什么是网络人工智能 (AI)？
什么是网络人工智能 (AI)？
网络人工智能 (AI) 是 AIOps 中的一个分支，专门应用 AI 技术来优化网络性能和运维。
由于数字化转型举措的开展、多云的出现、设备和数据的激增、混合式办公需求的增加，以及越来越多精密网络攻击的发生，网络系统正在变得愈发复杂。随着网络复杂程度日渐增加和演化，组织的网络运维技能和能力也需要不断发展。人才短缺和预算限制只会令挑战难度再次升级。组织正在采用网络人工智能，来帮助克服这些挑战。
关键的网络人工智能技术
要想让 AI 成功发挥作用，必须加强机器学习 (ML)。机器学习是指使用算法来解析数据并从中学习，然后无需明确指令就能进行判定或预测。得益于计算和存储功能的进步，机器学习近来已发展为更复杂的结构化模型，例如深度学习 (DL)。这种模型使用了神经网络技术，可以实现更深入的洞察和自动化自然语言处理和自然语言理解 (NLP/ NLU)、大型语言模型 (LLM) 和生成式 AI (GenAI) 是推动近期 AI 进步——尤其是虚拟助手领域——的其他热门 AI 工具。
人工智能在网络环境中的作用。
网络人工智能的功能
网络人工智能可以为几乎各行各业的公司带来实质性的价值。以下是人工智能网络解决方案为客户带来切实成果的几种方式：
- 检测时间序列异常：AI 可以利用相关性来检测时间序列异常，帮助网络工程师快速找到事件之间的关系。即使对于经验丰富的网络专家而言，这种关系也不是显而易见的
- 事件相关性和根本原因分析：AI 可以使用各种数据挖掘技术在短短几分钟内探索 TB 量级的数据。借助这项能力，IT 部门就可以快速确定与网络问题最相关的网络功能（例如，操作系统、设备类型、接入点、交换机或路由器），从而加快问题的解决
- 预测用户体验：AI 可以基于网络条件预测用户的互联网性能，从而使系统可以根据在特定时间使用的应用来动态调整带宽容量
- 建议和自我驱动型操作：先进的 AI 不仅可以识别问题的根本原因，还可以向 IT 运维人员提出修复问题的建议操作或自动解决问题，而无需人为干预。这样就能够最大限度延长正常运行时间，提供最佳的最终用户体验
- 虚拟网络助手：以 AI 驱动的虚拟网络助手作为 IT 团队的一员，可以快速识别网络问题，提供改进网络性能的建议措施，并加快文档搜索
网络人工智能的优势
网络人工智能通过简化运维、提高生产率和能效并降低成本，改善最终用户和 IT 运维人员的体验。它可以简化工作流程并实现其自动化，从而尽量减少配置错误，并缩短解决时间。通过提供主动且具体可行的洞察，网络人工智能帮助运维人员在网络问题造成代价高昂的停机或糟糕的用户体验之前，解决这些问题。IT 运维人员无需再大海捞针般排查问题，可以将更多时间专注于更具战略意义的计划上。
网络人工智能解决方案需要关注的方面
如今，没有正确的人工智能策略，IT 根本无法满足严苛的网络要求。下面是 AI 解决方案应包含的几个技术要素：
- 正确的数据：任何有意义的人工智能网络解决方案都始于大量优质数据。人工智能通过数据收集和分析逐步构建其智能。收集的数据越多样化，人工智能解决方案就越智能。此外，用特定于域的知识标记数据有助于训练 AI 模型。例如，设计意图指标是一种结构化的数据类别，可用于对网络用户体验进行分类和监控
- 正确的响应：优秀的网络人工智能解决方案应实时提供准确的洞察，通过对问题进行优先排序并提供补救措施建议，减少告警疲劳。要提供正确的响应，人工智能引擎则需要用到各种 AI 技术（统称为数据科学工具箱）来处理这些数据。应采用监督式或无监督机器学习和深度学习（如神经网络）来分析网络数据，并提供具体可行的洞察。
- 正确的基础架构：为收集和处理数据并提供有洞察支持的响应，需要构建一个强大且可扩展的基础架构。云托管处理可以为数据收集和处理提供一个可以扩展的可靠且敏捷的基础架构，以满足现在和未来的 AI 工作负载需求。
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网络人工智能的常见问题解答
当前使用的网络人工智能的示例有哪些？
网络人工智能可以减少故障工单，并在客户乃至 IT 团队意识到问题存在之前主动加以解决。事件关联和根本原因分析可以利用各种数据挖掘技术快速识别与问题相关的网络实体，或消除网络本身的风险。AI 也会用于联网，以上线、部署园区交换矩阵并进行故障排除，使第 0 天到第 2 天及以后的运维更加轻松且耗时更少。
人工智能将如何改变网络？
在消除不断增长的 IT 网络的复杂性方面，人工智能起到的作用越来越重要。AI 通过将异常与历史和实时数据相关联，能够快速发现和识别问题。如此一来，IT 团队便可进一步扩展，并将精力转移到更具战略性和更高价值的任务上，再也不必通过挖掘资源密集型数据来识别和解决大海捞针式的网络难题。
瞻博网络提供哪些网络人工智能解决方案？
Marvis 虚拟网络助手是将 AI 运用于网络的典型示例。Marvis 提供对话界面、规定性操作和自我驱动网络™ 运维功能，可以简化运维并优化从客户端到云端的用户体验。瞻博网络 Mist AI 和云服务为企业环境带来了自动化运维和服务级别。机器学习 (ML) 算法通过精简上线流程简化了 AIOps 体验，并提供了网络健康洞察和指标、服务级别预期 (SLE)，以及人工智能驱动型管理。
什么是适用于网络和安全的人工智能？
如今涌现出大量居家办公和弹出式网络站点，使得具有威胁感知能力的网络比以往更加重要。快速识别和响应受侵害的设备、物理定位受侵害的设备并最终优化用户体验，是将 AI 运用到网络安全的几项关键优势。IT 团队需要保护其网络，包括他们无法直接控制但必须允许连接的设备。风险分析可以提供深入的网络可见性并在网络的各连接点实施策略，从而支持 IT 团队保护其基础架构。安全技术不仅能持续监控环境中的应用和用户连接，还会监控该行为的背景，判断这是可接受的使用还是潜在的异常行为，并快速识别恶意活动。
