در سال 2025 هوش مصنوعی به ابزاری تبدیل شده است که توانسته است بسیاری از فرآیندها و تحلیل‌های انسانی را به سطحی از دقت و سرعت برساند که پیش از این غیرممکن به نظر می‌رسید. یکی از جدیدترین دستاوردهای این فناوری، هوش مصنوعی FaceAge است. فیس ایج به کمک الگوریتم‌های پیچیده یادگیری عمیق، توانایی پیش‌بینی سن بیولوژیکی انسان‌ها را از روی ویژگی‌های صورت دارد. این فناوری با تحلیل دقیق چهره افراد، قادر است نه تنها سن ظاهری بلکه سن واقعی یا بیولوژیکی فرد را مشخص کند.

مزایای هوش مصنوعی FaceAge در صنعت زیبایی

با پیشرفت‌های روزافزون فناوری، صنعت زیبایی نیز به‌طور فزاینده‌ای از هوش مصنوعی بهره‌برداری می‌کند. با تحلیل دقیق ویژگی‌های صورت، این سیستم قادر است به افراد مشاوره در مورد روند پیر شدن صورت، نحوه مراقبت از پوست و حتی بهترین روش‌های درمانی برای تأخیر در روند پیری ارائه دهد.
در صنعت زیبایی، استفاده از فناوری‌هایی مانند: FaceAge به متخصصان پوست و زیبایی این امکان را می‌دهد تا پیشنهادات شخصی‌سازی‌شده‌ای را برای مشتریان خود فراهم کنند. این فناوری می‌تواند در تصمیم‌گیری‌های پزشکی زیبایی مانند: انتخاب درمان‌های ضد پیری، جراحی‌های زیبایی و تزریقات بوتاکس نیز نقش مؤثری داشته باشد. به‌این‌ترتیب، مشتریان می‌توانند خدماتی دریافت کنند که دقیقا مطابق با نیازهای بیولوژیکی و ظاهری آن‌هاست.

کاربردهای FaceAge در تبلیغات و بازاریابی

هوش مصنوعی به‌طور فزاینده‌ای در تبلیغات و بازاریابی به‌کار گرفته می‌شود. هوش مصنوعی FaceAge نیز از این قاعده مستثنی نیست. با تحلیل چهره مشتریان، این فناوری می‌تواند اطلاعات دقیقی از سن بیولوژیکی افراد به دست آورد و در نتیجه، تبلیغات شخصی‌سازی‌شده‌تری را ارائه دهد. برندها می‌توانند با استفاده از این داده‌ها تبلیغاتی با پیام‌های ویژه برای گروه‌های سنی خاص ایجاد کنند که بازدهی بیشتری خواهند داشت.

از آنجا که مصرف‌کنندگان به‌طور فزاینده‌ای به تبلیغات خاص و مرتبط با خود تمایل دارند، استفاده از فناوری‌هایی مانند FaceAge می‌تواند به برندها این امکان را دهد که تجربه کاربری منحصر به فردی برای مشتریان خود فراهم کنند. به‌عنوان مثال، یک برند لوازم آرایشی می‌تواند تبلیغاتی با تمرکز بر محصولات ضد پیری برای مشتریان با سن بیولوژیکی بالاتر و تبلیغاتی دیگر برای مشتریان جوان‌تر که به دنبال مراقبت از پوست هستند، طراحی کند.

پیشرفت ‌های هوش مصنوعی FaceAge در تشخیص و تجزیه‌ و تحلیل صورت

هوش مصنوعی به طور شگرفی در حال تحول است و در زمینه تشخیص و تجزیه‌وتحلیل صورت، پیشرفت‌های قابل توجهی حاصل شده است. FaceAge نمونه‌ای از این پیشرفت‌ها است که توانسته است با استفاده از داده‌های تصویری، پیش‌بینی دقیقی از سن بیولوژیکی افراد ارائه دهد. این فناوری علاوه بر توانایی در پیش‌بینی سن، قادر است دیگر ویژگی‌های چهره مانند سطح استرس، خستگی و حتی بیماری‌ها را شناسایی کند.

علی ‌بابا با معرفی مدل هوش مصنوعی جدید خود، هوش مصنوعی Qwen3 گامی بلند به سوی آینده برداشته است. این مدل، که به ‌عنوان نسل سوم از خانواده مدل‌های زبانی Qwen شناخته می‌شود. با ویژگی‌های منحصر به ‌فرد خود، توجه بسیاری از متخصصان و علاقه ‌مندان به حوزه هوش مصنوعی را به خود جلب کرده است.

هوش مصنوعی Qwen3: نسل جدید AI علی ‌بابا

در تاریخ ۲۹ آوریل ۲۰۲۵، شرکت علی‌بابا از مدل Qwen3 رونمایی کرد. این مدل به‌ عنوان نسخه پیشرفته ‌تر Qwen2.5 معرفی شد. با هدف ارتقاء قابلیت‌های استدلال و تطبیق‌ پذیری در برنامه‌های توسعه یافته است. Qwen3 با بهره‌ گیری از معماری «ترکیبی» (Hybrid Reasoning) طراحی شده است که امکان پردازش همزمان وظایف ساده و پیچیده را فراهم می‌کند.

مقایسه ویژگی Qwen3 با مدل‌های دیگر

Qwen 3 از نظر معماری، مشابه بسیاری از مدل‌های مدرن از طراحی مبتنی بر Transformer بهره می‌برد، ولی نکته قابل توجه در آن، استفاده از بهینه‌سازی‌های ویژه در pretraining و fine-tuning است. این مدل در دو نسخه‌ی اصلی Qwen1.5 و Qwen2 توسعه یافته بود. ولی در نسخه‌ی Qwen 3، تلاش شده تا درک عمیق‌تری از زبان و دستورات پیچیده حاصل شود. طبق ارزیابی‌های رسمی، Qwen 3 در برخی بنچمارک‌های استاندارد مانند MMLU، GSM8K و HumanEval عملکردی نزدیک به مدل‌های انحصاری مانند GPT-4 دارد، به‌ویژه در نسخه‌های Qwen3-72B و Qwen3-72B-Instruct.

ویژگی‌های کلیدی هوش مصنوعی Qwen3

معماری ترکیبی

یکی از برجسته‌ترین ویژگی‌های Qwen3، بهره‌ گیری از معماری ترکیبی است. این معماری به مدل اجازه می‌دهد تا وظایف ساده را با سرعت بالا پردازش کند. که در مواجهه با مسائل پیچیده، از قابلیت‌های استدلالی پیشرفته خود استفاده کند. ویژگی Qwen3 را برای کاربردهای متنوعی از جمله: توسعه نرم‌ افزار، تحلیل داده و تعامل با کاربران مناسب می‌سازد.

پشتیبانی از ۱۱۹ زبان

Qwen3 با پشتیبانی از ۱۱۹ زبان و گویش مختلف، به یکی از چند زبانه ‌ترین مدل‌های هوش مصنوعی تبدیل شده است. این قابلیت، آن را برای استفاده در بازارهای جهانی و تعامل با کاربران از فرهنگ‌ها و زبان‌های مختلف مناسب می‌سازد

تصور کنید رایانه‌تان تمام فعالیت‌های شما را به خاطر می‌سپارد. از مرور صفحات وب گرفته تا نوشتن ایمیل‌ها و مشاهده تصاویر. اکنون، با معرفی هوش مصنوعی Recall در ویندوز ۱۱، این تصور به واقعیت تبدیل شده است. این ویژگی، با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، به شما امکان می‌دهد تا به‌ سادگی و با استفاده از زبان طبیعی، به فعالیت‌های گذشته‌تان دسترسی پیدا کنید.

هوش مصنوعی Recall چیست و چگونه کار می‌کند؟

Recall، یکی از قابلیت‌های جدید ویندوز ۱۱ است که به‌ صورت پیش‌نمایش در رایانه‌ کوپایلوت پلاس ارائه شده است. این ویژگی به‌طور مداوم از صفحه‌نمایش شما عکس می‌گیرد و آن‌ها را در یک جدول زمانی ذخیره می‌کند. سپس، با استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی محلی، این تصاویر را پردازش می‌کند تا بتوانید با جست‌وجوی زبان طبیعی، به محتوای مورد نظر خود دسترسی پیدا کنید.

ویژگی‌های هوش مصنوعی ریکال

هوش مصنوعی Recall یکی از ویژگی‌های نوآورانه مایکروسافت برای سیستم‌ عامل ویندوز است که تجربه کاربری را به شکل چشمگیری متحول می‌کند. این قابلیت به کاربران امکان می‌دهد به ‌جای جست‌وجو در میان فایل‌ها یا تاریخچه مرورگر، مستقیما در میان لحظاتی که قبلا در رایانه سپری کرده‌اند، جست ‌و جو کنند. Recall این کار را با ثبت خودکار اسکرین‌شات‌هایی از صفحه نمایش انجام می‌دهد و با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، آن‌ها را به‌شکلی قابل جست‌وجو دسته‌بندی و تحلیل می‌کند.

گرفتن اسکرین‌ شات خودکار از فعالیت‌ها

یکی از مهم‌ترین ویژگی‌های ریکال، گرفتن مداوم تصاویر از محیط کاری است. این اسکرین ‌شات‌ها هر پنج ثانیه و فقط زمانی که تغییری روی صفحه اتفاق افتاده باشد ثبت می‌شوند.

ذخیره‌ سازی محلی و امنیت بالا

تمام این اطلاعات به‌ صورت محلی روی دستگاه ذخیره می‌شوند، نه در فضای ابری، که از نظر حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها اهمیت زیادی دارد.

جست‌وجو با زبان طبیعی

قدرت اصلی Recall در ترکیب این اسکرین‌شات‌ها با قابلیت جست‌وجوی مبتنی بر زبان طبیعی نمایان می‌شود. کافی است کاربر عبارتی مانند «سایتی که درباره کارت گرافیک دیدم» یا «نموداری که دیروز عصر باز کرده بودم» را تایپ کند تا Recall با تحلیل تصاویر ثبت‌شده، آن لحظه خاص را شناسایی و بازنمایی کند.

در دنیای پرشتاب هوش مصنوعی، هر روز شاهد معرفی مدل‌های جدیدی هستیم که مرزهای توانایی‌های ماشین‌ها را جا به ‌جا می‌کنند. یکی از تازه‌ترین و بحث ‌برانگیزترین این مدل‌ها، هوش مصنوعی Llama 4 از شرکت متا است که با ویژگی‌های منحصر به‌ فرد خود، توجه بسیاری را به خود جلب کرده است.​

معرفی هوش مصنوعی Llama 4: نسل جدید مدل‌های زبانی متا

Llama 4 نسل جدید مدل‌های زبانی توسعه‌ یافته توسط شرکت Meta (فیسبوک سابق) است که در سال ۲۰۲۵ معرفی شد. این مدل‌ها ادامه ‌دهنده‌ مسیر موفق سری Llama 2 هستند، اما با ارتقاء چشمگیر در دقت، توان پردازشی و ظرفیت پردازش متن‌های طولانی‌تر. از جمله نسخه‌های Scout برای پردازش طولانی، Maverick برای مکالمه و برنامه‌نویسی و نسخه‌های آزمایشی همچون Behemoth با دو تریلیون پارامتر که هنوز در حال آموزش هستند. Llama 4 به‌ویژه با بهره‌ گیری از معماری نوآورانه MoE (Mixture of Experts)، موفق شده تعادلی میان قدرت و بهره‌وری ایجاد کند.

یکی از ویژگی‌های منحصر به‌ فرد این نسل، استفاده از پنجره زمینه تا ۱۰ میلیون توکن است که امکان درک متون بسیار طولانی را فراهم می‌کند. همچنین متا با در دسترس قرار دادن مدل‌های Llama 4 در پلتفرم‌هایی مانند: WhatsApp، Instagram و Hugging Face، به دنبال تلفیق این هوش مصنوعی قدرتمند با زندگی روزمره کاربران و توسعه ‌دهندگان است. هرچند که این مدل‌ها با مجوزی نسبتا محدود منتشر شده‌اند، اما همچنان نقش مهمی در آینده‌ هوش مصنوعی مولد ایفا می‌کنند.

مدل‌های اصلی هوش مصنوعی Llama 4 کدامند؟

Llama 4 Scout

این مدل با ۱۰۹ میلیارد پارامتر که با بهره‌ گیری از پنجره زمینه ۱۰ میلیون توکنی، توانایی پردازش متون طولانی را دارد. هوش مصنوعی Llama 4 با استفاده از معماری MoE (Mixture of Experts) طراحی شده است.

Llama 4 Maverick

مدلی با ۴۰۰ میلیارد پارامتر که در زمینه‌های استدلال و کدنویسی عملکردی در سطح مدل‌های پیشرفته‌ای مانند GPT-4o دارد. این مدل نیز از معماری MoE بهره می‌برد و در بنچمارک‌های مختلف، نتایج قابل‌توجهی کسب کرده است.​

Llama 4 Behemoth

این مدل هوش مصنوعی Llama 4 با ۲ تریلیون پارامتر که هنوز در مرحله آموزش قرار دارد. متا ادعا می‌کند این مدل در بنچمارک‌های حوزه STEM از رقبایی مانند GPT-4.5 پیشی می‌گیرد.​

Llama 4 Reasoning

مدلی که تمرکز آن بر بهبود توانایی‌های استدلالی است و انتظار می‌رود در آینده‌ای نزدیک معرفی شود.​ جهت کسب اطلاعات بیشتر در رابطه با تکنولوژی های جدید و مجازی سازی با شرکت رهاکو به شماره 02154521 تماس بگیرید.

در دنیای پرشتاب هوش مصنوعی، هر روز شاهد معرفی مدل‌های جدیدی هستیم که مرزهای توانایی‌های ماشین‌ها را جا به ‌جا می‌کنند. یکی از تازه‌ترین و بحث ‌برانگیزترین این مدل‌ها، هوش مصنوعی Llama 4 از شرکت متا است که با ویژگی‌های منحصر به‌ فرد خود، توجه بسیاری را به خود جلب کرده است.​

معرفی هوش مصنوعی Llama 4: نسل جدید مدل‌های زبانی متا

Llama 4 نسل جدید مدل‌های زبانی توسعه‌ یافته توسط شرکت Meta (فیسبوک سابق) است که در سال ۲۰۲۵ معرفی شد. این مدل‌ها ادامه ‌دهنده‌ مسیر موفق سری Llama 2 هستند، اما با ارتقاء چشمگیر در دقت، توان پردازشی و ظرفیت پردازش متن‌های طولانی‌تر. از جمله نسخه‌های Scout برای پردازش طولانی، Maverick برای مکالمه و برنامه‌نویسی، و نسخه‌های آزمایشی همچون Behemoth با دو تریلیون پارامتر که هنوز در حال آموزش هستند. Llama 4 به‌ویژه با بهره‌ گیری از معماری نوآورانه MoE (Mixture of Experts)، موفق شده تعادلی میان قدرت و بهره‌وری ایجاد کند.

یکی از ویژگی‌های منحصر به‌ فرد این نسل، استفاده از پنجره زمینه تا ۱۰ میلیون توکن است که امکان درک متون بسیار طولانی را فراهم می‌کند. همچنین متا با در دسترس قرار دادن مدل‌های Llama 4 در پلتفرم‌هایی مانند WhatsApp، Instagram و Hugging Face، به دنبال تلفیق این هوش مصنوعی قدرتمند با زندگی روزمره کاربران و توسعه ‌دهندگان است. هرچند که این مدل‌ها با مجوزی نسبتا محدود منتشر شده‌اند، اما همچنان نقش مهمی در آینده‌ هوش مصنوعی مولد ایفا می‌کنند.

مدل‌های اصلی هوش مصنوعی Llama 4 کدامند؟

Llama 4 Scout

این مدل با ۱۰۹ میلیارد پارامتر که با بهره‌ گیری از پنجره زمینه ۱۰ میلیون توکنی، توانایی پردازش متون طولانی را دارد. هوش مصنوعی Llama 4 با استفاده از معماری MoE (Mixture of Experts) طراحی شده است.

Llama 4 Maverick

مدلی با ۴۰۰ میلیارد پارامتر که در زمینه‌های استدلال و کدنویسی عملکردی در سطح مدل‌های پیشرفته‌ای مانند GPT-4o دارد. این مدل نیز از معماری MoE بهره می‌برد و در بنچمارک‌های مختلف، نتایج قابل‌توجهی کسب کرده است.​

Llama 4 Behemoth

این مدل هوش مصنوعی Llama 4 با ۲ تریلیون پارامتر که هنوز در مرحله آموزش قرار دارد. متا ادعا می‌کند این مدل در بنچمارک‌های حوزه STEM از رقبایی مانند GPT-4.5 پیشی می‌گیرد.​

در دنیای فناوری اطلاعات، مجازی‌ سازی سیستم ‌عامل به‌عنوان یکی از نوآورانه‌ترین راهکارها برای بهینه‌ سازی استفاده از منابع سخت ‌افزاری و افزایش انعطاف ‌پذیری سیستم‌ها شناخته می‌شود. این فناوری به سازمان‌ها و کاربران امکان می‌دهد تا با بهره‌ گیری از چندین سیستم‌ عامل مجازی بر روی یک سخت ‌افزار واحد، کارایی و بهره‌وری را به حداکثر برسانند.

مجازی‌ سازی سیستم ‌عامل چیست؟

مجازی‌سازی سیستم‌عامل فرآیندی است که در آن هسته یا کرنل سیستم‌عامل اصلی، امکان اجرای چندین سیستم‌عامل مجازی را به‌صورت همزمان و مستقل فراهم می‌کند. در این روش، هر سیستم‌عامل مجازی به‌عنوان یک محیط ایزوله عمل کرده و منابع سخت‌افزاری را با دیگر سیستم‌های مجازی به اشتراک می‌گذارد. این تکنیک به‌ویژه در سرورها و مراکز داده مورد استفاده قرار می‌گیرد تا بهره‌وری از منابع فیزیکی افزایش یابد.

مزایای مجازی ‌سازی سیستم ‌عامل

استفاده از مجازی ‌سازی از نوع سیستم ‌عامل دارای مزایای متعددی است که در ادامه به برخی از مهم‌ترین آن‌ها اشاره می‌کنیم. این فناوری باعث افزایش بهره‌وری منابع سخت‌افزاری می‌شود، زیرا می‌توان از یک سرور برای اجرای چندین ماشین مجازی استفاده کرد، که هرکدام محیط سیستم‌ عامل مستقل خود را دارند. این امر هزینه‌های سخت‌افزاری را کاهش داده و استفاده بهینه‌تری از پردازنده، حافظه و فضای ذخیره‌سازی را ممکن می‌سازد.

علاوه بر این، مجازی‌سازی امکان استقرار سریع‌تر سیستم‌ها و بهبود انعطاف‌پذیری در مدیریت منابع را فراهم می‌کند، به طوری که می‌توان ماشین‌های مجازی را به‌سرعت راه‌اندازی، متوقف یا مهاجرت داد. از دیگر مزایای مهم مجازی‌ سازی سیستم ‌عامل، بهبود امنیت و قابلیت بازیابی است. با جداسازی سیستم ‌عامل‌ها از یکدیگر، خطر انتشار بدافزارها و تهدیدات امنیتی کاهش می‌یابد.

همچنین، در صورت بروز خرابی یا حمله سایبری، می‌توان به‌سادگی از طریق اسنپ‌شات‌ها یا نسخه‌های پشتیبان، سیستم‌ها را به حالت قبلی بازگرداند. علاوه بر این، مجازی‌سازی امکان اجرای آزمایش‌های نرم‌افزاری را بدون تأثیر بر سیستم‌های اصلی فراهم می‌کند، که به توسعه‌دهندگان و مدیران شبکه کمک می‌کند تا تغییرات را با کمترین ریسک پیاده‌سازی کنند.

در دنیای پرشتاب فناوری اطلاعات، کسب ‌و کارها همواره به دنبال راهکارهایی برای بهینه‌ سازی منابع و افزایش بهره‌ وری هستند. یکی از این راهکارهای موثر، مجازی‌ سازی سیتریکس (Citrix Virtualization) است. این فناوری به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد تا منابع سخت ‌افزاری و نرم‌ افزاری خود را بهینه کنند و به شکلی کارآمدتر مدیریت نمایند. اما سیتریکس چیست و چگونه به بهبود فرآیندهای سازمانی کمک می‌کند؟

چگونه با مجازی‌ سازی سیتریکس بهره‌ وری را افزایش دهیم؟

مجازی‌سازی سیتریکس با فراهم‌کردن دسترسی ایمن و سریع به اپلیکیشن‌ها و دسکتاپ‌ها از هر مکان و روی هر دستگاهی، بهره‌وری کارکنان را به‌شکل چشمگیری افزایش می‌دهد. کاربران بدون نیاز به حضور فیزیکی در دفتر یا استفاده از سخت‌افزار قدرتمند، می‌توانند از طریق اینترنت به محیط کاری خود متصل شوند و کارشان را ادامه دهند. این انعطاف‌پذیری، به‌ویژه در مدل‌های کاری ریموت یا هیبرید، باعث کاهش اتلاف زمان، افزایش تمرکز و سرعت بیشتر در انجام وظایف می‌شود.

از سوی دیگر، سیتریکس با متمرکزسازی زیرساخت، مدیریت منابع را برای تیم‌های IT ساده می‌کند. به‌روزرسانی نرم‌افزارها، کنترل دسترسی کاربران و حل مشکلات فنی از راه دور به‌سرعت انجام می‌شود. همچنین، با انتقال تنها تصویر (Display) به کاربر نهایی، داده‌های حساس در محیط امن باقی می‌ماند و خطر نشت اطلاعات به حداقل می‌رسد. این ترکیب از امنیت، کارایی و مدیریت متمرکز، سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا همزمان بهره‌وری کارکنان و کنترل IT را به سطح بالاتری برسانند.

چگونه با مجازی‌ سازی سیتریکس بهره‌ وری را افزایش دهیم؟

مجازی‌سازی سیتریکس با فراهم‌کردن دسترسی ایمن و سریع به اپلیکیشن‌ها و دسکتاپ‌ها از هر مکان و روی هر دستگاهی، بهره‌وری کارکنان را به‌شکل چشمگیری افزایش می‌دهد. کاربران بدون نیاز به حضور فیزیکی در دفتر یا استفاده از سخت‌افزار قدرتمند، می‌توانند از طریق اینترنت به محیط کاری خود متصل شوند و کارشان را ادامه دهند. این انعطاف‌پذیری، به‌ویژه در مدل‌های کاری ریموت یا هیبرید، باعث کاهش اتلاف زمان، افزایش تمرکز و سرعت بیشتر در انجام وظایف می‌شود.

از سوی دیگر، سیتریکس با متمرکزسازی زیرساخت، مدیریت منابع را برای تیم‌های IT ساده می‌کند. به‌روزرسانی نرم‌افزارها، کنترل دسترسی کاربران و حل مشکلات فنی از راه دور به‌سرعت انجام می‌شود. همچنین، با انتقال تنها تصویر (Display) به کاربر نهایی، داده‌های حساس در محیط امن باقی می‌ماند و خطر نشت اطلاعات به حداقل می‌رسد. این ترکیب از امنیت، کارایی و مدیریت متمرکز، سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا همزمان بهره‌وری کارکنان و کنترل IT را به سطح بالاتری برسانند.

• رنگ‌ های طبیعی، گرم و هماهنگ
• شخصیت‌ های با چهره ‌های کودکانه ولی با احساسات عمیق
• پس ‌زمینه‌های نقاشی‌ شده با جزئیات فوق ‌العاده
• عناصر خیال ‌انگیز در محیط‌های واقع ‌گرایانه
• تاکید بر فضای نوستالژیک و احساسی

در دنیای امروز که وابستگی سازمان‌ها به فناوری اطلاعات و شبکه‌های ارتباطی روزبه‌روز بیشتر می‌شود، اهمیت داشتن یک شرکت پشتیبانی شبکه حرفه‌ای دیگر یک انتخاب نیست، بلکه یک ضرورت حیاتی است. تصور کنید تنها چند دقیقه اختلال در شبکه‌ی شما می‌تواند میلیاردها تومان زیان مالی و خدشه به اعتبار برندتان وارد کند. به همین دلیل، شرکت‌های فعال در این حوزه تلاش می‌کنند با ارائه خدمات گسترده و تخصصی، امنیت، سرعت و پایداری شبکه‌های شما را تضمین کنند. در ادامه، همه چیز را درباره‌ی نقش‌ها، وظایف و خدمات شرکت‌های پشتیبانی شبکه، به زبانی روان و فنی برایتان بازگو می‌کنیم.

چرا به یک شرکت پشتیبانی شبکه نیاز داریم؟

زمانی‌که صحبت از پشتیبانی شبکه می‌شود، بسیاری از مدیران فقط به رفع خرابی‌های لحظه‌ای فکر می‌کنند. درحالی‌که پشتیبانی شبکه یک رویکرد جامع است که هم پیشگیرانه عمل می‌کند و هم در زمان بروز بحران‌ها، سریع‌ترین پاسخ را ارائه می‌دهد. یک پشتیبانی شبکه معتبر می‌تواند به شما کمک کند:

• کاهش خطر حملات سایبری
• افزایش سرعت دسترسی به داده‌ها
• کاهش زمان خرابی (Downtime)
• صرفه‌ جویی در هزینه‌های فناوری اطلاعات

وظایف اصلی شرکت‌های پشتیبانی شبکه

یک شرکت پشتیبانی شبکه تنها یک پیمانکار ساده نیست؛ بلکه تیمی است که همچون بازوی فناوری اطلاعات شما عمل می‌کند. خدمات این شرکت‌ها شامل موارد زیر است:

عیب‌یابی و رفع مشکلات فنی

هر زمان مشکلی در شبکه‌ی شما بروز کند، کارشناسان پشتیبانی شبکه وارد عمل می‌شوند. این شامل رفع سریع اختلالات، بازگرداندن سرویس‌ها به وضعیت پایدار و ارائه گزارش‌های دقیق درباره‌ی دلایل بروز مشکل است.

به ‌روز رسانی و ارتقاء زیرساخت ‌های شبکه

تکنولوژی هر روز در حال پیشرفت است. شرکت پشتیبانی شبکه حرفه‌ای همیشه به ‌روزترین استانداردها و نرم‌ افزارها را برای شبکه‌ی شما پیاده‌سازی می‌کند. همچنین میتواند به مجازی سازی نیز بپردازید.