網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng):AI和ML領(lǐng)域的新角色
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)正在不斷提高跨網(wǎng)絡(luò)操作的自動(dòng)化能力,包括配置、故障排除和問(wèn)題修復(fù)。
盡管人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)有著幾十年的悠久歷史,在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界也不斷取得進(jìn)步,并有許多成功的應(yīng)用,但許多IT界人士仍對(duì)它們持懷疑態(tài)度。其原因并不難理解:讓在數(shù)字計(jì)算機(jī)上運(yùn)行的算法能夠復(fù)制甚至提高一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的專業(yè)人員的知識(shí)和判斷能力,并且通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí),隨著時(shí)間的推移優(yōu)化這些結(jié)果,這一概念至少在可見(jiàn)的未來(lái)還有點(diǎn)遙不可及。然而,由于AI/ML算法的進(jìn)步以及處理器和存儲(chǔ)性能的顯著提高,特別是基于目前可用的解決方案的價(jià)格/性能,AI和ML已經(jīng)在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)中發(fā)揮了重要作用,下面我們將對(duì)此進(jìn)行探討。
在日常運(yùn)營(yíng)中采用AI和ML的主要?jiǎng)訖C(jī),包括網(wǎng)絡(luò)解決方案的日益復(fù)雜,尤其是在無(wú)線方面;缺乏足夠數(shù)量的網(wǎng)絡(luò)專業(yè)人員來(lái)應(yīng)對(duì)日益擴(kuò)大的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)范圍和規(guī)模;最大限度地減少勞動(dòng)密集型運(yùn)營(yíng)費(fèi)用的長(zhǎng)期需求;并繼續(xù)努力提高終端用戶的工作效率,確保網(wǎng)絡(luò)容量,這對(duì)于同時(shí)使用多個(gè)移動(dòng)設(shè)備的越來(lái)越多的終端用戶來(lái)說(shuō)至關(guān)重要,尤其是對(duì)運(yùn)行時(shí)間有限制的應(yīng)用程序來(lái)說(shuō)。
另一個(gè)因素是對(duì)人類能力的基本限制;因?yàn)榧词故亲詈玫倪\(yùn)營(yíng)專業(yè)人員也難以同時(shí)考慮當(dāng)今網(wǎng)絡(luò)中存在的變量數(shù)量,尤其是在與新技術(shù)和新產(chǎn)品保持同步的情況下。因此,即使是持懷疑態(tài)度,在基于AI/ML的產(chǎn)品和基于云的服務(wù)中實(shí)現(xiàn)智能化正迅速成為前沿焦點(diǎn)。
定義人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)
AI和ML雖然仍在不斷發(fā)展,但實(shí)際上已經(jīng)是相對(duì)成熟的技術(shù)了,其生產(chǎn)部署可以追溯到上世紀(jì)80年代。簡(jiǎn)單地說(shuō),人工智能是對(duì)人類獲取的知識(shí)進(jìn)行模擬,并將其設(shè)計(jì)成通常被稱為專家系統(tǒng)的算法和操作解決方案。ML擁有讓這些算法能夠基于操作經(jīng)驗(yàn)改進(jìn)其性能的能力,且不需要人工干預(yù)或傳統(tǒng)的重編程(當(dāng)然,通常是通過(guò)專業(yè)人員的人工操作來(lái)進(jìn)行反饋)。常用的技術(shù)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)等;以IBM的Watson解決方案為例,該解決方案已經(jīng)證明了跨越多個(gè)應(yīng)用程序進(jìn)行集成的優(yōu)勢(shì)。
沒(méi)有人工智能,現(xiàn)代控制系統(tǒng)(包括商用飛機(jī)和類似關(guān)鍵任務(wù)環(huán)境中的控制系統(tǒng))、醫(yī)療保健、金融市場(chǎng)等許多功能根本無(wú)法成功實(shí)現(xiàn)所必需的可靠性和可用性。最后一點(diǎn)至關(guān)重要-盡管人類永遠(yuǎn)不可能100%高效,但AI和ML解決方案可以在24/7/365甚至是全球的基礎(chǔ)上,同時(shí)考慮和處理大量即使是任何領(lǐng)域中最好的人類專家也難以把握的變量。
為了量化AI和ML的好處,我們?cè)L問(wèn)了已經(jīng)在使用基于AI和ML的網(wǎng)絡(luò)操作解決方案的最終用戶和服務(wù)提供商。他們的經(jīng)驗(yàn)揭示了正在處理的操作需求和挑戰(zhàn)、正在實(shí)現(xiàn)的好處以及這些早期采用者的愿景。
MSP通過(guò)人工智能增強(qiáng)了員工的能力
Technology Engineering Group的總部位于俄亥俄州麥地那,是一家提供全方位服務(wù)的IT和網(wǎng)絡(luò)經(jīng)銷(xiāo)商和咨詢公司。在他們所攜帶的無(wú)線局域網(wǎng)產(chǎn)品線中,Mist系統(tǒng)是其中之一。該公司在過(guò)去幾年聲名鵲起,部分原因是使用了被定位為“人工智能驅(qū)動(dòng)的WLAN” 的Mist系統(tǒng)。
“我們是網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)師,”Jon Strong說(shuō),他是該公司的管理合伙人和聯(lián)合創(chuàng)始人,該公司專門(mén)為俄亥俄州東北部的學(xué)校、企業(yè)、市政當(dāng)局、制造商和辦公環(huán)境設(shè)計(jì)大型網(wǎng)絡(luò),包括無(wú)線網(wǎng)絡(luò)。他強(qiáng)調(diào)了人工智能驅(qū)動(dòng)分析的基本需求:“雖然基于云的wlan顯然是趨勢(shì),但仍然需要進(jìn)行改進(jìn)分析。即便是經(jīng)驗(yàn)豐富的技術(shù)人員,也往往很難理解到底是什么地方出了問(wèn)題,而難以診斷的情況可能會(huì)造成巨大的資源浪費(fèi)和生產(chǎn)力損失!
對(duì)于基于AI的Mist解決方案當(dāng)中,最大的吸引力在于“它可以從客戶端往上查看網(wǎng)絡(luò)”。自下而上的故障排除是最有效的策略,Mist提供了我所希望的一切。
作為一個(gè)例子,Strong提到了他在北廣州城學(xué)校的經(jīng)歷!拔覀冃枰玫亓私饽抢锏倪\(yùn)作。于是,我們?cè)谝粋(gè)月內(nèi)部署了314個(gè)AP,從而實(shí)現(xiàn)了更好的覆蓋率、更好的可視性、持續(xù)的主動(dòng)監(jiān)控,并使問(wèn)題在變得對(duì)用戶可見(jiàn)之前提前被發(fā)現(xiàn)!
在另一個(gè)校區(qū),“我們發(fā)現(xiàn)了一個(gè)VLAN/DHCP問(wèn)題,這個(gè)問(wèn)題已經(jīng)存在了很長(zhǎng)時(shí)間了,Mist仍然在發(fā)現(xiàn)一些問(wèn)題,這些問(wèn)題即使是經(jīng)驗(yàn)豐富的網(wǎng)絡(luò)工程師也很難解決,”Strong說(shuō)。他還提到了Mist的Marvis虛擬網(wǎng)絡(luò)助手,這是人工智能的另一種體現(xiàn),他指出,它“甚至可以對(duì)低級(jí)網(wǎng)絡(luò)和客戶端問(wèn)題進(jìn)行自然語(yǔ)言查詢”。
人工智能可以提供的另一個(gè)好處是網(wǎng)絡(luò)的抽象視圖,通過(guò)高層次的、而不是基于元素的網(wǎng)絡(luò)視圖來(lái)提高網(wǎng)絡(luò)技術(shù)生產(chǎn)力:“我們需要的數(shù)據(jù)將以一種易于使用的形式可用”,Strong說(shuō)。

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