header-glossary-dynamic-baseline-hero

什麼是動態基準?

動態基準使用 AI 來建立網路連線和效能基準,而不依賴一般預設臨界值。接著,系統會根據網路和使用者/物聯網裝置行為自動調整基準。

採用 AI 技術的動態基準說明

動態基準使用 AI 和機器學習 (ML) 來分析網路資料,藉此確定該網路的正常標準 (即「基準」)。基準會動態自我調整,以盡量減少漏報和誤報。
  • 動態基準不使用可人為調低的預設臨界值,而是根據真實 Wi-Fi、有線和 WAN 活動為每個網站提供近乎即時的可見性。
  • 每個網路裝置和端點用戶端都提供遙測資料,協助瞭解運作中的項目以及有待最佳化的地方。
  • 然後,AI 和 ML 將發揮效用,以識別網路裝置、端點用戶端、使用者或應用程式/服務可能出現問題的位置以及原因。
AI-powered baseline

為何要使用動態基準?

在傳統環境中,IT 保持網路正常運作以及提供盡可能最佳體驗的方式,基本靠主觀經驗和為各個項目設定警示臨界值。AI 和自動化正在改變這個局面。以下就是動態基準很重要的原因:

  • 靜態臨界值無法提供必要的可見性,難以協助識別不斷變化的分散式環境中的問題。
  • 由於網路動態變化的特性,自動化是監控及識別異常的唯一可行辦法。

動態基準的優勢

想像一下,在今天這樣的局面下部署一個網路,然後使用與其他所有環境 (無論大小) 相同的臨界值作為網路效能的基礎。這些預先定義的臨界值是否會考慮到裝置漫遊或環境中物聯網裝置的數量? 又是否會關注到使用的存取點數量和類型以及交換器類別?

動態基準具有以下優勢:

  • 可直接從環境中收集資料的自動化功能。
  • 可簡便地檢視各個位置在不同時間點的效能。
  • 可瞭解並比較相似站點的情況 (例如:商店、教室、遠端辦公室),也可與同等協力廠商站點比較 (例如:採用雲端技術的同業比較)。

執行自動化體驗層級協議,免於根據人為定義的層級,對服務層級臨界值進行手動設定和調整。

體驗層級協議與服務層級協議有什麼不同?

與傳統的服務層級協議或服務層級期望相比,體驗層級協議更精細,同時具有自動化優勢,包括:

屬性採用 AI 技術的動態基準傳統 SLA/SLE
臨界值和警示隨著環境變化自動且動態設定。根據一般預設值手動設定和調整。
每個位置的即時基準內含否 – 使用預先定義的預設臨界值。
多維度資料點內含,具有提供成果 (根本原因、補救措施等) 的能力。否 – 需要將資料點串連在一起進行手動疑難排解。
同業比較內含,具有最佳化優勢。
焦點以使用者為中心的價值以技術為中心的流程評測。

準備好開始了嗎?