愈來愈多的企業正在利用AI和網絡之間的協同效應。伴隨用戶設備及其產生的數據的激增，企業愈來愈依賴AI來幫助管理龐大的網絡基礎設施。

到2024年，60%的企業將擁有AI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AI

伴隨企業試圖利用其IT部門擁有的資源來管理日益復雜的網絡，AI正變得愈來愈普遍。網絡管理員過去手工執行的操作現在很大程度上是自動化的，或者說正在朝著自動化的方向發展。

然則，即使是企業再大，使用AI也無法避免網絡中斷。臉書在2021年10月經歷了一次重大宕機，該企業將其歸咎于路由器重新配置錯誤。AWS也在2021年12月經歷了一次宕機，它將其歸咎于網絡可擴展性錯誤。

盡管AI很復雜，它可以為網絡做許多事情，但它并不是萬無一失的。這強調了人為干預網絡的持續重要性。

AI怎樣在網絡中部署

AI，更具體地說是機器學習的應用，幫助網絡管理員確保網絡的安全、排除故障、優化和規劃網絡的發展。

安全

在家庭辦公以及在隨時隨地辦公的時代，網絡端點的激增擴大了網絡的攻擊面。為了在任何時候都保持安全，網絡應該能夠檢測并響應未經授權或被破壞的設備。

人工智能通過為設備或設備組設置和持續執行服務質量和安全策略，改進授權設備進入網絡的過程。AI根據設備的行為自動識別設備，并持續執行正確的策略。

AI驅動的網絡還可以比人類更快地檢測可疑行為、偏離策略的活動和未經授權的設備訪問網絡。假如授權的設備確實被入侵，AI網絡會提供事件的背景信息。

設備分類和行為跟蹤可以幫助網絡管理員管理針對不同設備和設備組的各種策略，減少在向網絡引入新的授權設備時出現人為錯誤的可能性。它還幫助他們在很短的時間內檢測和排除網絡問題。

故障排除

在AI驅動的網絡之前，網絡運營需要通過檢查多個系統的日志、事件和數據來確定網絡問題。這種手工工作不僅需要時間和延長停機時間，而且還可能出現人為錯誤。當今網絡中涉及的大量數據，使得任何一個無論其規模有多大NetOps團隊，都不可能通過篩選事件日志來確定和修復網絡問題。

現在，AI不僅可以讓網絡在最長的正常運行時間內自我糾正問題，還可以為NetOps提供可行的措施建議。

當問題發生時，AI驅動的網絡使用數據挖掘技術在幾分鐘內篩選TB級的數據，以執行事件關聯和根本原因分析。事件相關性和根本原因分析有助于快速識別和解決問題。

AI比較實時和歷史數據，以發現相關異常，從而開始故障排除過程。相關數據的示例囊括固件、設備活動日志和其他指標。

AI網絡可以捕獲事件發生前的相關數據，幫助調查并加速故障排除過程。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。

除了從網絡故障中檢測和學習之外，AI還通過利用網絡豐富的歷史數據庫來自動修復故障。或者，它依靠這些數據對網絡工程師應該怎樣處理這個問題提出精確的建議。

AI功能簡化并極大地改善了故障排除過程。AI減少了IT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。

網絡優化

在基線上保持網絡正常運行和安全是一回事，但優化它是另一回事。不斷優化網絡的過程使最終用戶滿意。

無線連接標準在速度、信道數量和信道帶寬容量方面不斷發展。這些標準超出了任何傳統的NetOps計劃所能處理的范圍，但對于注入AI的網絡來說并不算多。

網絡優化囊括網絡監控、路由流量、負載均衡三方面的內容。這樣，網絡的任何一部分都不會負擔過重。相反，通過在整個網絡中更均勻地分配流量，網絡能夠有效地交付最好的服務質量。

如今的網絡需要基于實時事件的網絡數據進行自我優化的人工智能網絡。比如，通過深度學習，計算機可以分析與網絡相關的多個數據集?；谶@些數據，網絡的推薦引擎檢查策略引擎，做出智能的建議，以增強現有的策略。

一方面，盡管環境不斷變化，譬如在特定的地理區域或用戶設備上出現流量高峰，這些建議仍符合服務質量基準標準。推薦引擎可能會建議切換到閑置資產或通過較長的路徑重定向流量，以緩解擁塞。

與此同時，這些建議堅持了網絡的基線運營約束，如優先接聽電話和短信性能優于視頻流。

網絡將根據建議自行重新優化設備。自我優化網絡最大限度地利用網絡的現有資產，指導它在有限的資源下怎樣最好地運行，同時確保遵守服務水平協議。

通過AI驅動的網絡的可觀測性和編配，使用戶獲得盡可能好的網絡體驗。

網絡規劃

考慮到5G網絡的發展，人工智能將在網絡規劃中產生最大的影響，以提供新的服務或將現有服務擴大到服務不足的市場。

愛立信2018年的一份報告發現，全球70%的服務提供商報告稱，AI對網絡可靠性的影響最大。緊隨其后的是可靠性、網絡優化和網絡性能分析是58%的受訪者表示AI正在獲得關注的另外兩個領域。

使用AI進行網絡性能分析，使通信服務提供商能夠準確預測網絡的需求，從而能夠更好地做好準備。

比如，可以部署AI來提高供應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領域的服務質量。反過來，這些信息會為未來的網絡升級計劃提供信息。

在試圖識別服務不足的市場領域時，AI也會發揮作用。它有助于從衛星圖像中區分服務市場和未服務市場。

AI通過幫助企業識別戰略機遇并采取行動，為企業，尤其是通信服務提供商提供了競爭優勢。

網絡利用AI的好處

注入AI網絡為企業提供了很多好處，囊括：

持續監控

事件相關性和根本原因分析，以檢測、修復、學習和預防網絡問題。

預測分析，主動識別和解決未來問題。

停機次數減少

發生故障時的停機時間較短

自動化網絡配置，比如設備和優化

自動網絡增強建議

提高網絡性能

AI在網絡中應用的未來

鑒于AI網絡的很多好處，它們肯定會在當今企業中不斷增長。AI在管理變得愈來愈復雜的網絡方面發揮著愈來愈重要的作用。

然則，擔心AI將取代網絡專業人士是一個值得注意但最終沒有必要的擔憂。網絡仍然需要人類通過以下方式來驗證和偶爾增強AI的功能：

處理網絡問題和系統生成的擬議解決方案之間的差異。

當機器無法以高度自信的方式提供解決方案時，為機器提供幫助。

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學習什么和不應該學習什么

在執行機器的建議之前驗證機器的分析

了解機器怎樣得出洞察、決定或結論

除了這些干預措施之外，由于AI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略性、高價值任務，比如數字體驗和數字倡議匯總。