Cisco:AI和机器学习如何改变网络

Cisco卸载服务器-UCSC480ML-面向支持机器学习和AI应用,但这只是起始点

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Cisco:AI和机器学习如何改变网络
思想批量

2020欧洲杯预赛Cisco正大力打赌人工智能和机器学习在未来网络和数据中心中将发挥巨大作用

距离和作用这些技术可能是最大问题,但利害关系显然是在地面上。

Cisco本周推出服务器系统面向支持机器学习和AI应用,但它真的只是网状巨人向两种技术移动的冰山一角

2020欧洲杯预赛高副总裁兼Cisco数据中心业务总经理Roland Acra最近访问时指出Cisco利用机器学习等方法驱动网络变换

Cisco及其大型ACICs

Cisco中心推送能力收集流量元数据而不减慢流量,通过校园使用ACIC交换机和数据中心交换机实现流Acra表示除执行ACIC传统功能外-发包、封装、解封、排队和强制服务质量

上几代硅类中,你将,'嗯,我可以线速率,但后我得不到多线程测量等上百克端口可实现100G, 并开通所有特征并产生大量数据 并记录交通矩阵

机器学习可应用到所有情报数据 各种应用 帮助网络操作员处理从策略设置 网络控制到安全Cisco已提供客户选项使用机器学习和元数据Cisco从开关收集资源

安全源出网络

网络在检测加密交通中的恶意软件方面发挥着关键作用,并说约翰·阿波斯托普洛斯CiscoCTO企业联网副总裁

Apostoopoulos表示:「目前趋势是加密交通端结束并如何识别流量中有恶意软件而不解密内容Cisco指出,它相信加密将用于2019年70%攻击

Talos安全团队拥有庞大数据湖信息 覆盖全世界所有威胁与所有数据并存 关于所有攻击和恶意软件 在那里,我们查看并尝试识别模式 诸如包尺寸 和这些包发件人到发时间

并查看密码套房 加密用它告诉我们很多 因为那里许多坏蛋使用 特殊密码套房 帮助识别流量

Cisco提供服务调用加密流量分析使用机器学习算法和AI技术帮助用户快速发现网络安全性问题并控制受感染装置和用户

AI/ML使用案例见CiscoTeration平台,网络访问列表生成自动处理上头Cisco教程分析系统2020欧洲杯预赛收集硬件和软件传感器信息并使用大数据分析机学习信息分析信息,为IT管理员提供深入理解数据中心资源的知识

轮廓执行白名单模型 Acra说免去任何东西, 除非我明确告诉你它允许去- 介于每个VM和所有其他VM、服务器、容器等间网络用轮廓学习网络中所有模式 并有大量细节 从中我们建议连接图变成白表标注工具将实现ML,所有这些活动都把网络转换为传感器并同时执行策略用户可自动隔离节点等或向管理员发送警告

AI和ML只像他们的数据集那样好

机器学习与数据集相同,有故障票数据集,有虫数据库,有流量数据集,并有另一个数据资产库,所有数据库都可用以从根本上改变人们部署和管理网络的方式

管理开发基于庞大数据集的AI/ML新应用新建服务器UCSC480ML强力 — — 包括8NvidiaTesla V100-32GPS和128GBDDL4RAM、24SATA硬盘等 — — 公司宣布后将更重要

Cisco表示正与Hortonworks合作验证Hatoop3.1设计中CiscoUCSC480ML为大数据集群的一部分,存储C480ML磁盘驱动器数据,支持Docker容器处理解析工作,如Apachespark和GoogleTensorFlow,需要CPU和GPU原开发GoogleAI组织TensorFlow是一个高性能开源系统,使用机器学习并让客户开发各种平台和服务应用

Cisco正与Anaconda合作,确保数据科学家能协作使用Python等语言学习机器

Cisco也有它DevNet生态系统交换共享思科应用一站式商店企业领袖和开发商可使用在线门户发现跨思科平台和产品的伙伴解决方案Cisco表示,当前交换中包含超过1 300个供品

Cisco和HP、Dell和IBM等想推动AI和机器学习者更重要的是服务器周围软件生态圈奇拉格德卡特Gartner研究主管Cisco与Hortonworks和Cloudera等大合作伙伴关系将允许客户带进大数据集并创建机器学习和AI应用管道直接插进企业

Cisco和其他人认为,公司要搭建管道并引用2017McKinseyAI报告上写道:

  • 75%开发者团队在2018年a或
  • 40%数字转换计划到2019年将通过AI实现
  • 全部有效IoT工作到2019年将100%得到AI能力支持

未来AI/ML持有什么

IT置身于未知领域, 试图整理并支持零散、不熟悉并快速进化 AI/ML软件栈栈电源新应用支持使用案例写入KaustubhDasCisco存储计算系统产品集团策略和产品开发副总裁

Cisco等VMware、Dell、HP和Juniper等公司才真正开始想方设法处理AI和它周围的服务问题。

Tom Nolle表示, AI应用实用案例来自云服务提供商和承运级运营商,

上下文服务以各种方式详细信息处理用户请求, 并处理这些请求上下文, 如位置、行为和各种可被AI压缩以开发真正值服务信息的其他输入

Cisco最终想以服务提供者为对象Nolle表示这一切需要严肃软件架构 — — 今日并不存在 — — 环绕它工作,而Cisco正努力去那,Nolle表示

未来提高买主生产率和卖主效率应用 也将受上下文服务驱动总体说来 上下文服务代表 超过万亿美元每年 潜在服务收入诺尔博客写道.算上近二千亿美元设备Cisco忽略这一点是愚蠢的。”

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