网络中的 AI 什么是网络中的 AI？
什么是网络中的 AI？
网络中的 AI 或 AI 网络代表着下一代由云管理的网络管理系统 (NMS)，它结合了更新后的 NMS 用户体验和一系列扩展的高级 AIOps 技术，以优化和自动化网络基础设施的性能、安全性和管理。网络中的 AI 还利用先进的数据科学技术，例如 GenAI 转换器和针对大型网络遥测数据集的深度学习分类 AI，来提高网络中 AIOps 功效。
- 网络 AI 释义
- 为什么要使用网络 AI？
- 网络 AI 的优势
- AI 技术正如何应用于网络 AI？
- 推动网络 AI 的关键技术有哪些？
网络 AI 释义
AIOps 正在利用智能自动化和实时分析来更新改造关键 IT 基础设施（如网络）的管理和可观察性。结合使用专为更广泛的情境化网络体验可观察性而设计的新 NMS 界面，组织可以获得切实可行的洞见，这些洞见可以简化运营并提供卓越的用户体验，确保他们的网络不但具有响应能力，而且具有弹性。
此外，AI 还可以分析使用趋势以及预测未来需求，实现主动式容量规划，使企业能够有效地分配资源并在业务增长过程中保持最佳性能。这使组织能够迅速适应不断变化的市场条件和用户需求。
为什么要使用网络 AI？
网络 AI 的重要性在于它具有自动化管理、优化性能和提高安全性的变革性能力，使企业能够构建智能的自适应网络，而这些网络能够预见并应对各种需求和威胁。网络 AI 之所以受到青睐，具有以下令人信服的理由：
- 增加网络专业知识。AI 利用涵盖各种客户和网络环境的大型数据集来提供建议和洞见，并且可以为缺乏专业培训的网络专业人员提供支持。
- 提高可观察性。AI 有助于根据大量网络数据为警报提供上下文信息，从而帮助网络运营商缩短 MTTI/MTTR。
- 实现规模扩展。随着网络变得更加分散，经过训练的 AI 模型可以更快地筛选数据，确定需要优化的方面并提出建议，以便组织更快地扩展网络，同时不增加 IT 资源的负担。
- 增强安全性。与传统方法相比，AI 能够更有效地检测异常和潜在威胁，帮助安全团队了解影响波及范围和后果，在当今复杂的数字环境中提供额外的安全保障。
- 最大限度减少问题。AI 的预测能力有助于在问题升级之前主动发现潜在问题，从而最大限度减少停机时间和服务中断。
- 降低成本。AI 可以自动执行日常任务并提高效率，降低与网络管理相关的运营成本。
网络 AI 的优势
网络中的 AI 可以带来更具弹性、更高效、更安全的网络，通过以下方式更好地满足现代用户和应用的需求：
- 预测性分析。AI 可以分析历史数据，在潜在的网络问题发生前做出预测，从而实现主动维护并最大限度减少停机时间。
- 自动化管理。AI 可以自动执行常规网络管理任务，例如配置、监控和故障排除，减少人工干预。
- 自适应学习。AI 可以随着时间的推移从新数据中学习，不断提高效率和安全性。
- 网络性能。AI 可以通过分析流量模式、预测拥塞和动态调整带宽分配来优化网络。
- 员工效率。AI 可以自动执行重复性任务，减少错误并有利于做出更佳决策，帮助用户更有效地处理日常工作，以便他们将注意力转移到战略性计划上。
AI 技术正如何应用于网络 AI？
先进的 AI 技术正以多种方式彻底改变网络。以下是部分示例：
- 支持聊天机器人。采用 AI 技术的聊天机器人可以帮助解决网络问题，为运营商提供即时支持和信息。
- 同类比较。AI 可以自动识别与性能更佳站点的网络覆盖和性能差距，并获得相关洞见，满足不断增长的用户体验需求。
- 闭环配置。使用 AI 来控制流程、不断获得所需输出，以便根据实时数据进行调整并实现持续监控。
- 流量管理。使用 AI 算法分析网络模式、优化带宽分配和路由决策，以提高性能并减少延迟。
- 异常检测。AI 系统通过监控网络行为以发现指示可能存在安全威胁的异常模式，从而更快地响应事件。
- 容量规划。AI 通过分析趋势帮助组织预测未来的网络需求，以便优化资源分配和投资决策。
- 负载平衡。AI 可以在服务器和资源之间动态地分配工作负载，以确保最佳性能并防止过载。
- 服务质量。AI 支持更复杂的 QoS 机制，优先满足关键应用的需求，确保获得所需带宽。
- 与物联网集成。AI 加强了对物联网设备的管理，能够优化这些设备在网络内的连接和性能。
- 网络安全。AI 驱动型安全工具通过分析大量数据来发现漏洞和潜在违规行为，从而改善整体安全态势。
这些用例说明了 AI 正如何改变组织的运作方式。
推动网络 AI 的关键技术有哪些？
- 机器学习 (ML) 作为 AI 的一个子集，使系统能够从数据中学习并随着时间的推移改善决策和性能。
- 深度学习 (DL)：作为机器学习的一个子集，它使用神经网络对大型数据集中的复杂模式进行建模和理解，使图像和语音识别以及自然语言处理等任务能够准确执行，因此特别适合分析非结构化数据。
- 自然语言处理 (NLP)。作为 AI 的一个领域，它使机器能够理解、解释和生成人类语言，通过情感和意图识别来增强数据分析，最终提高效率和可用性。
- 生成式 AI (GenAI)。作为 AI 的一种，它通过学习输入训练数据的模式和结构，生成具有相似特征的新的文本、图像、视频和其他数据。
- 分类 AI。一种机器学习方法，旨在按预定义类别或标签对数据分类。此流程涉及基于数据集训练模型。
- 高性能数据仓库。从各种来源产生的大量结构化和非结构化数据，可通过对这些数据进行分析来发现模式、趋势和洞见，从而做出明智且可行的决策。
AI 提供了处理海量数据和执行复杂计算所需的计算能力和基础设施。如果没有先进的技术，AI 系统将无法学习、适应并提供有意义的洞见，其在各种应用中的有效性也将受到限制。
