O serviço utiliza agentes de IA alimentados pelos modelos watsonx e Granite Time Series da IBM para analisar dados de rede e prever problemas. Ele visa reduzir a solução de problemas reativa ao detectar problemas ocultos desde o início em ambientes locais, privados e de nuvem pública. O que aconteceu: O novo serviço da IBM, chamado Network Intelligence, oferece às empresas um ponto de referência único para resolver problemas de rede mais rapidamente usando agentes de IA capazes de analisar dados, identificar problemas potenciais e sugerir etapas de remediação.
O serviço atende à crescente complexidade dos ambientes de TI que agora incluem uma mistura de data centers locais, nuvens privadas, múltiplas nuvens públicas e aplicações como serviço. Os agentes de IA utilizam modelos pré-treinados que estudam projetos de rede, telemetria, fluxos de tráfego, alarmes e dados de séries temporais para identificar problemas ocultos e sinais de alerta, propondo causas prováveis e recomendando ações para ajudar as equipes a reagir. A tecnologia subjacente se baseia na plataforma watsonx da IBM e nos modelos de fundação Granite Time Series da empresa, modelos compactos de IA desenvolvidos pela IBM Research.
Esses modelos são especificamente ajustados para redes e treinados em grandes quantidades de dados de telemetria, alarmes e fluxos de diferentes tipos de ambientes. A IBM afirma que isso dá ao sistema uma compreensão mais profunda do comportamento da rede em comparação com sistemas baseados em regras, aprendizado de máquina genérico ou grandes modelos de linguagem, permitindo melhor detecção de problemas que geralmente passam despercebidos e alertas mais precoces antes que a degradação do desempenho ocorra. Por que isso é importante: A complexidade da rede se tornou um ponto crítico para empresas que buscam estratégias multi-cloud.
À medida que as organizações distribuem cargas de trabalho entre vários provedores de nuvem e mantêm infraestruturas legadas locais, a visibilidade e a solução de problemas se tornaram exponencialmente mais difíceis. As ferramentas de monitoramento tradicionais, que dependem de regras e limites predefinidos, têm dificuldade em acompanhar a natureza dinâmica dos sistemas distribuídos modernos.
O argumento da IBM é que o Network Intelligence pode ajudar as empresas a se afastar de respostas reativas a falhas, reduzindo alertas, simplificando a análise de problemas e detectando problemas raros ou complicados que as ferramentas de monitoramento antigas perdem. Essa abordagem proativa poderia reduzir significativamente os custos de indisponibilidade e melhorar a experiência do usuário, especialmente para organizações que executam aplicações críticas para os negócios em ambientes híbridos.
O uso de modelos de fundação especificamente treinados em dados de rede representa uma mudança na forma como a IA é aplicada ao gerenciamento de infraestrutura. Em vez de usar grandes modelos de linguagem de uso geral, a IBM desenvolveu modelos específicos de domínio que entendem os padrões e anomalias próprios do comportamento da rede. Em caso de sucesso, essa abordagem poderia estabelecer um contexto de fonte pública para aplicar IA a outros domínios de infraestrutura complexos, desde sistemas de armazenamento até operações de segurança.
A IBM oferece diferentes planos de assinatura e um nível gratuito para empresas que desejam testar o serviço em ambientes de produção limitados antes de um compromisso completo.