Keunggulan dan Tantangan dalam AI Monitoring Jaringan

AI atau Artificial Intelligence, saat ini sudah menjadi kekuatan transformatif karena mampu memberdayakan bisnis dan jadi profesional perangkat lunak untuk meningkatkan dan mendorong berbagai batas yang dulunya dianggap mustahil. Seiring dengan semakin diterimanya AI, kompleksitas pengelolaannya pun kian meningkat. Diperlukan monitoring jaringan untuk memantau AI di dalam perusahaan. 

Monitoring jaringan memastikan kinerja jaringan yang optimal, efisiensi sumber daya, dan memberikan pengalaman pengguna yang lancar. Di bawah ini kita akan membahas apa saja keunggulan dan tantangan dalam AI monitoring jaringan selengkapnya!

Apa Itu AI Monitoring?

AI monitoring adalah proses penting dalam kecerdasan buatan yang melibatkan pengamatan dan analisis secara terus-menerus. Hal ini berfungsi sebagai langkah proaktif untuk menjaga kesehatan dan efisiensi aplikasi AI. 

Perusahaan dan tim teknologi informatika (TI) menyebarkan dan mengoperasikan solusi berbasis AI untuk digunakan sehari-hari. Misalnya pemrosesan bahasa alami, visi komputer atau algoritma machine learning, dan deep learning.

Keunggulan AI Monitoring Jaringan

Berikut ini beberapa keunggulan penerapan aplikasi monitoring jaringan berbasis AI:

1. Pemantauan TI yang Ditingkatkan dan Disederhanakan

Jaringan terus berkembang dalam hal kepadatan komponen dan peralatan yang terhubung serta sifat virtualnya. Monitoring di lingkungan yang semakin padat ini tentunya menjadi proses yang rumit dan sering kali tidak efisien. Mengidentifikasi masalah sebelum operasional perusahaan terkena dampak negatif dapat menjadi tantangan besar, karena itu tim TI mencari alat monitoring yang berbeda untuk mengisolasi sumber penurunan di jaringan. 

AI monitoring jaringan menjanjikan untuk menghilangkan kesulitan yang terkait dengan pelacakan aktivitas jaringan dengan memberi pandangan yang jelas pada semua elemen dalam infrastruktur saat sedang beroperasi, karena itu dapat menyederhanakan operasi TI. Selain itu, AI monitoring juga dapat mempercepat dan meningkatkan analisis akar permasalahan untuk sampai ke sumber masalah dengan cepat. 

2. Mendapat Wawasan tentang Keamanan

AI monitoring juga dapat menjelaskan potensi masalah keamanan dengan mengidentifikasi ancaman secara cepat dan akurat, serta mendorong remediasi yang lebih cepat. Sistem ini juga mengurangi peringatan palsu yang membanjiri analisis keamanan, sehingga dapat membantu perusahaan dalam meningkatkan keamanan jaringan mereka secara keseluruhan. 

3. Mendukung Otomatisasi

AI dapat menginformasikan sistem yang dapat mengotomatisasi proses yang sebelumnya manual. Meskipun beberapa dari proses ini mungkin merupakan elemen pendukung pemeliharaan berkelanjutan yang berulang, beberapa perusahaan sedang menjajaki penggunaan otomatisasi untuk tugas-tugas di tingkat yang lebih tinggi. Misalnya, AI dapat digunakan untuk memicu respons mitigasi dan remediasi otomatis. 

4. Memantau Performa Model AI

Aplikasi monitoring jaringan berbasis AI akan memastikan model AI memberikan hasil yang akurat dan andal. Metrik seperti akurasi dan presisi sering digunakan untuk mengevaluasi performa model. Dengan terus melacak metrik ini, maka tim TI dapat mendeteksi perubahan perilaku model, mengidentifikasi potensi penyimpangan, atau penurunan kinerja. Selain itu, monitoring jaringan juga mampu mengambil tindakan perbaikan untuk menjaga keakuratan model.

5. Memantau Sumber Daya

Setiap jaringan tentu memerlukan sumber daya yang signifikan agar performanya terus lancar. Sumber daya jaringan mencakup CPU, GPU, memori, dan penyimpanan. Memantau konsumsi sumber daya memastikan sistem AI memiliki sumber daya yang memadai untuk menangani beban kerja secara efisien tanpa mengalami hambatan atau gangguan kerja. 

6. Memantau Penggunaan API

Model AI biasanya diakses melalui API (Application Programming Interfaces). Karena itu, AI monitoring juga termasuk memantau penggunaan API yang mencakup melibatkan pelacakan metrik seperti tingkat permintaan dan waktu respons. Pemantauan ini membantu teknisi TI untuk mendeteksi pola  yang tidak biasa, seperti lonjakan panggilan API secara tiba-tiba, yang mungkin mengindikasikan peningkatan permintaan atau potensi masalah. 

Tantangan AI Monitoring Jaringan

Meskipun AI monitoring jaringan bermanfaat di lingkungan produksi, beberapa tantangan tetap dapat menghambat kesuksesan implementasinya. Pada dasarnya, tim operasional TI perlu mengatasi kurva pembelajaran untuk menggunakan AI monitoring secara efektif. 

Selain itu, di awal penerapan AI monitoring jaringan, tim operasi jaringan juga harus mempertimbangkan tantangan seperti di bawah ini:

1. Kualitas Data

Saat membedakan antara anomali yang tidak berbahaya dan masalah jaringan yang sebenarnya, AI hanya akan menampilkan hasil dari data yang diperolehnya. Jika beberapa data real-time tidak diambil atau ada masalah dengan integritas data, AI monitoring jaringan mungkin tidak akan menampilkan hasil yang akurat. 

Banyak perusahaan menggunakan data sintetis, yang dibuat untuk membuat simulasi aktivitas di jaringan produksi, sebagai alternatif dari data real-time. Meskipun data sintetis mirip dengan aktivitas jaringan yang sebenarnya, data tersebut tidak identik dan mungkin melewatkan masalah sebenarnya atau menandai masalah yang bukan merupakan masalah sebenarnya. 

2. Integrasi

Seperti halnya teknologi apa pun yang baru diterapkan ke dalam lingkungan produksi dengan alat monitoring dan manajemen yang sudah ada, integrasinya bisa jadi akan rumit. Jika tim TI perusahaan tidak dapat menyinkronkan alat monitoring jaringan AI dengan layanan manajemen dan sistem keamanan lainnya, maka hasilnya mungkin akan di bawah standar. 

3. Masalah Etika

Ketika AI sudah berkembang dan jadi lebih pintar, beberapa masalah etika mungkin muncul dalam hal penyalahgunaan dan integritas operasional. Hal serupa juga terjadi pada monitoring jaringan di mana teknologi AI menganalisis data dalam jumlah besar. AI terus berkembang sehingga pemantauannya pun harus terus berkembang. 

4. Deteksi Masalah Membutuhkan Tim Tetap Proaktif

Pendekatan monitoring jaringan yang ada saat ini terhadap deteksi masalah pada data AI sebagian besar bersifat reaktif. Tim TI sering kali harus mengatasi masalah setelah masalahnya terjadi. Karena itu, downtime atau waktu henti sudah terlanjur terjadi dan efisiensi kerja jaringan jadi berkurang. Kalau masalahnya mudah ditangani, maka downtime bisa cepat diatasi. Sebaliknya, downtime juga bisa lama kalau masalahnya sulit. 

Struktur data yang rumit mempersulit prediksi dan pencegahan masalah sebelum berdampak pada sistem. Diperlukan pendekatan yang proaktif dari tim Ti untuk bisa menemukan masalah sebelum terjadi dan mengganggu. Solusi lainnya adalah harus menggunakan alat monitoring jaringan yang sangat canggih dan harganya tentu lebih tinggi. 

Gunakan Monitoring Jaringan Berkualitas

Agar bisa terus bersaing dan menjadi perusahaan yang kompeten di tengah persaingan pasar yang tinggi, setiap perusahaan perlu mengikuti perkembangan teknologi. Karena itu, diperlukan AI monitoring jaringan yang sesuai dengan perkembangan jaman. Pastikan untuk menggunakan monitoring jaringan yang berkualitas seperti Netmonk dari Telkom Indonesia. 

Produknya, Netmonk Prime, mampu memenuhi kebutuhan aplikasi monitoring jaringan, monitoring web/API, dan monitoring server dengan 1 aplikasi saja, sehingga lebih praktis. Layanannya telah dipercaya oleh lebih dari 15 perusahaan besar, seperti t-money, Pelita Air Service, PeduliLindungi, dan lain-lain. Yuk, kunjungi website Netmonk untuk mencoba solusinya!