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Des bureaux à la ligne de production :
Les réseaux connectent équipements et applications.
Du campus au data center :
Les barrières sont effacées.
Du statique au dynamique :
Les réseaux s'adaptent aux applications.
Comprendre l'intention
Les machines remplacent l'homme
pour une compréhension aprofondie
des objectifs et intentions de service
Basé sur le Deep Learning (DL) des réseaux et des modèles de services, permettant l'optimisation des réseaux et des paramètres.
Simulation numérique
Le Data Computing
compense les
"failles humaines"
Basé sur le calcul de réseau et la vérification formelle, réalisant la vérification de la simulation avant le monde physique.
Prise de décision intelligente
Dépasse les limites de l'intelligence
humaine pour des prises
de décisions dynamiques à
l'échelle des plus grands réseaux
Basé sur des graphes de connaissances et des algorithmes d'apprentissage automatique, permet l'inférence de défauts et la prise de décision en boucle fermée.
En utilisant l'intelligence artificielle (AI), un réseau à pilotage autonome (ADN) facilite l'innovation constante de l'architecture du réseau basée sur les connaissances et les données, surpassant les limites du traitement manuel. En plus d'aider le personnel d'exploitation et de maintenance (O&M) à mieux comprendre les intentions et les objectifs des services grâce à l'apprentissage des machines, l'ADN utilise l'informatique des données pour contourner les "lacunes en matière de connaissances", l'IA incessante brisant les limites de ce que la prise de décision manuelle basée sur l'expérience peut réaliser. En conséquence, les réseaux peuvent devenir auto-organisés, auto-réparateurs, auto-optimisants et autonomes, mettant la connectivité intelligente à la portée des entreprises et accélérant la transformation numérique de l'industrie.
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