134 لوستل

Karan Alang د AI / ML سره سمارټ، اتومات سیسټمونه جوړولو لپاره د ماموریت

لخوا Sanya Kapoor2025/06/20
Read on Terminal Reader

ډېر اوږد؛ لوستل

Karan Alang د یو AI-پړاو پلیټ فارم پیژندل چې د کارپوریشن شبکې مخکښ کوي، خوندي کوي او ګټوروي. د بیان وړ AI، UEBA، او واقعي وخت تحلیل کې د انټرنټ وختونه کم کړي، د خطر د تشخیص ښه کړي، او د MTTR سره د 60٪ څخه زیات ښه کړي. دا کار د اتومات، هوښيار شبکې انټرنټ لپاره د نوي معیارونه جوړوي.
featured image - Karan Alang د AI / ML سره سمارټ، اتومات سیسټمونه جوړولو لپاره د ماموریت
Sanya Kapoor HackerNoon profile picture
0-item

چیرته چې ستاسو د شبکې کولی شي فکر کړي؟ چیرته چې دا کولی شي د خطرونو په واقعیت کې د مخکښو څخه مخنیوی کړي، د مهمو موضوعاتو ترټولو مهمو کړي، او په واقعي وخت کې بدل کړئ - په هر ډول د انسان د مداخله پرته له دې نه ده؟ دا د ساینس فایټ نه ده. دا د راتلونکي Karan Alang جوړوي.


په ډیجیټل ځمکه کې چې د شبکې د خوندیتوب او کړنو ګټورۍ د نړۍ د شرکتونو لپاره د ماموریت مهمه ستونزو شوي دي، د Karan Alang لخوا د مخکښ کار د روښانه انټرنټ د شبکې د ستونزو ته د غوښتنلیک په توګه د پیژندنې بدلون لري. د نوښت پرمختللي شبکې د څارنې پلیټ فارم او UEBA (User Entity Behavior Analytics) پلیټ فارم د پراختیا او پلي کولو له لارې، د Karan په صنعت کې د انټرنټ شبکې مدیریت او خوندیتوب لپاره د نوي معیارونه جوړ کړ، په اصل کې بدلون کوي چې سازمانونه د شبکې د انټرنېټرافټونو ته راځي.

د ډیجیټل پروژې، کوم چې د راتلونکي نسل شبکې تکنالوژۍ کې یو مهم پانګونې کوي، د کاران د پرمختللي ماشین زده کړې ماډلونو پراختیا په لارښوونې کې رامینځته کړ چې څنګه شرکتونه د شبکې انټرنېټونو څارنه، خوندي کړي او غوره کړي. د آرکټیکټریټ ویډیو او تخنیکي کارولو لپاره مسؤلیت سره، کاران د پرمختللي AI / ML تکنالوژۍ سره د کارپوریشن کچه د شبکې د حلونو سره یوځای کولو مسؤلیتونو ته رامینځته کړ، په داسې حال کې چې د سخت فعالیت او امنیت معیارونه وده کوي. د لوړ کچه ډیزاین اصولو څخه د تفصیلي پیژندنې استراتژیونو ته هرڅه رامینځته کوي،


د دې تکنالوژۍ پراختیا په کور کې د Advanced Networks Insights پلیټ فارمټ دی، د پرمختللي ماشین زده کړې algorithms له خوا د مخکښ تجارتي تحلیل پلیټ فارم. د کاران لارښوونې لاندې، د ټیم د Meta Prophet مخکښ ماډلونه جوړ کړ چې کولی شي د بریښنا د نیټیټ د کارولو، د CPU او د حافظه بارونو، سیشن کچې، او د ډیزاین ظرفیت په حیرانتیاوو سره د دقت په شمول د مهمو نیټیټ مټریټیکونه مخکښ کړي. د نیټیټ مدیریت په دې پروګرامه لارښوونې کې د کاروونکو څرنګنې او احتمالي نیټیټ غبرګونونو او اغیزو مخنیوی ته بدل کیږي، د بریښنا


د شفاهي AI (XAI) د حل کولو د حل کولو سره د غیر معمولي تشخیص لپاره د Isolation Forest algorithms په ګډه د پروژې په احتمالي توګه ترټولو نوښتې برخه ده. له دې امله چې د AI تصمیم کولو پروسې شفاف او تفسیر کیدی شي، د کارا د حل د AI تصویب کې ترټولو مهم ستونزو څخه یو حل کوي: د "Black Box" ستونزو. دا پراختیا د شبکې مدیرانو ته اجازه ورکوي چې نه یوازې پوه شي چې څه غیر معمولي کشف شوي دي، بلکه ځکه چې دوی نندارتون شوي دي - د مهم معلوماتو وړاندې کولو لپاره چې ډیر معلوماتي تصمیم کولو وړاندیز کوي. د پیچلي غیر معمولي تشخیص سره د واضح تفسیرونو ترکیب د AI سیسټم سپارښتنې ته اعتماد جوړوي، د تصویب په چټکۍ سره او د شبکې په مختلفو


د پرمختللي تجارتي پلیټ فارم وړتیاوو بشپړولو سره، د Karan لارښوونې لاندې پراختیا شوي UEBA سیستم د خوندیتوب فعالیتونو لپاره ورته خبرتیا راټولوي. د ګټور ML ماډلونو لخوا د کاروونکي رفتار تحلیل کولو له لارې، د سیستم د احتمالي خوندیتوب ته اړتيا لري چې د غیر معمولي دقت سره د احتمالي خوندیتوب ته اړتيا لري، د خوندیتوب اغیزې ته اړتيا لري مخکې د مخکښونو ته اړتيا لري. دا لارښوونې په عمده توګه د تکنالوژۍ په کارولو کې د سازمانونو خوندیتوب موقف بدلول، د فعال د خطر د مدیریت څخه د فعال ته اړتيا لري. د سیستم د کاروونکو او entities لپاره د چلند بڼه جوړ کولو وړتیا اجازه ورکوي چې دا د کمښتونو


د Karan Alang د نوښتونو اغیزې د ټیټ تکنالوژۍ پیژندنه څخه بهر دي. د دې AI-پراټیشن بریښنا د بریښنا د کمولو او ترټولو سیستم د شبکې د عملیاتو ټیمونو لپاره د مهمو عملیاتو چمتو کولو ستونزې حل کوي: د بریښنا د کمولو. د شبکې د بریښنا په چمتو کولو او ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو ترټولو


د پروژې په اوږدو کې، Karan د غیر معمولي تخنیکي پراختیا demonstrated، د مختلفو تکنالوژۍ پټونو په شمول Python، Kubernetes، Helm Charts، Java، Airflow، MongoDB، Prometheus، Grafana/Loki، Redis، Terraform، او د GCP او AWS په څیر د سایټ پلیټونه جوړولو او جوړولو. هغه د سخت DevOps عملیاتو ډیزاین او جوړولو، په شمول د CI / CD پایپونه، اتوماتیک تبادلې، او جامع نسخه کولو ستراتیژۍ، تضمین کړي چې د پرمختللي AI سيستمونه د تصدۍ د تصدیق او پراختیا د تصدیق د تصدیق د تصدیق د تصدیق په مختلفو چاپیریالونو، له د ډاټا مرکزونو په


Karan Alang د تخنیکي لارښوونې ته د واقعي وخت ډاټا پروسس لپاره د Apache Spark او Apache Kafka انټرنټ ته وده ورکول، چې د ډیری شبکې ډاټا ټیمونو د کمېسيون اوږدوالی سره تجزیه کړي. دا واقعي وخت پروسس وړتیا د خطر د مخنیوی په وخت کې د تشخیص او کړنو ګټورولو لپاره اړین ثابت شوی، کوم چې سازمانونو ته اجازه ورکوي چې د کاروونکو اغیزمنې مخکې د پیاوړنو ستونزو ته ځواب ورکړي. له خوا د اغیزمن ډاټا پیاوړي چې د عصري شبکې ترافیک حجم او سرعت په کارولو کې کولی شي، Karan ډاډ ترلاسه کړي چې د AI ماډلونه د شبکې سیسټمونو ته غیرقانوني توازن


د Karan Alang کار د سوداګرۍ اغیزې په عمده توګه او پراخ دی. سازمانونه چې د دغو حلونو ترسره کوي، د شبکې د بیلابیلو وختونو، ښه امنیت حالت، او د عملیاتو لګښتونو د اتومات او هوښيار اولیت کولو له لارې د کاروونکو لګښتونو کمښتونه گزارش شوي دي. ډیری شرکتونه د 60٪ څخه زیات متوسط وخت د حل کولو لپاره پرمختګونه ثبت شوي دي، د شبکې اغیزو د سوداګرۍ اغیزې په ډیری کچه کم کړي. د پیشینه وړتیاوې د ظرفیت تخنیکولو لپاره ډیر اغیزمن کړي، د سپارښتنې لګښتونو او ناڅاپي وړتیا کمښتونو په ګډه کم کړي. په داسې حال کې، د امنیت ټیمونه د UEBA وړتیاوو څخه کار واخلئ ترڅو د احتمالي ته اړتیاوو


د صنعت د تصدیق د دې بریالیتوب سره پیژندل شوی، د شبکې انټرنټ په نوښت کې د انټرنټانو او تکنالوژۍ لیږدونو په اړه د نوښت په لټه کې راځي. د پروژې Karan Alang کارونه د AI-powered د شبکې د حلونو په مخکښ کې موقعيت ورکوي، هغه د ماشين زده کړې په حل کې د پیچلي شبکې د ستونزو حل کولو کې د ذهني لارښود په توګه وده ورکوي. ډیری صنعتي چاپونه د Karan کار د مخکښ طبیعت، په ځانګړې توګه د کارولو د شبکې چاپیریالونو کې د بیان وړ AI اغیزمن انټرنټ کې د انټرنټ لپاره د انټرنټ سیسټمونو کې د شفافیت لپاره د اړتیا حل کولو وړتیا.


Karan Alang په شخصي توګه، دا پروژې د ټیکنالوژۍ په اړه د خپل دویمه کاري په اوږدو کې یو لیدونکي روښانه لارښوونې پاملرنه کوي. له خوا په بریالیتوب سره د توزیع شوي سیسټمونو، ماشین زده کړې، سایټ کمپیوټریټ، او نیټیژۍ په سيمه کې د پلټنې پاملرنه کوي، هغه د پراختیا وړ پاملرنه ښودلی. د اخلاقی AI پراختیا او د پایلو کمپیوټریټ عملیاتو په اړه خپل تعقیب د دې قوي تکنالوژۍ د مسئولیت وړاندیز کې ښودل کیږي. د پروژې په اوږدو کې، Karan نه یوازې د ټیکنالوژۍ کولای شي په اړه تمرکز کوي، بلکه په څرنګه کې چې دا باید د ګټورې


د دې پرمختللي AI سیسټمونو بریالیتوب لپاره نه یوازې تخنیکي تخصص ته اړتیا لري، بلکه په مختلفو ټیمونو کې اغیزمن لارښوونې ته اړتیا لري. د کاران وړتیا د پیچلي تخنیکي مفهومونو سره د ټولو کچه اړوندانو ته د تخنیکي فعالیت او د سوداګرۍ هدفونو تر منځ یوځای تضمین کوي. د ستونزو حل لپاره د هغه همکارۍ لارښوونې یو چاپیریال جوړ کړ چې د ډاټا سائنسدانان، شبکې انجنیران، امنیت متخصصان، او DevOps کارپوهانو کولی شي په اغیزمنه توګه د خپل تخصص سره یوځای کړي ترڅو په حقیقت کې یوځای حلونه جوړ کړي. دا ډیری تخصصي همکارۍ د AI په پیچلي شبکې چاپیریالونو کې د غوښتنلیک کې اړین


لکه څنګه چې د ډیجیټل ترانسپورت سفر په صنعتونو کې ادامه کوي، د Karan لخوا د مخکښ کار د بڼې وړاندې کوي چې څنګه د مصنوعي انټرنټ کارول کیدی شي ترڅو ډیر مقاومت، خوندي او اغیزمن شبکې انټرنېټونه جوړ کړي. د شبکې نه یوازې د اړیکو، خو په حقیقت کې هوښيار کړي، دا پروژې د شرکت د شبکې د راتلونکي لپاره نوي امکانونه جوړ کړ - یو راتلونکي چې د AI او انسان د تخصص سره یوځای شي ترڅو زموږ تر ټولو پیچلي ستونزو زموږ د همغږدو اړیکو په نړۍ کې د حل کولو لپاره. د دې کار له لارې جوړ شوي methodologies او آرشیفیکي نمونې نه یوازې د شبکې تکنالوژۍ، بلکه د AI په پراخه کچه په مهمو انټرنټونو کې اغیز


په راتلونکې کې، د Karan Alang د نوښتونو له خوا جوړ شوي بنسټونه به د اتومات شبکې پرمختګ ته اجازه ورکړي چې د AI سیسټمونو سره د انسان د کمیت وړ اغیزو سره د پرمختللي مدیریت فعالیتونه واخلئ. د بیان وړتیا او مسلکي AI غوښتنلیک اصولونه چې هغه پاملرنه کوي به اړین وي لکه څنګه چې دا تکنالوژۍ د ډیجیټل انستافورټ کې ډیر ژمنه وده ورکړي چې د عصري سوداګرۍ د بریښنا لري. لکه څنګه چې سازمانونه د ډیجیټل تبادلې پیچیدو ته لارښوونه کوي، د Karan مخکښ، adaptable شبکې سیسټمونه نه یوازې د شرکت د فعالیت ښه کوي - دوی د شبکې کولی شي څه وساتي. لکه څنګه چې AI د ډیجیټل نړۍ د ان

"ما د شبکې په توګه د پایپونو په توګه ډیر وخت لرئ،" وايي Karan Alang. "د وخت دی چې موږ دوی د انټرنیټ ورکړئ - د خپل ځان په څیر د ژوندونو په څیر د ساتنې، ساتنې، او غوره کولو وړتیا. دا د راتلونکي چې ما ډیزاین کوي."


About Karan Alang

Karan Alang د ډیجیټل کلونو څخه زیات تجربه سره د مخکښ تکنالوژۍ لیډر دی چې د ډیجیټل ډاټا آرکټیکټیکټونو او د تخنیکي انډولونو پراختیا په ډیجیټل ډومینګونو کې جوړ شوی دی. د خپل تخصص د پراختیا سیسټمونو، ماشین زده کړې، کولیټینګ او DevOps عملیاتو لخوا پراختیا شوی دی، د ډیجیټل ډاټا حلونه ډیزاین او اجرا کولو وړتیا سره چې غیر معمولي سوداګرۍ ارزښتونه چمتو کوي. د خپل تخنیکي پیژندنې په پرتله، Karan د تخنیکي مشرانو د راتلونکي نسل ته لارښوونې او د تخنیکي ټولنې ته د معلوماتو او تخنیکي ټیکنالوژۍ له لارې منظم


دا داستان د HackerNoon د سوداګرۍ بلاګ پروګرام لاندې د Echospire Media لخوا خپور شوی. دلته د پروګرام په اړه نور معلومات ترلاسه کړئ.

دا داستان د HackerNoon د سوداګرۍ بلاګ پروګرام لاندې د Echospire Media لخوا خپور شوی. دلته د پروګرام په اړه نور معلومات ترلاسه کړئ.

Trending Topics

blockchaincryptocurrencyhackernoon-top-storyprogrammingsoftware-developmenttechnologystartuphackernoon-booksBitcoinbooks