如今，越來越多的企業(yè)正在利用人工智能(AI)和網絡之間的協同作用。隨著用戶設備及其生成的數據的激增，企業(yè)越來越依賴人工智能來幫助管理龐大的網絡基礎設施。

到2024年，60%的企業(yè)將擁有采用人工智能的基礎設施，這將需要更廣泛的自動化和預測分析，用于網絡方面的故障排除、事件預防和事件關聯。

什么是網絡人工智能?

隨著企業(yè)試圖利用其IT部門擁有的資源來管理日益復雜的網絡，人工智能正變得越來越普遍。網絡管理員過去人工執(zhí)行的操作現在在很大程度上是自動化的，或者以這種方式移動。

然而，即使是規(guī)模最大的企業(yè)，人工智能的使用也無法保護其免受網絡中斷的影響。Facebook公司在2021年10月經歷了一次重大中斷，該公司將此歸咎于路由器重新配置錯誤。AWS公司同樣在2021年12月經歷了一次中斷，也歸咎于網絡可擴展性錯誤。

盡管人工智能很復雜，而且它可以為網絡做所有事情，但它并不是萬無一失的。這強調了人為干預在網絡中的持續(xù)重要性。

人工智能如何在網絡中部署

人工智能(更具體地說是機器學習的應用)可以幫助網絡管理員保護、排除故障、優(yōu)化和規(guī)劃網絡的演進。

(1)安全

在居家辦公和隨時隨地辦公的時代，網絡中端點的激增擴大了網絡的攻擊面。為了始終保持安全，網絡應該能夠檢測和響應未經授權或受損的設備。

人工智能通過為設備或設備組設置和持續(xù)執(zhí)行服務質量(QoS)和安全策略來改進授權設備的入網過程。人工智能根據設備的行為自動識別設備，并始終如一地執(zhí)行正確的策略。

人工智能驅動的網絡還可以比人類更快地檢測可疑行為、偏離策略的活動以及未經授權的設備對網絡的訪問。如果授權設備確實受到威脅，人工智能驅動的網絡會為事件提供場景。

設備分類和行為跟蹤可以幫助網絡管理員管理各種設備和設備組的各種策略，并在將新的授權設備引入網絡時減少人為錯誤的可能性。它還可以幫助他們在很短的時間內檢測和解決網絡問題。

(2)故障排除

在人工智能驅動的網絡出現之前，網絡運營人員需要通過查看多個系統(tǒng)的日志、事件和數據來確定網絡問題。這項人工工作不僅需要時間和延長停機時間，而且還存在人為錯誤的機會。當今網絡中涉及的大量數據使得任何網絡運營(NetOps)團隊(無論規(guī)模有多大)都無法通過事件日志來篩選和修復網絡問題。

現在，人工智能不僅使網絡能夠自我糾正問題以最大限度地延長正常運行時間，而且還可以建議網絡運營人員采取的可行步驟。

當問題發(fā)生時，人工智能驅動的網絡會使用數據挖掘技術在幾分鐘內篩選出數TB的數據，以執(zhí)行事件關聯和根本原因分析。事件關聯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據以發(fā)現相關異常，從而開始故障排除過程。相關數據的示例包括固件、設備活動日志和其他指標。

注入人工智能的網絡可以在事件發(fā)生之前捕獲相關數據，幫助調查并加快故障排除過程。每個事件的數據有助于網絡中的機器學習算法預測未來的網絡事件及其原因。

除了檢測和學習網絡故障這外，人工智能還通過從網絡豐富的歷史數據庫中提取來自動修復它們?；蛘?，它依靠這些數據就網絡工程師應該如何解決問題提出精確的建議。

人工智能功能簡化并極大地改進了故障排除過程。人工智能減少了IT團隊必須處理的工單數量，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。

(3)網絡優(yōu)化

在基線上保持網絡正常運行和安全是一回事，但優(yōu)化它是另一回事。優(yōu)化網絡的持續(xù)過程使最終用戶感到滿意并從長遠來看將他們保留為客戶。

無線連接標準在速度、信道數量和信道帶寬容量方面已經發(fā)展。這些標準超出了任何傳統(tǒng)的網絡運營(NetOps)計劃所能處理的范圍，但對于注入人工智能的網絡來說并不算多。

網絡優(yōu)化涉及監(jiān)控網絡、路由流量和平衡工作負載的三重奏。這樣，網絡的任何部分都不會負擔過重。相反，網絡能夠通過在網絡中更均勻地分配流量來有效地提供最佳服務質量。

當今的網絡需要自我優(yōu)化的人工智能網絡，這些網絡在基于事件的實時網絡數據上蓬勃發(fā)展。例如，通過深度學習，計算機可以分析與網絡相關的多個數據集?；谠摂祿W絡的推薦引擎會檢查策略引擎以提出智能推薦以增強現有策略。

一方面，盡管環(huán)境不斷變化，例如特定地理區(qū)域或用戶設備上的流量高峰，這些建議仍符合基線服務質量標準。推薦引擎可能會建議打開閑置資產或通過更長的路徑重新路由流量以減輕擁塞。

同時，這些建議遵循網絡的基本操作限制，例如優(yōu)先考慮電話和SMS文本消息性能而不是視頻流。

然后，網絡將根據建議自行重新優(yōu)化設備。自我優(yōu)化網絡最大限度地利用網絡的現有資產，指導它在有限資源的情況下如何以最佳方式運行，同時確保遵守服務水平協議(SLA)。

通過人工智能驅動的網絡的可觀察性和編排，用戶可以獲得最佳的網絡體驗。

(4)網絡規(guī)劃

鑒于5G網絡的發(fā)展，人工智能將對網絡規(guī)劃產生最大影響，以提供新服務或將現有服務擴展到服務不足的市場。

愛立信公司2018年的一份報告發(fā)現，全球70%的服務提供商報告說人工智能對網絡可靠性的影響最大。緊隨其后的是可靠性、網絡優(yōu)化和網絡性能分析是58%的受訪者表示人工智能正在獲得關注的另外兩個領域。

使用人工智能進行網絡性能分析使通信服務提供商能夠準確預測網絡需要什么，從而能夠更好地做好準備。

例如，可以部署人工智能來提高提供商網絡的地理定位準確性。這樣做可以提供關鍵信息，幫助提供商評估特定區(qū)域的服務質量。反過來，這些信息會為未來的網絡升級計劃提供信息。

在嘗試識別服務不足的市場區(qū)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)分服務市場和未服務市場。

人工智能通過幫助企業(yè)識別和應對戰(zhàn)略機遇，為企業(yè)、尤其是通信服務提供商提供了競爭優(yōu)勢。

將人工智能用于網絡的好處

采用人工智能的網絡為企業(yè)提供了許多好處，包括：

?持續(xù)監(jiān)控。

?事件關聯和根本原因分析，以檢測、修復、學習和預防網絡問題。

?預測分析，以主動識別和解決未來問題。

?更少的停機時間。

?停機時間更短。

?自動網絡配置，例如設備和優(yōu)化。

?自動網絡增強建議。

?增強的網絡性能。

人工智能在網絡中的應用的未來

鑒于人工智能注入網絡的諸多好處，它們肯定會在當今企業(yè)中不斷增長。人工智能在管理迅速變得越來越復雜的網絡方面發(fā)揮著越來越重要的作用。

然而，對人工智能將取代網絡專業(yè)人員的擔憂是一個值得注意但最終沒有根據的擔憂。網絡仍然需要人類通過以下方式驗證并偶爾增強人工智能功能：

?解決網絡問題與系統(tǒng)生成的建議解決方案之間的差異。

?在機器無法以高度自信的方式生成解決方案時提供幫助。

?檢查事件相關性并使用人類邏輯來指導算法在事件相關性方面應該和不應該學習什么。

?在實施其建議之前驗證機器的分析。

?了解機器如何得出洞察、決策或結論。

除了這些干預措施之外，由于人工智能在網絡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，例如數字體驗和數字倡議匯總。