越来越多的企业正在利用人工智能与网络的协同作用。随着用户设备及其生成的数据激增，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AI基础设施，这将需要更广泛的自动化和预测分析，以在网络端进行故障排除、事件预防和事件关联。什么是网络中的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。网络管理员过去手动执行的操作现在大部分是自动化的，或者正在走向自动化。然而，无论企业有多大，人工智能的使用都无法避免网络中断。Facebook在2021年10月经历了一次重大中断，该公司将其归咎于路由器重新配置错误。AWS在2021年12月也经历了一次中断，并将其归咎于网络可扩展性错误。尽管AI很复杂并且可以为网络做很多事情，但它并非万无一失。这强调了人为干预网络的持续重要性。如何在网络中部署人工智能人工智能，更具体地说是机器学习的应用，可帮助网络管理员保护、排除故障、优化和规划网络增长。安全在居家办公和随处办公的时代，网络端点的激增增加了网络的攻击面。为了始终保持安全，网络应该能够检测和响应未经授权或受损的设备。人工智能通过为一个设备或一组设备设置并持续执行服务质量和安全策略，改进了授权设备进入网络的过程。AI会根据设备的行为自动识别设备，并始终如一地执行正确的策略。AI支持的网络还可以比人类更快地检测到可疑行为、违规活动和未经授权的设备对网络的访问。如果授权设备确实受到损害，AI网络会提供事件的上下文。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，减少在将新的授权设备引入网络时出现人为错误的可能性。它还可以帮助他们在很短的时间内检测和解决网络问题。故障排除在人工智能驱动的网络出现之前，网络运营需要通过检查来自多个系统的日志、事件和数据来识别网络问题。这种手动工作不仅耗费时间并延长停机时间，而且还容易出现人为错误。当今网络中涉及的庞大数据量使得任何NetOps团队（无论规模有多大）都无法通过事件日志进行筛选以识别和修复网络问题。现在，AI不仅允许网络自我纠正问题以获得最长的正常运行时间，而且还为NetOps提出可行的行动建议。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出TB级的数据，以执行事件关联和根本原因分析。事件关联和根本原因分析有助于快速识别和解决问题。AI比较实时数据和历史数据以发现相关异常以开始故障排除过程。相关数据的示例包括固件、设备活动日志和其他指标。人工智能网络可以在事件发生之前捕获相关数据，帮助调查并加快故障排除过程。来自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。除了检测和学习网络故障，AI还利用网络丰富的历史数据库自动修复故障。或者，它依靠数据就网络工程师应如何解决问题提出精确建议。人工智能功能简化并极大地改进了故障排除过程。AI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。网络优化使网络保持正常运行并保持基线安全是一回事，但对其进行优化则完全是另一回事。不断优化网络的过程让最终用户满意。无线连接标准在速度、通道数量和通道带宽容量方面不断发展。这些标准超出了任何传统NetOps计划可以处理的范围，但对于注入AI的网络来说并不多。网络优化包括三个方面：网络监控、路由流量和负载均衡。这样，网络的任何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，网络能够有效地提供最佳服务质量。当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并提出智能建议以增强现有策略。一方面，这些建议符合服务质量基准，尽管环境不断变化，例如特定地理区域或用户设备上的流量高峰。推荐引擎可能会建议切换到空闲资产或将流量重定向到更长的路径以缓解拥塞。同时，这些建议支持网络的基线操作限制，例如将呼叫和短信优先于视频流。网络将根据建议重新优化设备本身。自我优化网络最大限度地利用网络的现有资产，指导网络如何以有限的资源发挥最佳作用，同时确保遵守服务水平协议。通过AI驱动的Web的可观察性和编排，使用户能够获得最佳的Web体验。网络规划考虑到5G网络的发展，人工智能将对网络规划产生最大影响，以提供新服务或将现有服务扩展到服务欠缺的市场。爱立信2018年的一份报告发现，全球70%的服务提供商报告说人工智能对网络可靠性的影响最大。其次是可靠性、网络优化和网络性能分析，这是另外两个领域，58%的受访者表示人工智能正在获得关注。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需求，从而更好地做好准备。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，帮助供应商评估特定领域的服务质量。反过来，此信息将为未来的网络升级计划提供信息。在尝试识别服务不足的细分市场时，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非服务市场。人工智能通过帮助企业识别战略机会并采取行动，为企业（尤其是通信服务提供商）提供竞争优势。网络利用人工智能的优势注入AI网络可为企业带来诸多优势，包括：持续监控事件关联和根本原因分析，以检测、修复、学习和预防网络问题。预测分析以主动识别和解决未来的问题。更少的停机时间发生故障时的停机时间更少自动化网络配置，例如设备和优化自动化网络增强建议以提高网络性能在今天的企业增加。人工智能在管理日益复杂的网络方面发挥着越来越重要的作用。然而，对人工智能将取代网络专业人员的担忧是一个值得注意但最终不必要的担忧。网络仍然需要人类通过处理网络问题与系统生成的建议解决方案之间的差异来验证并偶尔增强人工智能的能力。当机器无法提供具有高度置信度的解决方案时，请帮助机器。检查事件相关性并使用人类逻辑来指导算法了解事件相关性应该和不应该了解的内容在实施机器的建议之前验证机器的分析了解机器如何得出洞察力、决策或结论除了这些干预之外，还有人工智能在很大程度上自动化了网络中的角色，IT团队可以将他们的资源集中在战略性、高价值的任务上，例如数字体验和数字计划聚合。
