En İyi 5 Yapay Zeka Ağ İzleme Aracı ve Gerçek Hayat Örnekleri

Yapay zeka izlemenin pratikte nasıl göründüğünü gösteren gerçek dünya dağıtımlarıyla en iyi 5 yapay zeka ağ izleme aracını karşılaştırdık.

En İyi 5 Yapay Zeka Ağ İzleme Aracı

Not: Değerlendirmeler Capterra ve G2'ye dayanmaktadır. Satıcılar değerlendirme sayısına göre sıralanmıştır.

NinjaOne

NinjaOne, uzaktan izleme, uç nokta yönetimi, otomatik yama yönetimi ve ağ keşfini tek bir konsolda birleştiren birleşik bir BT operasyon platformudur.

Temel özellikler şunlardır:

• Otomatik anormallik tespiti ve uyarılar.
• Sorunları tırmanmadan önce yakalamak için öngörücü analiz.
• SNMP v1/v2/v3 kullanarak otomatik ağ keşfi.
• Riskleri zamanlamaya göre değil riske göre önceliklendiren otonom Yama Yönetimi.

Dynatrace

Dynatrace'in Davis AI motoru, kök neden analizini, anomali tespitini ve öngörücü içgörüleri otomatikleştirir.

2026'da Dynatrace, yıllık Perform konferansında Dynatrace Intelligence'ı tanıttı; bu, deterministik analitiği otonom iyileştirme yetenekleriyle birleştiren ve platformu pasif içgörüden denetimli kendi kendini iyileştirme operasyonlarına taşıyan bir agentic AI katmanıdır.¹

Datadog

Watchdog, Datadog'un yerleşik yapay zeka motoru, altyapı, uygulamalar ve günlükler genelinde milyarlarca veri noktasını sürekli analiz ederek manuel eşik yapılandırması gerektirmeden anormallikleri ortaya çıkarır.

Watchdog, beklenen davranış için iki haftalık bir taban çizgisi oluşturur ve altı hafta boyunca doğruluğu artırır. Watchdog Insights, performans sorunlarını ve optimizasyon fırsatlarını otomatik olarak ortaya çıkarır.

LogicMonitor

LogicMonitor, yapay zeka öncelikli hibrit bir gözlemlenebilirlik platformudur. Edwin AI motoru, otomatik kök neden analizi, günlük tabanlı anomali tespiti ve öngörücü uyarı sağlar.

LogicMonitor, Catchpoint'i $250 milyonun üzerinde bir bedelle satın alarak altyapı izleme platformuna binlerce küresel gözlem noktasından internet performansı izlemeyi ekledi.

Catchpoint'in sentetik, ağ ve gerçek kullanıcı izleme verileri doğrudan Edwin AI'a beslenir ve görünürlüğü kurumsal çevreden internet yollarına, CDN'lere ve SaaS bağımlılıklarına kadar genişletir.²

Auvik

Auvik, birden çok müşteri ağını yöneten Yönetilen Hizmet Sağlayıcıları için tasarlanmıştır. Yapay zekası, cihazlar gelip gittikçe ağ topolojisini otomatik-keşfeder ve haritalar; ML kullanarak olağandışı ağ davranış kalıplarını belirler.

Vaka çalışmalarıyla yapay zeka ağ izleme kullanım senaryoları

Birbirine bağlı sistemlerde kök neden tespiti

Bir ağ sorunu ortaya çıktığında, belirti ve neden nadiren aynı yerdedir. Bir uygulama yavaşlamasının kökeni, on dakika önce bozulan bir DHCP yanlış yapılandırmasına, VLAN hatasına veya üçüncü taraf bir hizmete dayanabilir. Bu veri noktalarını manuel olarak ilişkilendirmek saatler alır.

Gerçek hayat örneği: Expert Warenvertrieb GmbH ve Juniper Mist AI

Expert Warenvertrieb GmbH, 500 özel mağazası ve büyüyen bir e-ticaret kanalıyla Almanya'nın en büyük ikinci elektronik perakendecisidir. Expert, tesislerinde üç farklı WiFi ürünü dağıtmış ve hiçbirinden memnun kalmamıştı. Forklift sürücüleri düzenli olarak kapsama arızaları bildirdi ve BT ekibinin sorunun ağ altyapısından mı yoksa başka bir şeyden mi kaynaklandığını belirlemenin güvenilir bir yolu yoktu.

Expert, Juniper'in Mist AI platformunu ve Marvis Virtual Network Assistant'ı devreye aldı. Bağlantı sorunları oluştuğunda Marvis, VLAN yanlış yapılandırmaları, DHCP hataları veya parazit desenleri gibi kök nedenleri belirler ve ağ altyapısı arızalarıyla dış faktörleri birbirinden ayırır. Ekip artık ağın sorumlu olup olmadığını, varsayılan suçlu olarak onu suçlamak yerine kanıtlayabilir.³

Şekil 1: Yapay Zeka Yerel Ağ Diyagramı.

Gerçek hayat örneği: Toyota Motor North America ve Datadog Watchdog

Toyota'nın Kuzey Amerika'daki üretim tesisleri, parçaları üretim alanları boyunca taşımak için Otomatik Yönlendirmeli Araçlar (AGV'ler) kullanır. Bu AGV'ler çalışmak için sürekli WiFi bağlantısını sürdürmek zorundadır. Araçlar rastgele bağlantıyı kesmeye başladığında üretim uyarısız durdu.

Toyota'nın BT ekibi ve AGV satıcısı araştırdı ancak nedeni belirleyemedi. Her taraf diğerinin altyapısını işaret etti. Bağlantı kopmaları rastgele görünüyor, manuel günlük incelemelerinde belirgin bir desen göstermiyor ve yeniden oluşturulması zordu.

Datadog'un Watchdog AI motoru, ağ ve altyapı telemetrisini gerçek zamanlı olarak analiz ederek bağlantı kopması olaylarını manuel günlük incelemesinde görünmeyen belirli ağ koşullarıyla ilişkilendirdi.

Bu iş birliğinin sonucunda şirket, ortalama çözüm süresinde %80 azalma bildirdi.⁴

Bulut ortamlarında dinamik ölçekleme görünürlüğü

Bulut altyapısı statik kalmaz. Kaynaklar trafiğe yanıt olarak ölçeklenir ve izleme katmanı buna ayak uydurmak zorundadır. BARBRI'nin Azure ortamı, baro sınavı dönemlerinde hızla ölçeklendi ve Dynatrace'in Davis AI'sı, kaynaklar ayarlandıkça izleme kapsamını otomatik olarak genişletti. Yoğun dönemlerde sorunlar ortaya çıktığında platform, mühendislerin verileri olaydan sonra bir araya getirmesini gerektirmek yerine gerçek zamanlı kök neden analizi sağladı.

Gerçek hayat örneği: BARBRI ve Dynatrace Davis AI

BARBRI, Amerika Birleşik Devletleri genelindeki hukuk fakültesi mezunlarına baro sınavı hazırlık kursları sunmaktadır. Şirket içi sunuculardan Azure'a geçtikten sonra BARBRI, şirket içi eşdeğeri olmayan bir izleme zorluğuyla karşılaştı: sınav kaydı ve sınav dönemlerinde binlerce öğrenci aynı anda oturum açmakta ve günler içinde ölçeklenip taban durumuna dönmesi gereken bulut altyapısı üzerinde aşırı, zaman açısından sıkıştırılmış talep yaratmaktadır.

Manuel izleme, dinamik ölçekleme ortamına ayak uyduramadı. Mühendisler, Azure kaynakları değiştikçe hizmetlerin nasıl davrandığına ilişkin görünürlükten yoksundu; bu da güvenilirliğin en önemli olduğu durumlarda sorunları teşhis etmeyi zorlaştırıyordu.

BARBRI, Azure Monitor'a entegre edilmiş Davis AI motoruyla Dynatrace'i devreye aldı. Davis, BARBRI'nin tipik trafik desenlerini öğrendi ve yoğun dönemlerde Azure ortamı ölçeklendikçe izlemeyi otomatik olarak genişletti.⁵

Şekil 2: Dynatrace Davis AI Kullanıcı Arayüzü¹

Anomaly tespiti

Geleneksel izleme, mühendislerin izlemek istedikleri her metrik için uyarı eşikleri belirlemesini gerektirir. Yapay zeka destekli araçlar bunun yerine normal davranışın sürekli bir taban çizgisini oluşturur ve kimsenin uyarı vermeyi düşünmediği arıza modları dahil olmak üzere sapmaları işaretler.

Gerçek hayat örneği: LivePerson ve Anodot

LivePerson, küresel kurumsal müşterilere hizmet veren konuşmaya dayalı bir yapay zeka platformu işletmektedir. Şirket, dünya genelindeki veri merkezlerinde her 30 saniyede yaklaşık iki milyon metriği izler.

Mühendisler manuel incelemeyle anormallikleri belirlediğinde, müşteriler çoktan etkilenmiş oluyordu. Ekip, milyonlarca veri noktasındaki sapmaları herhangi bir insan inceleme döngüsünden daha hızlı tespit edebilecek bir sisteme ihtiyaç duyuyordu.

Anodot'un gerçek zamanlı yapay zeka analiz motoru, beklenen desenlerden sapmaları otomatik olarak belirler ve ortaya çıkan sorunlar müşterilere ulaşmadan önce mühendisleri uyarır.

Sonuç olarak şirket, sorunları müşteriler şikayet bildirmeden önce yakalayarak 24/7 çalışma süresi sağladı. Ekip, reaktif olay müdahalesinden proaktif sorun tespitine geçti.⁶

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{En İyi 5 Yapay Zeka Ağ İzleme Aracı ve Gerçek Hayat Örnekleri}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-network-monitoring}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 21 Ağustos 2026}
}

Değişiklik günlüğü

8 güncelleme

1. 202621 Ağu

   AI Ağ İzlemede Kullanım Alanları bölümü kaldırıldı.

2. 26 Şub

   Datadog ve HPE Mist AI ürün açıklamaları güncellendi.

3. 202514 Kas

   Cisco AI Ağ Analitiği araçlar listesinden kaldırıldı.

4. 23 Eyl

   Yapay Zeka Ağ İzleme Araçları listesine Datadog ve HPE Juniper eklendi.

5. 8 Ağu

   SSS bölümü yeni bir soru ve cevapla değiştirildi.

6. 202426 Ağu

   AI Ağ İzleme Araçları bölümüne Dynatrace, LogicMonitor, Auvik ve NinjaOne eklendi.

7. 11 May

   AI Kullanım Durumları Ağ İzlemede bölümü kaldırıldı.

8. 2 May

   Datadog Watchdog için bir vaka çalışması eklendi.

Referans Linkleri

1.

Dynatrace Perform 2026 Ignites a New Era of Autonomous Intelligence and Innovation

Dynatrace

2.

The Era of Reactive Observability Is Over: LogicMonitor Acquires Catchpoint - LogicMonitor

3.

Customer Success Stories & Case Studies - Customer Showcase | HPE

4.

Toyota Motor North America | Datadog

5.

Dynatrace Case Study

6.

LivePerson Uses AI-Powered Analytics to Address Most Challenging Customer Engagement Issues - Anodot

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple bünyesinde baş analisttir. Cem'in AIMultiple'daki çalışmaları; Business Insider, Forbes, Morning Brew ve Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte ve HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. [1], [2], [3], [4], [5] Kariyeri boyunca Cem; teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yaptı. On yılı aşkın süre boyunca McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yaptı. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımladı. CEO'ya rapor verirken bir telekom şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alma süreçlerini yönetti. Ayrıca 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetti. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alındı. Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun oldu ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Sıla Ermut

Sektör Analisti

Takip Et

Sıla Ermut, AIMultiple'da yapay zeka model'lerini, yapay zeka altyapısını, yapay zeka yönetişimini ve kurumsal yapay zeka uygulamalarını ele alan bir sektör analistidir. Araştırmaları çoğunlukla yapay zekanın pazarlama, sağlık hizmetleri, tedarik zincirleri ve sürdürülebilirlik alanlarındaki kullanımına odaklanmaktadır.
Daha önce proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında işe alım uzmanı olarak çalıştı. Sıla, Sosyal Psikoloji alanında yüksek lisans derecesine ve Uluslararası İlişkiler alanında lisans derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder