Sztuczna inteligencja (AI – artificial intelligence) i uczenie maszynowe (ML – machine learning) to obecnie przypuszczalnie jedne z najmodniejszych haseł w branży teleinformatycznej. Jaką rolę mogą odegrać narzędzia AI i ML w automatyzacji sieci telekomunikacyjnych? W jakim zakresie mogą stać się kluczowymi elementami strategii operatorów uwzględniających automatyzację sieci? Na te m.in. pytania szukali odpowiedzi analitycy i eksperci branżowi zaproszeni do panelu dyskusyjnego zorganizowanego przez firmę NeEvents w formule webcastu.

Cyfrowa rewolucja powoduje, że zarówno struktury przedsiębiorstw, jak i ich  infrastruktura teleinformatyczna (ICT) podlegają obecnie dynamicznym zmianom, które jeszcze bardziej przyspieszyła pandemiczna rzeczywistość. Mając powyższe uwarunkowania na uwadze, CIO i dyrektorzy operacyjni muszą obecnie odpowiednio reagować, opracowując i wdrażając spójne strategie w zakresie przetwarzania i analiz danych nie tylko w ramach własnych serwerowni, lecz z wykorzystaniem usług chmurowych (cloud computing) oraz na brzegu sieci (edge computing), przekonują analitycy firmy Gartner, zastrzegając jednocześnie, że stwarza to nowe możliwości, ale i nowe zagrożenia.

Pandemia wymuszając przyspieszenie transformacji cyfrowej spowodowała również gwałtowny wzrost zapotrzebowania na technologie brzegowe (ang. edge computing). Miliony pracowników przeniosły się z campusów korporacyjnych do lokalizacji zdalnych, co bardzo obciążyło sieci i zwiększyło opóźnienia. Znacząco wzrosło zapotrzebowanie na moc obliczeniową oraz pamięci masowe na obrzeżach sieci. Nowy „edge” to obecnie nie tylko pracownicy komunikujący się przez systemy Zoom czy Teams – zauważają eksperci firmy Veeam: Dave Russell, wiceprezes ds. strategii korporacyjnej i Rick Vanover, dyrektor ds. strategii produktowej.