29830012

IQPlus, (25/10) - Dalam era transformasi digital yang semakin berkembang pesat, kualitas dan keandalan jaringan menjadi kunci bagi kesuksesan operasional perusahaan. PT Telkom Indonesia (Persero) Tbk (Telkom) melalui produk unggulannya, Netmonk, hadir menawarkan solusi monitoring jaringan berbasis Artificial Intelligence (AI) yang dirancang untuk membantu perusahaan mengoptimalkan performa jaringan mereka.

Dalam siaran pers Telkom (24/10) disebutkan Dengan kemampuan memproses ribuan data jaringan secara real-time, fitur Predictive Analytics AI yang ada di Netmonk memanfaatkan machine learning untuk mendeteksi pola anomali yang berpotensi menyebabkan gangguan. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk mengantisipasi masalah lebih awal, berbeda dengan metode tradisional yang hanya bereaksi terhadap masalah yang sudah terjadi.

Bagi banyak perusahaan yang masih mengandalkan monitoring jaringan tradisional, reaksi terhadap masalah jaringan sering kali datang terlambat. Hal ini menyebabkan downtime yang tak terduga dan kerugian finansial yang signifikan. Netmonk menjawab tantangan ini dengan menghadirkan teknologi AI yang mampu melakukan analisis data jaringan secara real-time, memprediksi potensi gangguan, serta memberikan rekomendasi tindakan yang diperlukan untuk mencegah masalah sebelum muncul.

"Dengan teknologi AI dan predictive analytics yang dihadirkan oleh Netmonk, kami membantu perusahaan meningkatkan efisiensi operasional jaringan mereka. Solusi ini memungkinkan perusahaan untuk bersikap proaktif dalam menjaga stabilitas jaringan dan mengurangi downtime, sehingga bisnis dapat terus berjalan tanpa hambatan," ungkap EVP Digital Business & Technology Telkom Komang Budi Aryasa.

Tantangan Monitoring Jaringan Tradisional

Perusahaan yang masih mengandalkan sistem monitoring jaringan tradisional seringkali menghadapi beberapa kendala besar. Salah satunya adalah keterlambatan dalam identifikasi masalah.

Sistem tradisional hanya dapat mendeteksi gangguan setelah masalah terjadi, yang berpotensi menyebabkan downtime dan merugikan operasional bisnis. Selain itu, kesulitan dalam analisis data jaringan juga menjadi tantangan besar karena volume data yang dihasilkan sangat besar dan memerlukan analisis manual yang melelahkan. Pemeliharaan jaringan yang tidak efisien juga sering kali dilakukan berdasarkan jadwal tetap, tanpa mempertimbangkan kondisi nyata jaringan, sehingga membuang waaktu dan sumber daya. (end)