobei fortschrittliche Analysemethoden und maschinelles Lernen eine hohe Präzision bei der Vorhersage sicherstellten.

„Cisco Predictive Networks“ sammelt Daten aus einer Vielzahl von Telemetriequellen. Sind sie einmal eingebunden, lernt die Cloud-basierte Software, Muster mithilfe von Modellen zu erkennen. Dies ermöglicht es, Probleme in der Netzwerkumgebung zu prognostizieren und Optionen zur Fehlerbehebung bereitzustellen. Die Technologie ist dabei so aufgebaut, dass Kunden selbst entscheiden können, wie weit sie die Engine in ihrem Netzwerk einbinden möchten. Dies lässt ihnen Spielräume, um den Einsatz der Technologie zu testen und künftig flexibel zu erweitern.

„Die Zukunft der Konnektivität wird von selbstheilenden Netzwerken abhängen, die vorhersagen, lernen und planen“, prognostiziert Chuck Robbins, Chairman und CEO von Cisco. „Unsere Technologie für prädiktive Netzwerke wurde zusammen mit Kunden entwickelt und getestet. Unsere Pilotanwender sehen große Vorteile in den Bereichen Zeit- und Geldersparnis. Die Branche hat auf ein sicheres, proaktives Netzwerk gewartet, und nur Cisco ist in der Lage, dies bereitzustellen.“

Der erste Eindruck zählt

Vorausschauende Technologie wird für IT-Teams zum Schlüssel für die Bewältigung aktueller Infrastrukturaufgaben – sei es, Cybersecurity-Bedrohungen abzuwehren, hybride Arbeit zu ermöglichen oder moderne Cloud-Strukturen aufzubauen. Hinzu kommt, dass zuverlässige Netzwerkverbindungen für Mitarbeiter und Kunden inzwischen geschäftskritisch sind. Für Kunden liefert oft bereits die Leistung einer App den ersten Eindruck zu einem Unternehmen. Funktioniert ein digitaler Dienst nicht, meiden knapp 60 Prozent der Kunden ihn auf Dauer – so das Ergebnis einer aktuellen Studie zur Rolle digitaler Erfahrungen im Kaufverhalten. Um digitale Geschäftsmöglichkeiten profitabel umzusetzen, sind Unternehmen darauf angewiesen, Netzwerkprobleme besser vorherzusagen, sie proaktiv zu vermeiden und ihren Kunden die bestmögliche Erfahrung zu gewährleisten.

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