الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

صورة
  الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي - تعريف الذكاء الاصطناعي الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الفصل الأول: تعريف الذكاء الاصطناعي مقدمة يُعدّ الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) أحد أكثر المفاهيم تأثيرًا في العصر الرقمي الحديث. فهو المجال الذي يسعى إلى محاكاة القدرات العقلية البشرية باستخدام الأنظمة والخوارزميات الحاسوبية. ومن خلال الجمع بين الرياضيات، والمنطق، والإحصاء، وعلوم الحاسوب، يسعى الباحثون إلى بناء آلات قادرة على التفكير، والتعلّم، واتخاذ القرار، بل وأحيانًا الإبداع بطرق تشبه الإنسان. في هذا الفصل، سنتناول تعريف الذكاء الاصطناعي بشكل شامل، من جذوره التاريخية إلى مجالاته وتطبيقاته المعاصرة، مع تسليط الضوء على المبادئ التي يقوم عليها، وكيف أصبح أحد الركائز الأساسية للتحول الرقمي العالمي. تعريف الذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي هو فرع من فروع علوم الحاسوب يُعنى بإنشاء أنظمة قادرة على أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا. يشمل ذلك مهام مثل الفهم، التعلم من البيانات، إدراك الأنماط، حل المشكلات، والتفاعل مع البيئة ب...

أدوات مراقبة الشبكة (SNMP، NetFlow، Prometheus)

أدوات مراقبة الشبكة (SNMP، NetFlow، Prometheus)

أدوات مراقبة الشبكة (SNMP، NetFlow، Prometheus)

الكاتب: فريق الشبكات | آخر تحديث: 2 أكتوبر 2025

مقدمة

مراقبة الشبكة ضرورية للحفاظ على الأداء، الكشف المبكر عن المشاكل، وتحليل حركة المرور. في هذه الصفحة نستعرض ثلاث أدوات/تقنيات أساسية: SNMP، NetFlow، وPrometheus.

ما هو SNMP

SNMP (Simple Network Management Protocol) هو بروتوكول قياسي لمراقبة وإدارة أجهزة الشبكة. يسمح بجمع مقاييس (MIBs) مثل استهلاك CPU، الذاكرة، استخدام البورتات، وحالة الواجهات.

ما هو NetFlow

NetFlow (آلية طورتها Cisco) يجمع بيانات عن تدفق الحزم داخل الشبكة — من أين أتت، إلى أين ذهبت، البروتوكول، وحجم البيانات — مما يساعد في تحليل استخدام التطبيقات وتحديد مصادر الضغط.

ما هو Prometheus

Prometheus هو نظام مراقبة مفتوح المصدر يعتمد على جمع قياسات زمنية (time-series metrics). يناسب مراقبة الأداء للتطبيقات والخوادم، ويمكنه جمع بيانات من SNMP عبر Exporters وتحليلها وتهيئة تنبيهات.

استخدام الأدوات في المؤسسات

  • SNMP: صحّة الأجهزة والبُنى التحتية (سويتشات، راوترات، UPS).
  • NetFlow: تحليل حركة التطبيقات واكتشاف استهلاك نطاق ترددي غير طبيعي.
  • Prometheus: قياسات التطبيقات والـservices، ولوحات Grafana للعرض.

مراقبة الأداء والإنذارات

تحديد مؤشرات أداء (KPIs) وإنشاء قواعد إنذار—مثلاً إن استهلاك الCPU تجاوز 90% لمدة 5 دقائق أو تجاوز نسبة فقدان الحزم قيمة محددة—يجعل الاستجابة أسرع وأكثر فعالية.

تكامل الأدوات

دمج SNMP وNetFlow مع Prometheus وGrafana يعطي رؤية شاملة: SNMP لظروف الأجهزة، NetFlow لحركة المرور، وPrometheus لقياسات التطبيقات.

أفضل الممارسات

  • تحديد موارد حاسمة للمراقبة (Core routers, DB servers).
  • تحديث قواعد الإنذار لتقليل الإنذارات الكاذبة.
  • توثيق إعدادات المراقبة ومشاركتها مع الفريق.

أمثلة عملية

  • مؤسسة متوسطة: استخدام SNMP لمراقبة سويتشات الحرم، NetFlow لتحديد التطبيقات الأكثر استهلاكًا، Prometheus + Grafana للوحة مركزية.
  • مزج NetFlow مع أنظمة SIEM لتحليل أمني متقدم.

الخاتمة

اختيار المجموعة المناسبة من أدوات المراقبة ومنهجية التكامل بينها يمنحك رؤية كاملة عن الشبكة، يمكّنك من اكتشاف المشاكل مبكرًا وتحسين الأداء.

حقوق النشر © 2025 | مدونة الشبكات والاتصالات

تعليقات

المشاركات الشائعة من هذه المدونة

البنية التحتية للمدن الذكية في الدول النامية.