Стремительное развитие искусственного интеллекта (ИИ) приводит к глубоким изменениям в центрах эксплуатации сетей (NOC), которым поручено контролировать все более сложные и насыщенные данными сетевые среды. По мере распространения приложений, основанных на искусственном интеллекте, таких как большие языковые модели и алгоритмы машинного обучения, в разных отраслях, NOC сталкиваются с резким ростом трафика данных, вызванным необходимостью обработки в реальном времени, передачи данных с низкой задержкой и массивных вычислительных нагрузок. Это приводит к необходимости значительного масштабирования инфраструктуры для обработки больших объемов данных, что требует использования современных инструментов мониторинга и высокопроизводительных систем для обеспечения надежности, бесперебойной работы и эффективности сети. Интеграция искусственного интеллекта не только увеличивает объем данных, но и требует более сложной аналитики для мониторинга производительности сети, обнаружения аномалий и прогнозирования потенциальных сбоев, что подталкивает NOC к внедрению масштабируемых, высокопроизводительных решений для эффективного управления этими динамичными рабочими нагрузками.
Рост спроса на данные, основанный на искусственном интеллекте, меняет систему мониторинга и контроля NOC, поскольку сложность и объем сетевого трафика требуют более детальной визуализации в режиме реального времени. Для решения этой задачи NOC все больше полагаются на передовые системы визуализации, способные отображать подробные данные с высоким разрешением. Более плотные экраны MicroLED становятся незаменимыми благодаря их способности обеспечивать высокую плотность пикселей, превосходную яркость и повышенную четкость, позволяя операторам одновременно отслеживать несколько потоков данных, сетевые показатели и оповещения на больших видеостенах. Эти экраны поддерживают отображение сложных визуализаций данных, таких как тепловые карты или потоки трафика в реальном времени, что очень важно для быстрого принятия решений в средах, насыщенных искусственным интеллектом. Однако для масштабной визуализации контента высокого разрешения требуются надежные устройства обработки видео, способные работать с разрешением 4K и выше без задержек и деградации. Такие системы должны управлять множеством входных сигналов, обрабатывать данные в режиме реального времени и поддерживать плавное масштабирование для удовлетворения растущих потребностей сети, что делает передовые видеопроцессоры краеугольным камнем современных операций NOC.
С точки зрения безопасности и масштабируемости видеопроцессор PixelNet компании Jupiter Systems является идеальным решением для удовлетворения этих меняющихся требований NOC. PixelNet предлагает высокомасштабируемую архитектуру, поддерживающую неограниченное количество входов и дисплеев, что позволяет NOC расширять видеостены в нескольких местах без ущерба для производительности. Использование защищенной закрытой сети второго уровня обеспечивает сквозное шифрование AES 256 для каждого пикселя, защищая конфиденциальные данные от киберугроз, что очень важно для NOC, управляющих критически важными операциями. Возможности самонастройки и самоконтроля системы, а также поддержка полностью резервных серверов обеспечивают бесперебойную работу в режиме 24/7/365, что крайне важно для непрерывного мониторинга в средах, управляемых искусственным интеллектом. Кроме того, способность PixelNet обрабатывать несжатое видео 4K с низкой задержкой в сочетании с совместимостью с оптоволоконными соединениями через SFP+ позволяет передавать высококачественные данные на большие расстояния в распределенных системах. Это делает PixelNet уникальным решением для удовлетворения требований масштабируемости и безопасности современных NOC.
Более подробную информацию о сертифицированных решениях Jupiter можно найти на сайте www.jupiter.com/pixelnet или свяжитесь с sales-gov@jupiter.com.
