越來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)越來越依賴人工智能來幫助管理龐大的網(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化和預(yù)測分析，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部門擁有的資源來管理日益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，人工智能正變得越來越普遍。網(wǎng)絡(luò)管理員過去手工執(zhí)行的操作現(xiàn)在很大程度上是自動化的，或者說正在朝著自動化的方向發(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，該公司將其歸咎于路由器重新配置錯誤。AWS也在2021年12月經(jīng)歷了一次宕機，它將其歸咎于網(wǎng)絡(luò)可擴展性錯誤。

盡管人工智能很復(fù)雜，它可以為網(wǎng)絡(luò)做很多事情，但它并不是萬無一失的。這強調(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，更具體地說是機器學習的應(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隨地辦公的時代，網(wǎng)絡(luò)端點的激增擴大了網(wǎng)絡(luò)的攻擊面。為了在任何時候都保持安全，網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該能夠檢測并響應(yīng)未經(jīng)授權(quán)或被破壞的設(shè)備。

AI通過為設(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，改進授權(quán)設(shè)備進入網(wǎng)絡(luò)的過程。人工智能根據(jù)設(shè)備的行為自動識別設(shè)備，并持續(xù)執(zhí)行正確的策略。

人工智能驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)還可以比人類更快地檢測可疑行為、偏離策略的活動和未經(jīng)授權(quán)的設(shè)備訪問網(wǎng)絡(luò)。如果授權(quán)的設(shè)備確實被入侵，人工智能網(wǎng)絡(luò)會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)備時出現(xiàn)人為錯誤的可能性。它還幫助他們在很短的時間內(nèi)檢測和排除網(wǎng)絡(luò)問題。

故障排除

在人工智能驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)之前，網(wǎng)絡(luò)運營需要通過檢查多個系統(tǒng)的日志、事件和數(shù)據(jù)來確定網(wǎng)絡(luò)問題。這種手工工作不僅需要時間和延長停機時間，而且還可能出現(xiàn)人為錯誤。當今網(wǎng)絡(luò)中涉及的大量數(shù)據(jù)，使得任何一個無論其規(guī)模有多大NetOps團隊，都不可能通過篩選事件日志來確定和修復(fù)網(wǎng)絡(luò)問題。

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

當問題發(fā)生時，人工智能驅(qū)動的網(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別和解決問題。

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

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程。每個事件的數(shù)據(jù)有助于網(wǎng)絡(luò)中的機器學習算法預(yù)測未來的網(wǎng)絡(luò)事件及其原因。

除了從網(wǎng)絡(luò)故障中檢測和學習之外，人工智能還通過利用網(wǎng)絡(luò)豐富的歷史數(shù)據(jù)庫來自動修復(fù)故障。或者，它依靠這些數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)工程師應(yīng)該如何處理這個問題提出精確的建議。

人工智能功能簡化并極大地改善了故障排除過程。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注意到問題之前解決問題。

網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

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

無線連接標準在速度、信道數(shù)量和信道帶寬容量方面不斷發(fā)展。這些標準超出了任何傳統(tǒng)的NetOps計劃所能處理的范圍，但對于注入人工智能的網(wǎng)絡(luò)來說并不算多。

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負擔過重。相反，通過在整個網(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)需要基于實時事件的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進行自我優(yōu)化的AI網(wǎng)絡(luò)。例如，通過深度學習，計算機可以分析與網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的多個數(shù)據(jù)集。基于這些數(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)量基準標準。推薦引擎可能會建議切換到閑置資產(chǎn)或通過較長的路徑重定向流量，以緩解擁塞。

與此同時，這些建議堅持了網(wǎng)絡(luò)的基線運營約束，如優(yōu)先接聽電話和短信性能優(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)，指導它在有限的資源下如何最好地運行，同時確保遵守服務(wù)水平協(xié)議。

通過人工智能驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)的可觀測性和編配，使用戶獲得盡可能好的網(wǎng)絡(luò)體驗。

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)擴大到服務(wù)不足的市場。

愛立信2018年的一份報告發(fā)現(xiàn)，全球70%的服務(wù)提供商報告稱，人工智能對網(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)注的另外兩個領(lǐng)域。

使用人工智能進行網(wǎng)絡(luò)性能分析，使通信服務(wù)提供商能夠準確預(yù)測網(wǎng)絡(luò)的需求，從而能夠更好地做好準備。

例如，可以部署人工智能來提高供應(yīng)商網(wǎng)絡(luò)的地理定位準確性。這樣做可以提供關(guān)鍵信息，幫助提供商評估特定領(lǐng)域的服務(wù)質(zhì)量。反過來，這些信息會為未來的網(wǎng)絡(luò)升級計劃提供信息。

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

人工智能通過幫助企業(yè)識別戰(zhàn)略機遇并采取行動，為企業(yè)，尤其是通信服務(wù)提供商提供了競爭優(yōu)勢。

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、修復(fù)、學習和預(yù)防網(wǎng)絡(luò)問題。
• 預(yù)測分析，主動識別和解決未來問題。
• 停機次數(shù)減少
• 發(fā)生故障時的停機時間較短
• 自動化網(wǎng)絡(luò)配置，例如設(shè)備和優(yōu)化
• 自動網(wǎng)絡(luò)增強建議
• 提高網(wǎng)絡(luò)性能

人工智能在網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用的未來

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

然而，擔心人工智能將取代網(wǎng)絡(luò)專業(yè)人士是一個值得注意但最終沒有必要的擔憂。網(wǎng)絡(luò)仍然需要人類通過以下方式來驗證和偶爾增強人工智能的功能：

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

• 當機器無法以高度自信的方式提供解決方案時，為機器提供幫助。
• 檢查事件相關(guān)性，并使用人類邏輯來指導算法在事件相關(guān)性方面應(yīng)該學習什么和不應(yīng)該學習什么
• 在執(zhí)行機器的建議之前驗證機器的分析
• 了解機器如何得出洞察、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)中的大部分自動化作用，IT團隊可以將他們的資源用于戰(zhàn)略性、高價值任務(wù)，例如數(shù)字體驗和數(shù)字倡議匯總。