Semakin banyak syarikat memanfaatkan sinergi antara kecerdasan buatan dan rangkaian. Memandangkan peranti pengguna dan data yang mereka jana semakin banyak, perusahaan semakin bergantung pada kecerdasan buatan untuk membantu mengurus infrastruktur rangkaian yang luas.
Menjelang 2024, 60% perusahaan akan mempunyai infrastruktur kecerdasan buatan, yang memerlukan automasi yang lebih luas dan analitik ramalan untuk penyelesaian masalah rangkaian, pencegahan insiden dan korelasi insiden.
Kecerdasan buatan menjadi semakin biasa apabila perniagaan cuba memanfaatkan sumber yang dimiliki oleh jabatan IT mereka untuk mengurus rangkaian yang semakin kompleks. Operasi yang pentadbir rangkaian biasa lakukan secara manual kini sebahagian besarnya diautomatikkan atau sedang menuju ke arah automasi.
Walau bagaimanapun, tidak kira betapa besar perusahaan itu, menggunakan kecerdasan buatan tidak dapat mengelakkan gangguan rangkaian. Facebook mengalami gangguan besar pada Oktober 2021, yang dipersalahkan oleh syarikat itu atas ralat konfigurasi semula penghala. AWS juga mengalami gangguan pada Disember 2021, yang dipersalahkan atas ralat kebolehskalaan rangkaian.
Walaupun AI adalah kompleks dan boleh melakukan banyak perkara untuk rangkaian, ia bukan kalis mudah. Ini menekankan kepentingan berterusan campur tangan manusia dalam rangkaian.
Kecerdasan Buatan, khususnya aplikasi pembelajaran mesin, membantu pentadbir rangkaian memastikan keselamatan rangkaian, menyelesaikan masalah, mengoptimumkan dan merancang pembangunan rangkaian .
Dalam era pejabat rumah dan kerja dari mana-mana sahaja, percambahan titik akhir rangkaian telah meluaskan permukaan serangan rangkaian. Untuk kekal selamat pada setiap masa, rangkaian harus dapat mengesan dan bertindak balas terhadap peranti yang tidak dibenarkan atau terjejas.
AI menambah baik proses membenarkan peranti ke dalam rangkaian dengan menetapkan dan menguatkuasakan kualiti perkhidmatan dan dasar keselamatan secara berterusan untuk peranti atau kumpulan peranti. Kecerdasan buatan secara automatik mengenal pasti peranti berdasarkan tingkah lakunya dan secara berterusan menguatkuasakan dasar yang betul.
Rangkaian berkuasa AI juga boleh mengesan tingkah laku yang mencurigakan, aktiviti menyimpang dan peranti yang tidak dibenarkan mengakses rangkaian lebih pantas daripada manusia. Jika peranti yang dibenarkan memang dikompromi, rangkaian AI menyediakan konteks untuk kejadian itu.
Klasifikasi peranti dan penjejakan gelagat boleh membantu pentadbir rangkaian mengurus pelbagai dasar untuk peranti dan kumpulan peranti yang berbeza, mengurangkan kemungkinan ralat manusia apabila memperkenalkan peranti baharu yang dibenarkan kepada rangkaian. Ia juga membantu mereka mengesan dan menyelesaikan masalah rangkaian dalam sebahagian kecil masa.
Sebelum rangkaian dipacu AI, operasi rangkaian diperlukan untuk mengenal pasti isu rangkaian dengan memeriksa log, peristiwa dan data daripada berbilang sistem. Bukan sahaja kerja manual ini memerlukan masa dan masa henti yang dilanjutkan, tetapi ia juga terdedah kepada kesilapan manusia. Jumlah data yang banyak yang terlibat dalam rangkaian hari ini menjadikannya mustahil bagi mana-mana pasukan NetOps, tidak kira betapa besarnya, untuk menapis log peristiwa untuk mengenal pasti dan membetulkan isu rangkaian.
Kini, AI bukan sahaja boleh membenarkan rangkaian membetulkan sendiri masalah untuk masa aktif maksimum, tetapi juga boleh menyediakan NetOps dengan cadangan yang boleh diambil tindakan untuk tindakan.
Apabila isu berlaku, rangkaian dikuasakan AI menggunakan teknik perlombongan data untuk menapis terabait data dalam beberapa minit untuk melaksanakan korelasi peristiwa dan analisis punca. Korelasi peristiwa dan analisis punca membantu mengenal pasti dan menyelesaikan isu dengan cepat.
Kecerdasan buatan membandingkan data masa nyata dan sejarah untuk mencari anomali yang berkaitan untuk memulakan proses penyelesaian masalah. Contoh data yang berkaitan termasuk perisian tegar, log aktiviti peranti dan metrik lain.
Rangkaian kecerdasan buatan boleh menangkap data yang berkaitan sebelum insiden berlaku untuk membantu siasatan dan mempercepatkan proses penyelesaian masalah. Data daripada setiap peristiwa membantu algoritma pembelajaran mesin dalam rangkaian meramalkan peristiwa rangkaian masa hadapan dan puncanya.
Selain mengesan dan belajar daripada kegagalan rangkaian, AI secara automatik membaiki kegagalan dengan memanfaatkan pangkalan data sejarah rangkaian yang kaya. Sebagai alternatif, ia bergantung pada data ini untuk membuat cadangan yang tepat tentang cara jurutera rangkaian harus mendekati masalah tersebut.
Keupayaan kecerdasan buatan memudahkan dan meningkatkan proses penyelesaian masalah. Kecerdasan buatan mengurangkan bilangan tiket yang perlu dikendalikan oleh IT, dan dalam beberapa kes, ia boleh menyelesaikan masalah sebelum pengguna akhir atau IT menyedarinya.
Memastikan rangkaian anda sentiasa aktif dan berjalan serta selamat di garis dasar adalah satu perkara, tetapi mengoptimumkannya adalah perkara lain. Proses mengoptimumkan rangkaian secara berterusan membuatkan pengguna akhir gembira.
Piawaian sambungan wayarles terus berkembang dari segi kelajuan, bilangan saluran dan kapasiti lebar jalur saluran. Piawaian ini melebihi apa yang boleh dikendalikan oleh mana-mana program NetOps tradisional, tetapi tidak banyak untuk rangkaian yang diselitkan AI.
Pengoptimuman rangkaian termasuk pemantauan rangkaian, trafik penghalaan dan pengimbangan beban. Dengan cara ini, tiada bahagian rangkaian yang terbeban. Sebaliknya, dengan mengagihkan trafik dengan lebih sekata ke seluruh rangkaian, rangkaian dapat menyampaikan kualiti perkhidmatan terbaik yang mungkin dengan cekap.
Rangkaian hari ini memerlukan rangkaian AI yang mengoptimumkan sendiri berdasarkan data rangkaian daripada acara masa nyata. Contohnya, dengan pembelajaran mendalam, komputer boleh menganalisis berbilang set data yang berkaitan dengan web. Berdasarkan data ini, enjin pengesyoran rangkaian menyemak enjin dasar dan membuat pengesyoran pintar untuk meningkatkan dasar sedia ada.
Di satu pihak, pengesyoran ini memenuhi standard garis dasar kualiti perkhidmatan walaupun keadaan berubah, seperti lonjakan trafik di kawasan geografi tertentu atau peranti pengguna. Enjin pengesyoran mungkin mencadangkan bertukar kepada aset terbiar atau mengubah hala trafik ke laluan yang lebih panjang untuk mengurangkan kesesakan.
Pada masa yang sama, pengesyoran ini mematuhi kekangan operasi garis dasar rangkaian, seperti mengutamakan panggilan telefon dan pemesejan teks berbanding penstriman video.
Rangkaian akan mengoptimumkan semula peranti itu sendiri berdasarkan pengesyoran. Rangkaian mengoptimumkan diri memaksimumkan penggunaan aset sedia ada rangkaian, membimbingnya cara terbaik untuk beroperasi dengan sumber terhad sambil memastikan pematuhan dengan perjanjian peringkat perkhidmatan.
Memberi pengguna pengalaman rangkaian yang terbaik melalui kebolehmerhatian dan orkestrasi rangkaian dipacu AI.
Memandangkan pembangunan rangkaian 5G, AI akan memberi impak terbesar dalam perancangan rangkaian untuk menyediakan perkhidmatan baharu atau mengembangkan perkhidmatan sedia ada kepada pasaran yang kurang mendapat perkhidmatan.
Laporan Ericsson 2018 mendapati bahawa 70% daripada penyedia perkhidmatan global melaporkan bahawa kecerdasan buatan mempunyai kesan paling besar terhadap kebolehpercayaan rangkaian. Mengikuti dengan teliti, kebolehpercayaan, pengoptimuman rangkaian dan analisis prestasi rangkaian adalah dua bidang lain di mana 58% responden berkata AI semakin mendapat perhatian.
Menggunakan kecerdasan buatan untuk analisis prestasi rangkaian membolehkan penyedia perkhidmatan komunikasi meramalkan keperluan rangkaian mereka dengan tepat supaya mereka boleh membuat persediaan yang lebih baik.
Sebagai contoh, kecerdasan buatan boleh digunakan untuk meningkatkan ketepatan geolokasi rangkaian pembekal. Melakukannya boleh memberikan maklumat kritikal yang membantu penyedia menilai kualiti perkhidmatan dalam bidang tertentu. Maklumat ini, seterusnya, memaklumkan rancangan peningkatan rangkaian masa hadapan.
AI turut memainkan peranan apabila cuba mengenal pasti segmen pasaran yang kurang mendapat liputan. Ia membantu membezakan pasaran yang dilayan dan tidak dilayan daripada imejan satelit.
Kecerdasan buatan menyediakan perusahaan, terutamanya penyedia perkhidmatan komunikasi, kelebihan daya saing dengan membantu mereka mengenal pasti peluang strategik dan bertindak mengikutnya.
Menyerapkan kecerdasan buatan ke dalam rangkaian menyediakan perniagaan dengan banyak faedah, termasuk:
Memandangkan banyak faedah rangkaian kecerdasan buatan, mereka pasti akan berkembang dalam perusahaan hari ini. Kecerdasan buatan memainkan peranan yang semakin penting dalam mengurus rangkaian yang menjadi semakin kompleks.
Walau bagaimanapun, kebimbangan bahawa AI akan menggantikan profesional rangkaian adalah kebimbangan yang patut diberi perhatian tetapi akhirnya tidak perlu. Rangkaian masih memerlukan manusia untuk mengesahkan dan kadangkala menambah keupayaan AI dengan:
Mengendalikan perbezaan antara masalah rangkaian dan cadangan penyelesaian yang dihasilkan oleh sistem.
Selain campur tangan ini, memandangkan AI mengautomasikan sebahagian besar peranan dalam rangkaian, pasukan IT boleh mengarahkan sumber mereka kepada tugasan Strategik dan bernilai tinggi seperti sebagai pengalaman digital dan roll-up inisiatif digital.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah kecerdasan buatan rangkaian. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Perbezaan antara teg artikel dan teg bahagian
pautan pelayan emule
Bagaimana untuk mendapatkan Douyin Xiaohuoren
Pengenalan kepada kod kesan khas javascript
Perkara yang perlu dilakukan jika desktop jauh tidak dapat disambungkan
Apakah perisian pejabat
Perbezaan antara kedai perdana kendalian sendiri JD.com dan kedai utama rasminya
Bagaimana untuk membeli dan menjual Bitcoin di China
![[Web front-end] Permulaan pantas Node.js](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
