تطوير شبكات معلومات فائقة الذكاء قابلة للتعلم
يمكنها وضع مخططات الشركات للسعة ومدى الانتشار والتكاليف تلقائيا
يعمل العديد من مراكز البحوث المتخصصة بشبكات المعلومات، حالياً، على تطوير نوعية جديدة من شبكات المعلومات «فائقة الذكاء» القابلة للتعلم والنمو والانكماش التلقائي، والقادرة على القيام بنفسها وتلقائياً، ببناء مخططات الشركات المتعلقة بالسعة، ومدى الانتشار، والتكاليف والموارد من الأجهزة ومعدات البناء بنفسها، فضاً عن وضع سيناريوهات لذلك على مدار فترات تصل إلى عام كامل، وذلك استناداً إلى عبء العمل الفعي الذي تتحمله، وحجم البيانات المولدة والمارة من خالها، بجانب التطبيقات والنظم العاملة داخلها، بغية تحقيق أكر قدر من الوفر في نفقات التشغيل، وأعلى مستويات الأداء والسرعة، وتجنب الاختناقات التي تؤثر سلباً في العمل داخل المؤسسات والشركات.
الفكرة الأساسية
ورصد تقرير تحليي استند إلى رؤى مجموعة من كبار خراء شبكات المعلومات، ونشره موقع «نت وورد وورلد»، المتخصص في تقنيات شبكات معلومات المؤسسات، الجهود الجارية لتطوير تلك النوعية الجديدة من الشبكات التي ستظهر تدريجياً خال العقد المقبل.
وأوضح التقرير أن الفكرة الأساسية للشبكات الجديدة تقوم على بناء الشبكة من الأساس، اعتماداً على تقنيات الذكاء الاصطناعي، وما يتفرع عنها من تقنيات أخرى كتعلم الآلة والتعلم العميق وتحليات البيانات الضخمة في الوقت الفعي وغرها، بحيث يتغر مفهوم إنشاء الشبكات، ليبدأ من نقطة بداية تكون فيها الشبكة نفسها هي المسيطرة على مسارها المستقبي، بمعنى أن تولد الشبكة أو يتم إنشاؤها على نطاق صغر، لتتولى هي تحديد خريطة طريق نموها، لتتناسب مع حجم أعمال المؤسسة أو الشركة الفعي، بناء على تحليات قائمة في الوقت الحقيقي، ثم تحدد الاحتياجات المطلوبة من الموارد للوصول إلى الحجم الأمثل، من حيث السعة والانتشار والكفاءة والنفقات.
مهام معقدة
ووفقاً لرؤية مدير شركة «ديليويت لاستشارات»، آشيش فرما، المتخصص في التحليات المعرفية للشبكات المعلومات، فإنه في ظل الانتشار الواسع للتقنية في كل المجالات، باتت شبكات معلومات المؤسسات تعمل وفق مفهوم اتفاقات مستوى الخدمة، أو «إس إل إيه»، التي تقيس كفاءة الشبكة بناء على وفائها بالعديد من المعاير، مثل زمن الاستجابة، ومستوى الاستقرار، والإتاحة، والموثوقية، إضافة إلى تجنب الخسائر في نفقات التشغيل، وهي مهام معقدة، وعرضة للخطأ الذي تنجم عنه تداعيات مالية خطرة. وقال فرما إنه حتى الآن يتم تقييم أداء وحالة الشبكات وفقاً للتقارير الثابتة والتاريخية، التي تحلل بيانات أداء الشبكة وأحداثها بعد وقوعها، وهو وضع يتغر الآن بسرعة، ولم يعد يائم الوترة المتسارعة لمقتضيات العمل في الوقت الفعي، والاستجابة اللحظية، في زمن تطبيقات المحمول وشبكات التواصل وإنترنت الأشياء، وغرها.
وأضاف أنه لحل هذه المعضلة كان لابد من دمج علم البيانات المتقدم والتكنولوجيا المعرفية، مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، لتكون هي اللبنات الأساسية، أو أحجار البناء الرئيسة عند إنشاء الشبكات، ثم تشغيلها بعد ذلك، لمساعدة المؤسسات على إطاق البيانات لاتخاذ قرارات أكر مرونة، وتحسن الحكمة التشغيلية، وتجنب التوقف عن العمل وتكوين تجربة مستخدم أفضل.
مرحلة مبكرة
وبحسب تقدير فرما، فإن الشبكات فائقة الذكاء المرنة القابلة للنمو والانكماش، لاتزال في مرحلة مبكرة جداً، ومعظم الشركات المتخصصة في مجال شبكات المعلومات، وعلى رأسها شركة «سيسكو»، بدأت بالفعل في دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في منتجاتها، أو تخطط للقيام بذلك في المستقبل، كما أن بائعي منتجات الذكاء الاصطناعي والتقنية المعرفية مثل «آي بي إم»، ونظامها الشهر «واطسون»، يتطلعون للدخول إلى هذا المجال، عر تحالفات مع عمالقة بناء وتطوير الشبكات.
دقة أكبر
من جانبه، قال مدير شركة «سي آي أو» الاستشارية، التابعة لشركة «كي بي إم جي»، فريدريك ليندستروم، إن الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات من مصادر متعددة، ستوفر دقة أكر بكثر من أدوات مراقبة الشبكة التقليدية، التي تعتمد على استكشاف عاقات الارتباط في بيانات الشبكة، مشراً إلى أن الذكاء الاصطناعي يتيح نمذجة سيناريوهات الأداء المختلفة، ويربط أداء الشبكة بأداء التطبيق لحظياً، لتحديد كيفية تأثر التطبيقات في سيناريوهات الأداء المختلفة.
بدوره، أكد خبر التحليات والتعلم الآلي في «سيسكو»، دوفال بيجر، هذا المعني بقوله إن نماذج العمل المستندة إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي داخل الشبكات هي الخيار الذي يوفر تمثياً أفضل للنية الحقيقية للشبكة وأهداف أعمالها.
تنبؤ بحركة المرور
بالمقابل، تناول أستاذ مساعد تقنيات الأعمال في جامعة «كارنيجي ميلون» الأمركية، يان هوانغ، الأمر من زاوية أخرى، مبيناً أنه يمكن تطبيق أساليب الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بفاعلية للقيام بعمليات التنبؤ بحركة المرور داخل الشبكة، واكتشاف أنماط حركة المرور، والتعلم عر الإنترنت، عاوة على صنع القرار الآلي.