Sztuczna Inteligencja w procesach automatyzacji Configuration Management Data Base (CMDB)

Tematyka projektu dotyczy unikalnego połączenia dynamicznie rosnących potrzeb heterogonicznych środowisk sieciowych z możliwościami wykorzystania metod i sztucznej inteligencji do zoptymalizowania działania systemów wykorzystujących bazy CMDB. Realizacja projektu wymaga zbudowania specyficznych modeli klasyfikacji danych konfiguracyjnych oraz detekcji anomalii opartych na algorytmach uczenia maszynowego, jak również budowy automatycznych procesów akwizycji i weryfikacji danych wprowadzanych do bazy CMDB. Spójna i szeroko zaimplementowana automatyzacja wprowadzanych danych będzie minimalizować czynnik błędu ludzkiego i pozwoli uzyskać znacząco większą efektywność działania. Natomiast ciągła detekcja i automatyczna naprawa zdarzeń anomalnych pozwoli zoptymalizować procesy zarządzania środowiskiem sieciowym. Wdrożenie rozwiązania realizowanego w trakcie projektu przyczyni się do usprawnienia działania CMDB na wielu płaszczyznach tj. pozwoli na  bardziej szczegółowe, automatyczne, gromadzenie danych w trybie ciągłym, umożliwi przygotowywanie kolekcji (klas) danych reprezentujących podobne konfiguracje. Dzięki wykorzystaniu rozwiązań sztucznej inteligencji w procesie  akwizycji w/w danych, jak również automatycznego monitorowania i zarządzania heterogonicznym środowiskiem sieciowym,  znacząco skrócony zostanie czas obsługi, a ilość błędnych danych zminimalizowana. W konsekwencji przyczyni się to do wzrostu efektywności działania systemów wspierających procesy monitorowania i raportowania oraz umożliwi również  wieloaspektowe automatyczne zarządzanie konfiguracją urządzeń sieciowych.