Data Analytics for It Networks: Innovatív felhasználási esetek kidolgozása

Olvasói vélemények

A könyv átfogó áttekintést nyújt az IT-hálózatok adatelemzéséről, hangsúlyozva annak fontosságát a hálózati automatizálás, a programozhatóság és az üzleti érték szempontjából. Hasznos mind a technikai megvalósításokhoz, mind az IT-vezetőkkel folytatott stratégiai megbeszélésekhez.

⬤ Az adatelemzés alapelveinek és algoritmusainak alapos tárgyalása
⬤ a hálózati tartományok felhasználási eseteinek átfogó lefedése
⬤ értékes mind a gyakorlati szakemberek, mind az üzletorientált szakemberek számára
⬤ gyakorlati betekintés és útmutatás
⬤ elismert szerző.

A mellékelt recenzióban nincs megjegyezve.

(1 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Data Analytics for It Networks: Developing Innovative Use Cases

Könyv tartalma:

Használja az adatelemzést az innováció és az értékteremtés előmozdítására a teljes hálózati infrastruktúrában

A hálózati és informatikai szakemberek hatalmas mennyiségű adatot rögzítenek a hálózataikból. Ezekben az adatokban számos lehetőség rejlik a problémák megoldására és elkerülésére, a biztonság megerősítésére és a hálózati teljesítmény javítására. E célok eléréséhez az IT-hálózati szakembereknek az adattudomány szilárd ismereteire, az adattudósoknak pedig a modern hálózati koncepciók biztos ismeretére van szükségük. Data Analytics for IT Networks kitölti ezeket a tudáshiányokat, lehetővé téve mindkét csoport számára, hogy a telemetria, az eseményelemzés, a hálózati infrastruktúra metaadatai és más hálózati adatforrásokból példátlan értéket hozzanak létre.

John Garrett úttörő tapasztalataira támaszkodva az adattudomány nagyméretű Cisco-hálózatokra történő alkalmazásában, bemutatja azokat a konkrét adattudományi módszereket és algoritmusokat, amelyekre a hálózati és informatikai szakembereknek szükségük van, és segít az adattudósoknak megérteni a kortárs hálózati technológiákat, alkalmazásokat és adatforrásokat.

E közös megértés kialakítása után Garrett megmutatja, hogyan fedezhetők fel olyan innovatív felhasználási esetek, amelyek integrálják az adattudományi algoritmusokat a hálózati adatokkal. Számos gyakorlatias, Python-alapú esettanulmánnyal zárja, amelyek a Cisco ügyfélélmény (CX) mérnökeinek a legnagyobb ügyfeleket támogató tevékenységét tükrözik. Ezek sablonként szolgálnak a fejlett hibaelhárítástól a szolgáltatásbiztosításig terjedő egyedi megoldások kidolgozásához.

⬤  Értse meg az adatelemzési tájképet és annak lehetőségeit a hálózatépítésben.

⬤  Nézze meg, hogyan állnak össze egy analitikai megoldás elemei a gyakorlati felhasználási esetekben.

⬤  Fedezze fel a hálózati adatforrásokat és férjen hozzá, valamint válassza ki a megfelelő adatokat a problémájához.

⬤  Sikeresebb innováció a mentális modellek és a kognitív előítéletek megértésével.

⬤  Járja végig a számos iparágból származó általános analitikai felhasználási eseteket, és igazítsa azokat a saját környezetéhez.

⬤  Fedezzen fel új adattudományi felhasználási eseteket a nagy hálózatok optimalizálásához.

⬤  Sajátítson el bevált algoritmusokat, modelleket és módszereket a hálózati problémák megoldásához.

⬤  Alkalmazza a hagyományos statisztikai módszerekkel felépített felhasználási eseteket.

⬤  Használja az adattudományt a hálózati infrastruktúra elemzésének javításáraA vezérlő- és adatsíkok nagyobb kifinomultsággal történő elemzése.

⬤  Teljes mértékben kihasználja a Cisco meglévő eszközeit az adatok gyűjtésére, elemzésére és megjelenítésére.