什么是网络人工智能
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越来越多的公司正在利用人工智能和网络之间的协同效应。随着用户设备及其产生的数据的激增，企业越来越依赖人工智能来帮助管理庞大的网络基础设施。到2024年，60%的企业将拥有人工智能基础设施，这将需要更广泛的自动化和预测分析，用于网络方面的故障排除、事件预防和事件关联。什么是网络人工智能随着企业试图利用其IT部门拥有的资源来管理日益复杂的网络，人工智能正变得越来越普遍。网络管理员过去手工执行的操作现在很大程度上是自动化的，或者说正在朝着自动化的方向发展。然而，即使是企业再大，使用人工智能也无法避免网络中断。F
越来越多的公司正在利用人工智能和网络之间的协同效应。随着用户设备及其产生的数据的激增，企业越来越依赖人工智能来帮助管理庞大的网络基础设施。
到2024年，60%的企业将拥有人工智能基础设施，这将需要更广泛的自动化和预测分析，用于网络方面的故障排除、事件预防和事件关联。
什么是网络人工智能
随着企业试图利用其IT部门拥有的资源来管理日益复杂的网络，人工智能正变得越来越普遍。网络管理员过去手工执行的操作现在很大程度上是自动化的，或者说正在朝着自动化的方向发展。
然而，即使是企业再大，使用人工智能也无法避免网络中断。Facebook在2021年10月经历了一次重大宕机，该公司将其归咎于路由器重新配置错误。AWS也在2021年12月经历了一次宕机，它将其归咎于网络可扩展性错误。
尽管人工智能很复杂，它可以为网络做很多事情，但它并不是万无一失的。这强调了人为干预网络的持续重要性。
人工智能如何在网络中部署
人工智能，更具体地说是机器学习的应用，帮助网络管理员确保网络的安全、排除故障、优化和规划网络的发展。
安全
在家庭办公以及在随时随地办公的时代，网络端点的激增扩大了网络的攻击面。为了在任何时候都保持安全，网络应该能够检测并响应未经授权或被破坏的设备。
AI通过为设备或设备组设置和持续执行服务质量和安全策略，改进授权设备进入网络的过程。人工智能根据设备的行为自动识别设备，并持续执行正确的策略。
人工智能驱动的网络还可以比人类更快地检测可疑行为、偏离策略的活动和未经授权的设备访问网络。如果授权的设备确实被入侵，人工智能网络会提供事件的背景信息。
设备分类和行为跟踪可以帮助网络管理员管理针对不同设备和设备组的各种策略，减少在向网络引入新的授权设备时出现人为错误的可能性。它还帮助他们在很短的时间内检测和排除网络问题。
故障排除
在人工智能驱动的网络之前，网络运营需要通过检查多个系统的日志、事件和数据来确定网络问题。这种手工工作不仅需要时间和延长停机时间，而且还可能出现人为错误。当今网络中涉及的大量数据，使得任何一个无论其规模有多大NetOps团队，都不可能通过筛选事件日志来确定和修复网络问题。
现在，人工智能不仅可以让网络在最长的正常运行时间内自我纠正问题，还可以为NetOps提供可行的措施建议。
当问题发生时，人工智能驱动的网络使用数据挖掘技术在几分钟内筛选TB级的数据，以执行事件关联和根本原因分析。事件相关性和根本原因分析有助于快速识别和解决问题。
人工智能比较实时和历史数据，以发现相关异常，从而开始故障排除过程。相关数据的示例包括固件、设备活动日志和其他指标。
人工智能网络可以捕获事件发生前的相关数据，帮助调查并加速故障排除过程。每个事件的数据有助于网络中的机器学习算法预测未来的网络事件及其原因。
除了从网络故障中检测和学习之外，人工智能还通过利用网络丰富的历史数据库来自动修复故障。或者，它依靠这些数据对网络工程师应该如何处理这个问题提出精确的建议。
人工智能功能简化并极大地改善了故障排除过程。人工智能减少了IT必须处理的工单数量，在某些情况下，它可以在最终用户甚至IT注意到问题之前解决问题。
网络优化
在基线上保持网络正常运行和安全是一回事，但优化它是另一回事。不断优化网络的过程使最终用户满意。
无线连接标准在速度、信道数量和信道带宽容量方面不断发展。这些标准超出了任何传统的NetOps计划所能处理的范围，但对于注入人工智能的网络来说并不算多。
网络优化包括网络监控、路由流量、负载均衡三方面的内容。这样，网络的任何一部分都不会负担过重。相反，通过在整个网络中更均匀地分配流量，网络能够有效地交付最好的服务质量。
如今的网络需要基于实时事件的网络数据进行自我优化的AI网络。例如，通过深度学习，计算机可以分析与网络相关的多个数据集。基于这些数据，网络的推荐引擎检查策略引擎，做出智能的建议，以增强现有的策略。
一方面，尽管环境不断变化，比如在特定的地理区域或用户设备上出现流量高峰，这些建议仍符合服务质量基准标准。推荐引擎可能会建议切换到闲置资产或通过较长的路径重定向流量，以缓解拥塞。
与此同时，这些建议坚持了网络的基线运营约束，如优先接听电话和短信性能优于视频流。
网络将根据建议自行重新优化设备。自我优化网络最大限度地利用网络的现有资产，指导它在有限的资源下如何最好地运行，同时确保遵守服务水平协议。
通过人工智能驱动的网络的可观测性和编配，使用户获得尽可能好的网络体验。
网络规划
考虑到5G网络的发展，AI将在网络规划中产生最大的影响，以提供新的服务或将现有服务扩大到服务不足的市场。
爱立信2018年的一份报告发现，全球70%的服务提供商报告称，人工智能对网络可靠性的影响最大。紧随其后的是可靠性、网络优化和网络性能分析是58%的受访者表示人工智能正在获得关注的另外两个领域。
使用人工智能进行网络性能分析，使通信服务提供商能够准确预测网络的需求，从而能够更好地做好准备。
例如，可以部署人工智能来提高供应商网络的地理定位准确性。这样做可以提供关键信息，帮助提供商评估特定领域的服务质量。反过来，这些信息会为未来的网络升级计划提供信息。
在试图识别服务不足的市场领域时，人工智能也会发挥作用。它有助于从卫星图像中区分服务市场和未服务市场。
人工智能通过帮助企业识别战略机遇并采取行动，为企业，尤其是通信服务提供商提供了竞争优势。
网络利用人工智能的好处
注入人工智能网络为企业提供了许多好处，包括：
- 持续监控
- 事件相关性和根本原因分析，以检测、修复、学习和预防网络问题。
- 预测分析，主动识别和解决未来问题。
- 停机次数减少
- 发生故障时的停机时间较短
- 自动化网络配置，例如设备和优化
- 自动网络增强建议
- 提高网络性能
人工智能在网络中应用的未来
鉴于人工智能网络的许多好处，它们肯定会在当今企业中不断增长。人工智能在管理变得越来越复杂的网络方面发挥着越来越重要的作用。
然而，担心人工智能将取代网络专业人士是一个值得注意但最终没有必要的担忧。网络仍然需要人类通过以下方式来验证和偶尔增强人工智能的功能：
处理网络问题和系统生成的拟议解决方案之间的差异。
- 当机器无法以高度自信的方式提供解决方案时，为机器提供帮助。
- 检查事件相关性，并使用人类逻辑来指导算法在事件相关性方面应该学习什么和不应该学习什么
- 在执行机器的建议之前验证机器的分析
- 了解机器如何得出洞察、决定或结论
除了这些干预措施之外，由于人工智能在网络中的大部分自动化作用，IT团队可以将他们的资源用于战略性、高价值任务，例如数字体验和数字倡议汇总。
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