NETSCOUT ABORDA LA NECESIDAD DE DATOS DE ALTA CALIDAD LISTOS PARA LA AI PARA ENTRENAR MODELOS DE AI Y POTENCIAR LAS AIOPS PARA OBTENER MEJORES RESULTADOS EMPRESARIALES

Una nueva solución alimenta los procesos AI/ML con datos procesables para mejorar el rendimiento del servicio

WESTFORD, Massachusetts, NETSCOUT SYSTEMS, INC. (NASDAQ: NTCT), proveedor líder de soluciones de gestión del rendimiento, ciberseguridad y protección frente a ataques DDoS, ha anunciado hoy una nueva iniciativa diseñada para ofrecer los valiosos datos necesarios para garantizar mejores resultados de las soluciones de inteligencia artificial (IA) y AIOps. A medida que las empresas aumentan la capacidad de observación para AIOps, requieren datos de alta fidelidad, enriquecidos y curados asignados a sus requisitos únicos. NETSCOUT está trabajando a través de su creciente ecosistema de socios, incluyendo Cisco, Palo Alto Networks, ServiceNow, Splunk, y otros, para integrar sus datos de alta calidad listos para la IA y ofrecer los conocimientos necesarios para impulsar mejores resultados de negocio y elevar la eficacia del usuario.

NETSCOUT genera telemetría granular a escala y la organiza en fuentes específicas, produciendo un conjunto de datos rico en información diseñado para abordar casos de uso críticos. Los datos de NETSCOUT pueden introducirse fácilmente en lagos de datos y otras plataformas de AIOps, donde pueden enriquecerse y combinarse con otros conjuntos de datos para su análisis y visualización, lo que da lugar a clasificaciones de comportamiento, predicciones y automatización de mayor calidad.

“A medida que las organizaciones automatizan sus entornos de TI para escalar las operaciones, necesitan inteligencia de nivel empresarial para mejorar la toma de decisiones y optimizar la experiencia del usuario”, dijo Stephen Elliot, vicepresidente de grupo de I&O, Cloud Operations y DevOps en IDC. “Los líderes tecnológicos deben considerar el valor de la fiabilidad y resistencia del servicio que pueden recibir filtrando los metadatos apropiados, los datos de sesión y la inteligencia IP necesaria para los casos de uso críticos de AIOps y seguridad.”

Proporcionando perspectivas de datos a escala de IA

Para proporcionar datos de alta calidad listos para la IA que mitiguen los riesgos a los que se enfrentan los equipos de TI por una sobrecarga de datos inutilizables o ineficaces, NETSCOUT ha presentado Omnis™ AI Insights. Proporciona datos de telemetría de red precisos y procesables que alimentan las iniciativas de IA del cliente para permitir resultados críticos sin requerir transformaciones y adaptaciones de datos, incluyendo:

* Identificación y correlación de tendencias de observabilidad

* Agilizar y automatizar el análisis de datos

* Descubrir patrones operativos históricos

* Detectar problemas imprevistos y riesgos de seguridad que podrían provocar futuras interrupciones del servicio y violaciones de datos.

“NETSCOUT se construye en torno a la inspección profunda de paquetes, por lo que entendemos el valor de transformar los datos de paquetes sin procesar en inteligencia procesable a escala”, declaró Bruce Kelley, director de tecnología de NETSCOUT. “A medida que los clientes aceleran sus operaciones de TI utilizando IA, nuestra visibilidad ampliada de extremo a extremo y nuestro modelo de datos abiertos son fundamentales para garantizar mejores resultados empresariales y elevar la eficacia de los usuarios.”

La inteligencia de datos, producida y curada en la fuente para las plataformas de IA, es imperativa para los casos de uso de IA en múltiples sectores, incluidos la salud, los proveedores de servicios de comunicación, los servicios financieros, los seguros, la fabricación, la energía y los servicios públicos. Los datos de alta calidad de NETSCOUT preparados para la IA permiten que los modelos converjan y generalicen sin tener que lidiar con datos extraños que empañan o perjudican los resultados.

Visite nuestro sitio web para obtener más información sobre nuestro  ecosistema de socios y nuestras exclusiva soluciones de inteligencia de datos.

Vannessa Villanueva