越來越多的公司正在利用人工智慧和網路之間的協同效應。隨著用戶設備及其產生的數據的激增，企業越來越依賴人工智慧來幫助管理龐大的網路基礎設施。
到2024年，60%的企業將擁有人工智慧基礎設施，這將需要更廣泛的自動化和預測分析，用於網路方面的故障排除、事件預防和事件關聯。
什麼是網路人工智慧
隨著企業試圖利用其IT部門擁有的資源來管理日益複雜的網絡，人工智慧正變得越來越普遍。網路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。
然而，即使是企業再大，使用人工智慧也無法避免網路中斷。 Facebook在2021年10月經歷了一次重大宕機，該公司將其歸咎於路由器重新配置錯誤。 AWS也在2021年12月經歷了一次宕機，它將其歸咎於網路可擴充性錯誤。
儘管人工智慧很複雜，它可以為網路做很多事情，但它並不是萬無一失的。這強調了人為介入網絡的持續重要性。
人工智慧如何在網路中部署
人工智慧，更具體地說是機器學習的應用，幫助網路管理員確保網路的安全、排除故障、優化和規劃網路的發展。
安全
在家庭辦公室以及隨時隨地辦公的時代，網路端點的激增擴大了網路的攻擊面。為了在任何時候都保持安全，網路應該能夠偵測並回應未經授權或被破壞的設備。
AI透過為設備或設備群組設定和持續執行服務品質和安全策略，改善授權設備進入網路的過程。人工智慧根據設備的行為自動識別設備，並持續執行正確的策略。
人工智慧驅動的網路還可以比人類更快地偵測可疑行為、偏離策略的活動和未經授權的裝置存取網路。如果授權的設備確實被入侵，人工智慧網路會提供事件的背景資訊。
裝置分類和行為追蹤可以幫助網路管理員管理針對不同裝置和裝置群組的各種策略，減少在向網路引入新的授權裝置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路問題。
故障排除
在人工智慧驅動的網路之前，網路運作需要透過檢查多個系統的日誌、事件和資料來確定網路問題。這種手工工作不僅需要時間和延長停機時間，而且可能出現人為錯誤。當今網路中涉及的大量數據，使得任何一個無論其規模有多大NetOps團隊，都不可能透過篩選事件日誌來確定和修復網路問題。
現在，人工智慧不僅可以讓網路在最長的正常運作時間內自我修正問題，還可以為NetOps提供可行的措施建議。
當問題發生時，人工智慧驅動的網路使用資料探勘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於快速識別和解決問題。
人工智慧比較即時和歷史數據，以發現相關異常，從而開始故障排除過程。相關數據的範例包括韌體、設備活動日誌和其他指標。
人工智慧網路可以捕捉事件發生前的相關數據，幫助調查並加速故障排除過程。每個事件的資料有助於網路中的機器學習演算法預測未來的網路事件及其原因。
除了從網路故障中偵測和學習之外，人工智慧還透過利用網路豐富的歷史資料庫來自動修復故障。或者，它依靠這些數據對網路工程師應該如何處理這個問題提出精確的建議。
人工智慧功能簡化並大幅改善了故障排除過程。人工智慧減少了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。
網路最佳化
在基準上保持網路正常運作和安全是一回事，但優化它是另一回事。不斷優化網路的過程使最終用戶滿意。
無線連線標準在速度、通道數量和通道頻寬容量方面不斷發展。這些標準超出了任何傳統的NetOps計劃所能處理的範圍，但對於注入人工智慧的網路來說並不算多。
網路最佳化包含網路監控、路由流量、負載平衡三方面的內容。這樣，網路的任何一部分都不會負擔過重。相反，透過在整個網路中更均勻地分配流量，網路能夠有效地交付最好的服務品質。
如今的網路需要基於即時事件的網路資料進行自我優化的AI網路。例如，透過深度學習，電腦可以分析與網路相關的多個資料集。基於這些數據，網路的推薦引擎檢查策略引擎，做出智慧的建議，以增強現有的策略。
一方面，儘管環境不斷變化，例如在特定的地理區域或使用者裝置上出現流量高峰，這些建議仍符合服務品質基準標準。推薦引擎可能會建議切換到閒置資產或透過較長的路徑重定向流量，以緩解擁塞。
同時，這些建議堅持了網路的基準運作約束，如優先接聽電話和簡訊效能優於視訊串流。
網路將根據建議自行重新優化設備。自我優化網路最大限度地利用網路的現有資產，指導它在有限的資源下如何最好地運行，同時確保遵守服務水準協議。
透過人工智慧驅動的網路的可觀測性和編配，使用戶獲得盡可能好的網路體驗。
網路規劃
考慮到5G網路的發展，AI將在網路規劃中產生最大的影響，以提供新的服務或將現有服務擴展到服務不足的市場。
愛立信2018年的報告發現，全球70%的服務供應商報告稱，人工智慧對網路可靠性的影響最大。緊隨其後的是可靠性、網路優化和網路效能分析是58%的受訪者表示人工智慧正在獲得關注的另外兩個領域。
使用人工智慧進行網路效能分析，使通訊服務提供者能夠準確預測網路的需求，從而能夠更好地做好準備。
例如，可以部署人工智慧來提高供應商網路的地理定位準確性。這樣做可以提供關鍵訊息，幫助提供者評估特定領域的服務品質。反過來，這些資訊將為未來的網路升級計劃提供資訊。
在試圖識別服務不足的市場領域時，人工智慧也會發揮作用。它有助於從衛星圖像中區分服務市場和未服務市場。
人工智慧透過幫助企業識別策略機會並採取行動，為企業，尤其是通訊服務提供者提供了競爭優勢。
網路利用人工智慧的好處
注入人工智慧網路為企業提供了許多好處，包括：
- 持續監控
- 事件相關性和根本原因分析，以檢測、修復、學習和預防網路問題。
- 預測分析，主動辨識並解決未來問題。
- 停機次數減少
- 發生故障時的停機時間較短
- 自動化網路配置，例如裝置和最佳化
- 自動網路增強建議
- #提高網路效能
人工智慧在網路中應用的未來
鑑於人工智慧網路的許多好處，它們肯定會在當今企業中不斷成長。人工智慧在管理變得越來越複雜的網路方面發揮著越來越重要的作用。
然而，擔心人工智慧將取代網路專業人士是一個值得注意但最終沒有必要的擔憂。網路仍然需要人類透過以下方式來驗證和偶爾增強人工智慧的功能：
處理網路問題和系統生成的建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，並使用人類邏輯來指導演算法在事件相關性方面應該學習什麼和不應該學習什麼
- 在執行機器的建議之前驗證機器的分析
- 了解機器如何得出洞察、決定或結論
除了這些幹預措施之外，由於人工智慧在網路中的大部分自動化作用，IT團隊可以將他們的資源用於策略性、高價值任務，例如數位體驗和數位倡議匯總。
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