Cisco AIOps: Intelligence Artificielle mieux gérer mon Réseau LAN/WAN (slides et Q&R)

[Modérateur Cisco]

Présentation du Community Live

Nous avons présenté un webinaire interactif où l'on a pu explorer le potentiel de l'AIOps dans l'optimisation des produits Campus et SD-WAN de Cisco. Nous vous avons partagé comment l'intelligence artificielle et le Machine Learning peuvent révolutionner la gestion de vos réseaux en anticipant les problèmes avant qu'ils ne surviennent, en optimisant la performance et en simplifiant la gestion opérationnelle. Vous avez appris comment tirer le meilleur parti de votre réseau avec Cisco et l'AIOps!

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Liste des Q&R du Community Live

Retrouvez la liste des questions posées lors du webinaire Community Live de notre événement. Toute question non répondue lors de la séance sera traitée à posteriori ici ou dans le forum de "Questions".

Liste des Questions et Réponses

• Question : Côté Meraki il y a quelque chose de similaire ? - Ka-Hing L. (min.48)
• Question : Bonjour, Je souhaite prédire les pannes réseau en utilisant l'IA, sans recourir à un Catalyst Center. Mon objectif est d'utiliser Python pour communiquer avec les équipements et d'employer Grafana et Prometheus pour la collection et l'affi...

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Question : Côté Meraki il y a quelque chose de similaire ? - Ka-Hing L. (min.48)

Réponse (Kamel C.) : Bonjour Ka-Hing, de nombreuses fonctionnalités AI/ML Cisco AI Cloud seront prochainement disponibles depuis le dashboard Meraki. Le but étant d'avoir le même niveau de visibilité et d'assistance au troubleshoot qu'on soit sur Catalyst Center ou en Meraki.

Réponse (Malika B.) : Meraki a aussi des mécanismes AI qui permettent d'optimiser les opérations. Un exemple concret : Ai enhanced RRM , bientôt dispo sur Meraki, qui va permettre de déterminer les heures de charge/pointe/creuses d'un client donné, de corriger les paramètres wireless sur des plages dites "creuses" du client pour minimiser les impacts, afin d'optimiser la couverture, la bande passante et l'expérience utilisateurs sur le wireless. Le moteur qui est utilisé pour AI-Enhanced RRM est d'ailleurs le même sur Catalyst Center et MERAKI. Thao est en train de décrire la fonction AI enhanced RRM d'ailleurs.

Question : Bonjour, Je souhaite prédire les pannes réseau en utilisant l'IA, sans recourir à un Catalyst Center. Mon objectif est d'utiliser Python pour communiquer avec les équipements et d'employer Grafana et Prometheus pour la collection et l'affichage des données. Pourriez-vous m'aider ou me diriger vers des ressources pertinentes, s'il vous plaît ? Merci! - Nabil (min.57)

Réponse (Thomas M.) : Bonjour Nabil, Je te conseille le site https://developer.cisco.com où tu trouveras des explications et exemples de configuration, ainsi que l'article de notre blog sur la télémétrie https://gblogs.cisco.com/fr/reseaux/jai-teste-la-streaming-telemetry-avec-ios-xe/ 

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Nos experts

Thao Le-Thien - Diplômé de l'Institut Electronique du Nord (ISEN) à Lille, en France, Thao débute sa carrière en Officier Instructeur en Informatique dans la Marine Nationale au Centre d'Instruction Naval à Saint-Mandrier-Sur-Mer (Le Var 83) en 1988, puis il rejoint IBM en tant qu'Ingénieur Technique Commercial sur les technologies réseaux SNA. En 1995, il rejoint Cisco comme Consultant Réseau pour développer et mettre en œuvre des solutions de transport de données entre le Mainframe et des agences en environnements LAN et WAN. En 2000, il rejoint l'équipe de spécialistes Enterprise Networking France en tant qu'Architecte de Solutions Techniques, travaillant sur des solutions innovantes d'intégration Voix, Données et Vidéo. Il s’oriente vers la gestion de réseaux puis l’orchestration de réseaux en environnement Campus. Thao participe activement aux projets clients LAN et WAN sur les technologies de commutation et sans-fil en IP traditionnel ou Fabric.

Nicolas Boursier - Diplômé de l’Université Paris VII en Réseaux et Télécommunications, Nicolas a débuté sa carrière chez les opérateurs Orange Business Services et Bouygues Telecom en tant qu’ingénieur réseau. Il a ensuite travaillé en avant-vente avec les constructeurs Ericsson et Alcatel-Lucent pour fournir des solutions d'infrastructure dorsale (backbone) aux opérateurs. Nicolas a rejoint Cisco France en 2020 où il assume le rôle d’ingénieur avant-vente sur la technologie Cisco SD-WAN.

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