Datenanalyse für IT-Netzwerke: Entwicklung innovativer Anwendungsszenarien

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Datenanalyse für IT-Netzwerke: Entwicklung innovativer Anwendungsszenarien (John Garrett)

Leserbewertungen

Zusammenfassung:

Das Buch bietet einen umfassenden Überblick über die Datenanalyse für IT-Netzwerke und unterstreicht deren Bedeutung für die Netzwerkautomatisierung, die Programmierbarkeit und den Geschäftswert. Es ist sowohl für technische Implementierungen als auch für strategische Diskussionen mit IT-Führungskräften nützlich.

Vorteile:

Eingehende Diskussion von Datenanalyseprinzipien und -algorithmen
Umfassende Abdeckung von Anwendungsfällen im Netzwerkbereich
Wertvoll für Praktiker und geschäftsorientierte Fachleute
Praktische Einblicke und Anleitungen
Angesehener Autor.

Nachteile:

In der vorgelegten Rezension wurde nichts erwähnt.

(basierend auf 1 Leserbewertungen)

Originaltitel:

Data Analytics for It Networks: Developing Innovative Use Cases

Inhalt des Buches:

Nutzen Sie die Datenanalyse, um Innovation und Wertschöpfung in Ihrer gesamten Netzwerkinfrastruktur voranzutreiben

Netzwerk- und IT-Experten erfassen immense Datenmengen aus ihren Netzwerken. In diesen Daten verbergen sich zahlreiche Möglichkeiten, Probleme zu lösen und zu vermeiden, die Sicherheit zu stärken und die Netzwerkleistung zu verbessern. Um diese Ziele zu erreichen, benötigen IT-Netzwerkexperten ein solides Verständnis von Datenwissenschaft und Datenwissenschaftler ein solides Verständnis moderner Netzwerkkonzepte. Data Analytics for IT Networks füllt diese Wissenslücken und ermöglicht es beiden Gruppen, aus Telemetrie, Ereignisanalyse, Netzwerkinfrastruktur-Metadaten und anderen Netzwerkdatenquellen einen noch nie dagewesenen Nutzen zu ziehen.

Auf der Grundlage seiner bahnbrechenden Erfahrung bei der Anwendung von Data Science auf große Cisco-Netzwerke stellt John Garrett die spezifischen Data-Science-Methoden und -Algorithmen vor, die Netzwerk- und IT-Experten benötigen, und hilft Datenwissenschaftlern, moderne Netzwerktechnologien, Anwendungen und Datenquellen zu verstehen.

Nach der Schaffung dieses gemeinsamen Verständnisses zeigt Garrett, wie man innovative Anwendungsfälle aufdeckt, die Data-Science-Algorithmen mit Netzwerkdaten integrieren. Er schließt mit mehreren praktischen, Python-basierten Fallstudien, in denen Cisco Customer Experience (CX)-Ingenieure die größten Kunden von Cisco unterstützen. Diese sollen als Vorlagen für die Entwicklung kundenspezifischer Lösungen dienen, die von fortgeschrittener Fehlersuche bis hin zur Service Assurance reichen.

⬤  Verstehen Sie die Datenanalyse-Landschaft und ihre Möglichkeiten im Bereich Networking.

⬤  Sehen Sie, wie die Elemente einer Analyselösung in den praktischen Anwendungsfällen zusammenkommen.

⬤  Erforschen Sie Netzwerkdatenquellen, greifen Sie darauf zu und wählen Sie die richtigen Daten für Ihr Problem aus.

⬤  Erfolgreichere Innovationen durch das Verständnis mentaler Modelle und kognitiver Verzerrungen.

⬤  Gehen Sie gängige Analytics-Anwendungsfälle aus vielen Branchen durch und passen Sie sie an Ihre Umgebung an.

⬤  Entdecken Sie neue Anwendungsfälle der Datenwissenschaft zur Optimierung großer Netzwerke.

⬤  Beherrschen Sie bewährte Algorithmen, Modelle und Methoden zur Lösung von Netzwerkproblemen.

⬤  Passen Sie Anwendungsfälle an, die mit traditionellen statistischen Methoden erstellt wurden.

⬤  Verwenden Sie Data Science, um die Analyse der Netzwerkinfrastruktur zu verbessern Analysieren Sie Kontroll- und Datenebenen mit größerer Raffinesse.

⬤  Nutzen Sie Ihre vorhandenen Cisco-Tools voll aus, um Daten zu sammeln, zu analysieren und zu visualisieren.

Weitere Daten des Buches:

ISBN:9781587145131
Autor:
Verlag:
Einband:Taschenbuch
Erscheinungsjahr:2019
Seitenzahl:496

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Letzte Änderung: 2024.11.13 22:11 (GMT)