越來(lái)越多的公司正在利用人工智能和網(wǎng)絡(luò)之間的協(xié)同效應(yīng)。隨著用戶設(shè)備及其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的激增，企業(yè)越來(lái)越依賴人工智能來(lái)幫助管理龐大的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施。

到2024年，60%的企業(yè)將擁有人工智能基礎(chǔ)設(shè)施，這將需要更廣泛的自動(dòng)化和預(yù)測(cè)分析，用于網(wǎng)絡(luò)方面的故障排除、事件預(yù)防和事件關(guān)聯(lián)。

什么是網(wǎng)絡(luò)人工智能

隨著企業(yè)試圖利用其IT部門擁有的資源來(lái)管理日益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，人工智能正變得越來(lái)越普遍。網(wǎng)絡(luò)管理員過(guò)去手工執(zhí)行的操作現(xiàn)在很大程度上是自動(dòng)化的，或者說(shuō)正在朝著自動(dòng)化的方向發(fā)展。

然而，即使是企業(yè)再大，使用人工智能也無(wú)法避免網(wǎng)絡(luò)中斷。Facebook在2021年10月經(jīng)歷了一次重大宕機(jī)，該公司將其歸咎于路由器重新配置錯(cuò)誤。AWS也在2021年12月經(jīng)歷了一次宕機(jī)，它將其歸咎于網(wǎng)絡(luò)可擴(kuò)展性錯(cuò)誤。

盡管人工智能很復(fù)雜，它可以為網(wǎng)絡(luò)做很多事情，但它并不是萬(wàn)無(wú)一失的。這強(qiáng)調(diào)了人為干預(yù)網(wǎng)絡(luò)的持續(xù)重要性。

人工智能如何在網(wǎng)絡(luò)中部署

人工智能，更具體地說(shuō)是機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用，幫助網(wǎng)絡(luò)管理員確保網(wǎng)絡(luò)的安全、排除故障、優(yōu)化和規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。

安全

在家庭辦公以及在隨時(shí)隨地辦公的時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)端點(diǎn)的激增擴(kuò)大了網(wǎng)絡(luò)的攻擊面。為了在任何時(shí)候都保持安全，網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該能夠檢測(cè)并響應(yīng)未經(jīng)授權(quán)或被破壞的設(shè)備。

AI通過(guò)為設(shè)備或設(shè)備組設(shè)置和持續(xù)執(zhí)行服務(wù)質(zhì)量和安全策略，改進(jìn)授權(quán)設(shè)備進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程。人工智能根據(jù)設(shè)備的行為自動(dòng)識(shí)別設(shè)備，并持續(xù)執(zhí)行正確的策略。

人工智能驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)還可以比人類更快地檢測(cè)可疑行為、偏離策略的活動(dòng)和未經(jīng)授權(quán)的設(shè)備訪問(wèn)網(wǎng)絡(luò)。如果授權(quán)的設(shè)備確實(shí)被入侵，人工智能網(wǎng)絡(luò)會(huì)提供事件的背景信息。

設(shè)備分類和行為跟蹤可以幫助網(wǎng)絡(luò)管理員管理針對(duì)不同設(shè)備和設(shè)備組的各種策略，減少在向網(wǎng)絡(luò)引入新的授權(quán)設(shè)備時(shí)出現(xiàn)人為錯(cuò)誤的可能性。它還幫助他們?cè)诤芏痰臅r(shí)間內(nèi)檢測(cè)和排除網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題。

故障排除

在人工智能驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)之前，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)需要通過(guò)檢查多個(gè)系統(tǒng)的日志、事件和數(shù)據(jù)來(lái)確定網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題。這種手工工作不僅需要時(shí)間和延長(zhǎng)停機(jī)時(shí)間，而且還可能出現(xiàn)人為錯(cuò)誤。當(dāng)今網(wǎng)絡(luò)中涉及的大量數(shù)據(jù)，使得任何一個(gè)無(wú)論其規(guī)模有多大NetOps團(tuán)隊(duì)，都不可能通過(guò)篩選事件日志來(lái)確定和修復(fù)網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題。

現(xiàn)在，人工智能不僅可以讓網(wǎng)絡(luò)在最長(zhǎng)的正常運(yùn)行時(shí)間內(nèi)自我糾正問(wèn)題，還可以為NetOps提供可行的措施建議。

當(dāng)問(wèn)題發(fā)生時(shí)，人工智能驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在幾分鐘內(nèi)篩選TB級(jí)的數(shù)據(jù)，以執(zhí)行事件關(guān)聯(lián)和根本原因分析。事件相關(guān)性和根本原因分析有助于快速識(shí)別和解決問(wèn)題。

人工智能比較實(shí)時(shí)和歷史數(shù)據(jù)，以發(fā)現(xiàn)相關(guān)異常，從而開(kāi)始故障排除過(guò)程。相關(guān)數(shù)據(jù)的示例包括固件、設(shè)備活動(dòng)日志和其他指標(biāo)。

人工智能網(wǎng)絡(luò)可以捕獲事件發(fā)生前的相關(guān)數(shù)據(jù)，幫助調(diào)查并加速故障排除過(guò)程。每個(gè)事件的數(shù)據(jù)有助于網(wǎng)絡(luò)中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)未來(lái)的網(wǎng)絡(luò)事件及其原因。

除了從網(wǎng)絡(luò)故障中檢測(cè)和學(xué)習(xí)之外，人工智能還通過(guò)利用網(wǎng)絡(luò)豐富的歷史數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)自動(dòng)修復(fù)故障?；蛘?，它依靠這些數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)工程師應(yīng)該如何處理這個(gè)問(wèn)題提出精確的建議。

人工智能功能簡(jiǎn)化并極大地改善了故障排除過(guò)程。人工智能減少了IT必須處理的工單數(shù)量，在某些情況下，它可以在最終用戶甚至IT注意到問(wèn)題之前解決問(wèn)題。

網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

在基線上保持網(wǎng)絡(luò)正常運(yùn)行和安全是一回事，但優(yōu)化它是另一回事。不斷優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程使最終用戶滿意。

無(wú)線連接標(biāo)準(zhǔn)在速度、信道數(shù)量和信道帶寬容量方面不斷發(fā)展。這些標(biāo)準(zhǔn)超出了任何傳統(tǒng)的NetOps計(jì)劃所能處理的范圍，但對(duì)于注入人工智能的網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)并不算多。

網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化包括網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控、路由流量、負(fù)載均衡三方面的內(nèi)容。這樣，網(wǎng)絡(luò)的任何一部分都不會(huì)負(fù)擔(dān)過(guò)重。相反，通過(guò)在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中更均勻地分配流量，網(wǎng)絡(luò)能夠有效地交付最好的服務(wù)質(zhì)量。

如今的網(wǎng)絡(luò)需要基于實(shí)時(shí)事件的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行自我優(yōu)化的AI網(wǎng)絡(luò)。例如，通過(guò)深度學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)可以分析與網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的多個(gè)數(shù)據(jù)集?；谶@些數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)的推薦引擎檢查策略引擎，做出智能的建議，以增強(qiáng)現(xiàn)有的策略。

一方面，盡管環(huán)境不斷變化，比如在特定的地理區(qū)域或用戶設(shè)備上出現(xiàn)流量高峰，這些建議仍符合服務(wù)質(zhì)量基準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)。推薦引擎可能會(huì)建議切換到閑置資產(chǎn)或通過(guò)較長(zhǎng)的路徑重定向流量，以緩解擁塞。

與此同時(shí)，這些建議堅(jiān)持了網(wǎng)絡(luò)的基線運(yùn)營(yíng)約束，如優(yōu)先接聽(tīng)電話和短信性能優(yōu)于視頻流。

網(wǎng)絡(luò)將根據(jù)建議自行重新優(yōu)化設(shè)備。自我優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)最大限度地利用網(wǎng)絡(luò)的現(xiàn)有資產(chǎn)，指導(dǎo)它在有限的資源下如何最好地運(yùn)行，同時(shí)確保遵守服務(wù)水平協(xié)議。

通過(guò)人工智能驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)的可觀測(cè)性和編配，使用戶獲得盡可能好的網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)。

網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃

考慮到5G網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，AI將在網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃中產(chǎn)生最大的影響，以提供新的服務(wù)或?qū)F(xiàn)有服務(wù)擴(kuò)大到服務(wù)不足的市場(chǎng)。

愛(ài)立信2018年的一份報(bào)告發(fā)現(xiàn)，全球70%的服務(wù)提供商報(bào)告稱，人工智能對(duì)網(wǎng)絡(luò)可靠性的影響最大。緊隨其后的是可靠性、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化和網(wǎng)絡(luò)性能分析是58%的受訪者表示人工智能正在獲得關(guān)注的另外兩個(gè)領(lǐng)域。

使用人工智能進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)性能分析，使通信服務(wù)提供商能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的需求，從而能夠更好地做好準(zhǔn)備。

例如，可以部署人工智能來(lái)提高供應(yīng)商網(wǎng)絡(luò)的地理定位準(zhǔn)確性。這樣做可以提供關(guān)鍵信息，幫助提供商評(píng)估特定領(lǐng)域的服務(wù)質(zhì)量。反過(guò)來(lái)，這些信息會(huì)為未來(lái)的網(wǎng)絡(luò)升級(jí)計(jì)劃提供信息。

在試圖識(shí)別服務(wù)不足的市場(chǎng)領(lǐng)域時(shí)，人工智能也會(huì)發(fā)揮作用。它有助于從衛(wèi)星圖像中區(qū)分服務(wù)市場(chǎng)和未服務(wù)市場(chǎng)。

人工智能通過(guò)幫助企業(yè)識(shí)別戰(zhàn)略機(jī)遇并采取行動(dòng)，為企業(yè)，尤其是通信服務(wù)提供商提供了競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

網(wǎng)絡(luò)利用人工智能的好處

注入人工智能網(wǎng)絡(luò)為企業(yè)提供了許多好處，包括：

• 持續(xù)監(jiān)控
• 事件相關(guān)性和根本原因分析，以檢測(cè)、修復(fù)、學(xué)習(xí)和預(yù)防網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題。
• 預(yù)測(cè)分析，主動(dòng)識(shí)別和解決未來(lái)問(wèn)題。
• 停機(jī)次數(shù)減少
• 發(fā)生故障時(shí)的停機(jī)時(shí)間較短
• 自動(dòng)化網(wǎng)絡(luò)配置，例如設(shè)備和優(yōu)化
• 自動(dòng)網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)建議
• 提高網(wǎng)絡(luò)性能

人工智能在網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用的未來(lái)

鑒于人工智能網(wǎng)絡(luò)的許多好處，它們肯定會(huì)在當(dāng)今企業(yè)中不斷增長(zhǎng)。人工智能在管理變得越來(lái)越復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)方面發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。

然而，擔(dān)心人工智能將取代網(wǎng)絡(luò)專業(yè)人士是一個(gè)值得注意但最終沒(méi)有必要的擔(dān)憂。網(wǎng)絡(luò)仍然需要人類通過(guò)以下方式來(lái)驗(yàn)證和偶爾增強(qiáng)人工智能的功能：

處理網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題和系統(tǒng)生成的擬議解決方案之間的差異。

• 當(dāng)機(jī)器無(wú)法以高度自信的方式提供解決方案時(shí)，為機(jī)器提供幫助。
• 檢查事件相關(guān)性，并使用人類邏輯來(lái)指導(dǎo)算法在事件相關(guān)性方面應(yīng)該學(xué)習(xí)什么和不應(yīng)該學(xué)習(xí)什么
• 在執(zhí)行機(jī)器的建議之前驗(yàn)證機(jī)器的分析
• 了解機(jī)器如何得出洞察、決定或結(jié)論

除了這些干預(yù)措施之外，由于人工智能在網(wǎng)絡(luò)中的大部分自動(dòng)化作用，IT團(tuán)隊(duì)可以將他們的資源用于戰(zhàn)略性、高價(jià)值任務(wù)，例如數(shù)字體驗(yàn)和數(shù)字倡議匯總。