人工智能如何解决网络问题
人工智能(AI)不再仅仅是一个被热炒的词汇，随着备受关注的ChatGPT发布以及微软宣布将向AI投资100亿美元，说明人工智能已经从“未来”走进现实生活。对于网络专业人士来说，随着人工智能的兴起，有两个因素需要考虑。首先，它的流量将如何影响网络，其次，他们如何使用它更好地管理他们的网络？你还能控制网络吗？在过去的两年中，向云的快速转移让许多企业网络团队陷入混乱。在某些情况下，随着业务核心从本地环境转移到混合云环境，团队失去了对网络的控制。网络团队面临的挑战是他们的流量仍然按照应有的方式流向数据中心。现
人工智能 (AI) 不再仅仅是一个被热炒的词汇，随着备受关注的ChatGPT发布以及微软宣布将向AI投资100亿美元，说明人工智能已经从“未来”走进现实生活。
对于网络专业人士来说，随着人工智能的兴起，有两个因素需要考虑。首先，它的流量将如何影响网络，其次，他们如何使用它更好地管理他们的网络？
你还能控制网络吗？
在过去的两年中，向云的快速转移让许多企业网络团队陷入混乱。在某些情况下，随着业务核心从本地环境转移到混合云环境，团队失去了对网络的控制。网络团队面临的挑战是他们的流量仍然按照应有的方式流向数据中心。现在需要重新构想网络管理和工作流自动化。
虽然人工智能无疑可以帮助监控网络，但它也给网络增加了自己的压力。基于云的AI工具要求网络在内部和外部环境之间转移和移动大量数据流量时管理和适应它们之间的大量流量。事实上，人工智能无处不在，存在于分析工具、物联网和智能边缘设备、垃圾邮件过滤器，甚至内容创建工具中。由于这些需要他们在网络中的份额，因此他们也会造成流量激增和延迟问题。
用于关键任务网络的AI
人工智能驱动的流量管理、网络管理和监控工具日趋成熟。然而，尽管这些注入AI的工具为资源受限的网络团队提供了生命线，但对于我们真正可以将多少控制权移交给这些系统以帮助管理日益脆弱的网络，仍然存在一些怀疑。例如，潜在的网络中断甚至进一步失去控制。
答案在于使用“可解释的 AI”，即网络管理员仍然可以参与的AI解决方案，以及他们理解的内部工作原理。当网络团队了解AI如何做出决策，并可以使用团队定期反馈AI在提升或管理绩效方面的发现是否成功时，信任就开始建立。
在网络中拥抱AI的力量
但除了怀疑之外，企业网络一直是最积极采用人工智能和自动化的行业之一。它被网络团队用于各种网络功能，扩展到性能监控、警报抑制、根本原因分析和异常检测。例如，Juniper Networks Mist AI可自动执行网络配置并处理优化。
主要催化剂是人工智能可以帮助改善客户体验。在最近的一篇文章中，Juniper Networks首席人工智能官 Bob Friday 表示，“人工智能适应和学习客户端到云连接变化的能力将使人工智能成为最动态网络用例的理想选择。”
人工智能可以帮助改善客户体验的一个例子是无线用户体验。它可以提供洞察力并更好地管理由移动设备和在家工作用例产生的无线连接蜘蛛网。在这种情况下，AI 可以洞察许多网络专业人士无法控制的环境。
将部分控制权交给AI
人工智能在网络领域最常见的应用之一是它在搜索和聊天机器人中的作用。借助使用自然语言处理 (NLP) 和自然语言理解 (NLU) 构建的聊天机器人和虚拟助手，网络专业人员可以从一堆支持票中找到出路。
当这些机器人理解用户提出的问题时，他们可以根据他们从观察网络中获得的知识和他们接受过培训的洞察力来回应信息和建议。这是一种客户端到云的洞察力和自动化形式，其中聊天机器人为用户的问题提供上下文和意义，而不仅仅是是或否。而且它们运行的时间越长，它们就会变得越直观。
在使用Juniper Mist AI及其Marvis聊天机器人时，一家全球零售巨头已经能够收集有关其网络潜在问题以及修复方法的见解。由于Mist AI会持续测量基线性能，如果出现偏差，它会自动发出警报。
为人工智能做准备
在技能匮乏的行业中，IT和网络专业人士必须接受这样一种观念，即AI将使他们摆脱平凡、重复的琐事。他们还应该知道，任何企业都不能指望网络专业人士一夜之间成为人工智能专家。他们应该为自己做好准备，因为不可避免地会接触到支持AI的设备和系统。
为了更好地管理他们的网络，网络专业人员应该确定他们如何开始用他们的大脑管理这些网络，与数据科学家、开发人员和IT部门合作，以确定他们需要的人工智能工具，并开始在网络中使用人工智能更有效。
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