人工智能如何解決網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題

　　人工智能 (AI) 不再僅僅是一個(gè)被熱炒的詞匯，隨著備受關(guān)注的ChatGPT發(fā)布以及微軟宣布將向AI投資100億美元，說(shuō)明人工智能已經(jīng)從“未來(lái)”走進(jìn)現(xiàn)實(shí)生活。

　　對(duì)于網(wǎng)絡(luò)專業(yè)人士來(lái)說(shuō)，隨著人工智能的興起，有兩個(gè)因素需要考慮。首先，它的流量將如何影響網(wǎng)絡(luò)，其次，他們?nèi)绾问褂盟�更好地管理他們的網(wǎng)絡(luò)?

　　你還能控制網(wǎng)絡(luò)嗎？

　　在過(guò)去的兩年中，向云的快速轉(zhuǎn)移讓許多企業(yè)網(wǎng)絡(luò)團(tuán)隊(duì)陷入混亂。在某些情況下，隨著業(yè)務(wù)核心從本地環(huán)境轉(zhuǎn)移到混合云環(huán)境，團(tuán)隊(duì)失去了對(duì)網(wǎng)絡(luò)的控制。網(wǎng)絡(luò)團(tuán)隊(duì)面臨的挑戰(zhàn)是他們的流量仍然按照應(yīng)有的方式流向數(shù)據(jù)中心�，F(xiàn)在需要重新構(gòu)想網(wǎng)絡(luò)管理和工作流自動(dòng)化。

　　雖然人工智能無(wú)疑可以幫助監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)，但它也給網(wǎng)絡(luò)增加了自己的壓力�；�于云的AI工具要求網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)部和外部環(huán)境之間轉(zhuǎn)移和移動(dòng)大量數(shù)據(jù)流量時(shí)管理和適應(yīng)它們之間的大量流量。事實(shí)上，人工智能無(wú)處不在，存在于分析工具、物聯(lián)網(wǎng)和智能邊緣設(shè)備、垃圾郵件過(guò)濾器，甚至內(nèi)容創(chuàng)建工具中。由于這些需要他們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)中的份額，因此他們也會(huì)造成流量激增和延遲問(wèn)題。

　　用于關(guān)鍵任務(wù)網(wǎng)絡(luò)的AI

　　人工智能驅(qū)動(dòng)的流量管理、網(wǎng)絡(luò)管理和監(jiān)控工具日趨成熟。然而，盡管這些注入AI的工具為資源受限的網(wǎng)絡(luò)團(tuán)隊(duì)提供了生命線，但對(duì)于我們真正可以將多少控制權(quán)移交給這些系統(tǒng)以幫助管理日益脆弱的網(wǎng)絡(luò)，仍然存在一些懷疑。例如，潛在的網(wǎng)絡(luò)中斷甚至進(jìn)一步失去控制。

　　答案在于使用“可解釋的 AI”，即網(wǎng)絡(luò)管理員仍然可以參與的AI解決方案，以及他們理解的內(nèi)部工作原理。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)團(tuán)隊(duì)了解AI如何做出決策，并可以使用團(tuán)隊(duì)定期反饋AI在提升或管理績(jī)效方面的發(fā)現(xiàn)是否成功時(shí)，信任就開(kāi)始建立。

　　在網(wǎng)絡(luò)中擁抱AI的力量

　　但除了懷疑之外，企業(yè)網(wǎng)絡(luò)一直是最積極采用人工智能和自動(dòng)化的行業(yè)之一。它被網(wǎng)絡(luò)團(tuán)隊(duì)用于各種網(wǎng)絡(luò)功能，擴(kuò)展到性能監(jiān)控、警報(bào)抑制、根本原因分析和異常檢測(cè)。例如， Juniper Networks Mist AI可自動(dòng)執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)配置并處理優(yōu)化。

　　主要催化劑是人工智能可以幫助改善客戶體驗(yàn)。在最近的一篇文章中，Juniper Networks首席人工智能官 Bob Friday 表示，“人工智能適應(yīng)和學(xué)習(xí)客戶端到云連接變化的能力將使人工智能成為最動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)用例的理想選擇。”

　　人工智能可以幫助改善客戶體驗(yàn)的一個(gè)例子是無(wú)線用戶體驗(yàn)。它可以提供洞察力并更好地管理由移動(dòng)設(shè)備和在家工作用例產(chǎn)生的無(wú)線連接蜘蛛網(wǎng)。在這種情況下，AI 可以洞察許多網(wǎng)絡(luò)專業(yè)人士無(wú)法控制的環(huán)境。

　　將部分控制權(quán)交給AI

　　人工智能在網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域最常見(jiàn)的應(yīng)用之一是它在搜索和聊天機(jī)器人中的作用。借助使用自然語(yǔ)言處理 (NLP) 和自然語(yǔ)言理解 (NLU) 構(gòu)建的聊天機(jī)器人和虛擬助手，網(wǎng)絡(luò)專業(yè)人員可以從一堆支持票中找到出路。

　　當(dāng)這些機(jī)器人理解用戶提出的問(wèn)題時(shí)，他們可以根據(jù)他們從觀察網(wǎng)絡(luò)中獲得的知識(shí)和他們接受過(guò)培訓(xùn)的洞察力來(lái)回應(yīng)信息和建議。這是一種客戶端到云的洞察力和自動(dòng)化形式，其中聊天機(jī)器人為用戶的問(wèn)題提供上下文和意義，而不僅僅是是或否。而且它們運(yùn)行的時(shí)間越長(zhǎng)，它們就會(huì)變得越直觀。

　　在使用Juniper Mist AI及其Marvis聊天機(jī)器人時(shí)，一家全球零售巨頭已經(jīng)能夠收集有關(guān)其網(wǎng)絡(luò)潛在問(wèn)題以及修復(fù)方法的見(jiàn)解。由于Mist AI會(huì)持續(xù)測(cè)量基線性能，如果出現(xiàn)偏差，它會(huì)自動(dòng)發(fā)出警報(bào)。

　　為人工智能做準(zhǔn)備

　　在技能匱乏的行業(yè)中，IT和網(wǎng)絡(luò)專業(yè)人士必須接受這樣一種觀念，即AI將使他們擺脫平凡、重復(fù)的瑣事。他們還應(yīng)該知道，任何企業(yè)都不能指望網(wǎng)絡(luò)專業(yè)人士一夜之間成為人工智能專家。他們應(yīng)該為自己做好準(zhǔn)備，因?yàn)椴豢杀苊獾貢?huì)接觸到支持AI的設(shè)備和系統(tǒng)。

　　為了更好地管理他們的網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)專業(yè)人員應(yīng)該確定他們?nèi)绾伍_(kāi)始用他們的大腦管理這些網(wǎng)絡(luò)，與數(shù)據(jù)科學(xué)家、開(kāi)發(fā)人員和IT部門合作，以確定他們需要的人工智能工具，并開(kāi)始在網(wǎng)絡(luò)中使用人工智能更有效。

　　本文作者：RENTIA BOOYSEN, director at Westcon-Comstor Sub-Saharan Africa.