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Qu’est-ce qu’une référence dynamique ?

Ainsi, une référence dynamique utilise l’IA pour établir une base de connectivité réseau et de performance sans se fonder sur des valeurs de seuil par défaut génériques. La référence est ensuite automatiquement ajustée en fonction du réseau et du comportement de l’utilisateur/du device IoT.

Références dynamiques pilotées par l’IA : explications

Les références dynamiques utilisent l’IA et le machine learning (ML) sur des données du réseau afin de déterminer ce qui constitue la norme pour ce réseau (une « référence »). La référence s’ajuste automatiquement et dynamiquement pour réduire le nombre de faux-négatifs et de faux-positifs.
  • Plutôt que d’utiliser des seuils par défaut qui peuvent être réglés à un niveau artificiellement bas, une référence dynamique fournit une visibilité en temps réel site par site, basée sur l’activité réelle des réseaux wi-fi, filaires et WAN.
  • Chaque device réseau et chaque client de terminal fournissent des données télémétriques qui permettent de mieux comprendre ce qui fonctionne et ce qui reste à optimiser.
  • L’IA et le ML permettent ensuite d’identifier précisément là où un device réseau, un client de terminal, un utilisateur ou une app/un service peut rencontrer un problème, et pourquoi.
AI-powered baseline

Pourquoi utiliser des références dynamiques ?

Dans un environnement traditionnel, l’équipe informatique tente de garder le réseau opérationnel et d’offrir la meilleure expérience possible en se fiant à ses intuitions et en définissant des seuils d’alerte pour des éléments individuels. L’IA et l’automatisation sont en train de changer la donne. Voici pourquoi les références dynamiques sont importantes :

  • Les seuils statiques sont incapables d’offrir la visibilité requise pour identifier des problèmes dans des environnements distribués et en constante évolution.
  • En raison de la nature dynamique des réseaux, l’automatisation est la seule méthode fiable pour surveiller et identifier les anomalies.

Avantages des références dynamiques

Imaginez que vous déployiez un réseau et utilisiez les mêmes seuils que pour tous les autres environnements (toutes tailles confondues) afin de définir les performances de votre réseau. Les seuils prédéfinis tiennent-ils compte de l’itinérance des devices ou du nombre de devices IoT dans l’environnement ? Ou considèrent-ils le nombre et le type d’AP, ou encore la classe des commutateurs utilisés ?

Les références dynamiques offrent les avantages suivants :

  • L’automatisation pour collecter les données directement dans votre environnement
  • Une méthode simple pour déterminer les performances des sites au fil du temps.
  • Une visibilité sur la façon dont des sites similaires se comparent entre eux (p. ex., magasins, salles de classe, bureaux distants), et avec des sites tiers comparables (p. ex., des pairs basés sur le cloud).

Les accords de niveau d’expérience automatisés éliminent le besoin de définir et d’ajuster manuellement des seuils de niveau de service fondés sur des niveaux artificiels.

Quelle est la différence entre des accords de niveau d’expérience et des accords de niveau de service ?

Les accords de niveau d’expérience offrent plus d’avantages en termes de granularité et d’automatisation que les accords de niveau de service ou les attentes en matière de niveau de service traditionnels. En voici les principaux.

AttributRéférences dynamiques pilotées par l’IASLA/SLE traditionnels
Seuils et alertesDéfinis et ajustés automatiquement et dynamiquement selon l’évolution de l’environnement.Définis et ajustés manuellement en fonction de valeurs par défaut génériques.
Références en temps réel par emplacementInclusNon. Utilisation de valeurs de seuil prédéfinies par défaut.
Points de données multidimensionnelsInclus, avec des capacités de résultats (analyse des causes profondes, mesures correctives, etc.).Non. Nécessite des points de données et une résolution manuelle des incidents.
Comparaisons avec les pairsInclus, avec des avantages en termes d’optimisation.Non
PrioritéValeur axée sur l’utilisateurMesure des processus axée sur la technologie.

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