AI-driven networking як технологічна база автоматизованого керування мережами

У тезах розглянуто концепцію AI-driven networking як сучасну технологічну основу для автоматизованого, гнучкого та безпечного управління мережевою інфраструктурою. Автор аналізує архітектуру інтелектуальних мереж, що інтегрують алгоритми машинного навчання з телеметрією (NetFlow, SNMP, SYSLOG), SDN/NFV-компонентами та intent-based networking. Висвітлено переваги технології: прогнозування змін, виявлення аномалій, оптимізація маршрутів, балансування навантаження та контрольована автономія. Особливу увагу приділено практичному застосуванню в промисловому IoT, фінансових сервісах (високочастотна торгівля) та управлінні мережевими інцидентами. Окреслено ключові виклики впровадження: якість і уніфікація телеметричних даних, інтеграція в гетерогенні середовища, пояснюваність рішень та безпечна автономна робота. Висновок: AI-driven networking забезпечує перехід від реактивного адміністрування до інтелектуальної самокерованої інфраструктури, особливо актуальної для мереж 5G-and-beyond та критично важливих сервісів.