Inteligencia Artificial (IA) en Cisco Catalyst Center

Continuando con el curso de IA en la automatización de redes, en esta clase nos enfocaremos en la aplicación de esta tecnología sobre los dispositivos de red, hablaremos sobre la Inteligencia Artificial (IA) en Cisco Catalyst Center, el controlador de Cisco para redes empresariales.
A lo largo de la clase exploraremos cómo la IA se integra directamente en la operación diaria de la red, permitiendo una administración más inteligente, automatizada y eficiente.

Inteligencia Artificial aplicada a las analíticas de red

Comenzaremos explorando cómo Cisco Catalyst Center utiliza la IA, el Machine Learning, (ML) y el Machine Reasoning Engine (MRE) para procesar grandes volúmenes de información operativa de la red. Analizaremos de dónde provienen los datos, y de qué manera estas tecnologías permiten transformar datos en información accionable.
Gracias a este enfoque, veremos que la administración de la red deja de ser reactiva y pasa a convertirse en proactiva, anticipándose a posibles fallas antes de que impacten a los usuarios.

Baselines, anomalías, y resolución de problemas

Uno de los puntos más interesantes que aprenderemos en la clase es el concepto de «baselining», que nos permite definir un comportamiento base de la red; esto sirve como referencia para identificar comportamientos anómalos en la infraestructura. A partir de este modelo base, Cisco Catalyst Center puede detectar incidentes de forma temprana y correlacionarlos de manera automática.
En esta parte introduciremos conceptos importantes como AI-Driven Accelerated Remediation y Root Cause Analysis, que son tecnologías diseñadas para identificar la causa raíz de los problemas y sugerir posibles soluciones. Veremos cómo la plataforma es capaz de responder preguntas como:

• ¿Qué ocurrió?
• ¿Cuándo y dónde ocurrió?
• ¿Por qué ocurrió?
• ¿Qué impacto tuvo el problema y cómo solucionarlo?

Machine Reasoning Engine y detección de patrones

Luego profundizamos en el Machine Reasoning Engine (MRE) y su rol específico en la resolución de problemas complejos, apoyándose en el conocimiento y la experiencia acumulada de los ingenieros de red. También exploraremos funcionalidades orientadas a identificar patrones de tráfico y problemas subyacentes en la red, acá analizaremos características como:

• AP Performance Advisories
• Trend Deviations

Estas herramientas permiten anticiparse a eventos en la red antes de que los usuarios finales las perciban.

Inteligencia Artificial en Catalyst Center: Optimización avanzada y visibilidad de endpoints

La clase continúa con el análisis de comparación de KPIs y el impacto de AI-Enhanced RRM, mostrando cómo la IA mejora el funcionamiento tradicional de Radio Resource Management en redes inalámbricas.
Finalmente, conoceremos de qué trata AI Endpoint Analytics, una herramienta que nos permite tener visibilidad sobre los dispositivos finales conectados a la red y detectar comportamientos anómalos mediante AI Spoofing Detection.

De eso y mucho más hablaremos a detalle en esta clase de Inteligencia Artificial (IA) en Cisco Catalyst Center. Sera una clase muy interesante donde descubriremos las nuevas tecnologías que nos ayudan en la administración y operación de la red utilizando controladores.