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人工智能(AI)如何改进网络容量规划?

当前栏目:企业|发布者:阿智|来源:自动化网|发布时间:2020-09-16 18:04:02|阅读:

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指南:配置网络带宽的一些技巧正在从使用新工具中获得帮助。人工智能和机器学习技术提供了准确预测网络需求的能力。

网络容量规划的目的是确保提供足够的带宽,以便可靠地满足网络sla目标,如延迟、抖动、数据包丢失和可用性。这是一项复杂且容易出错的工作,涉及严重的财务负担。直到最近,提供深刻的容量规划所需的网络数据基本上可以通过静态、历史和事后报告获得。这种情况现在正在迅速改变。

人工智能(AI)如何改进网络容量规划?

“通过将先进的数据科学与认知技术(如人工智能和机器学习)相结合,它可以促进新的、更智能的预测洞察力的产生,从而提高网络容量规划的准确性,”德勤咨询(Deloitte Consulting)认知分析执行董事ashish verma表示。“这有助于组织释放数据的潜力,以做出更灵活的决策、提高运营智能、避免停机并创造更好的用户体验。”

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虽然人工智能支持的网络容量规划仍处于初始阶段,但大多数容量规划提供商,包括大型和小型企业,如思科、netbrain、aria networks、flowmon和solarwinds,已经开始将某种形式的人工智能技术集成到他们的产品中,或者计划在不久的将来这样做。同时,像ibm沃森这样的技术供应商也在寻求进入这个市场。

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ai技术可以支持传统的网络监控

商业咨询公司毕马威美国首席信息官的咨询业务经理弗雷德里克。林斯特·林德斯特罗姆指出,使用人工智能分析来自多个来源的数据可以提供比传统网络监控工具更高的准确性,传统网络监控工具密切关注链路利用率。“ai还可以为不同的性能场景建模,并将网络性能与应用程序性能联系起来,以确定应用程序在不同性能场景中受影响的程度。”

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将人工智能驱动的机器学习技术应用于网络性能可以使网络控制器从经验中学习,同时提高网络性能。

“通过不断学习,其决策分析模型得到了优化,能够更好地代表网络的真实意图及其业务目标,”思科分析和机器学习专家Duval表示。杜瓦尔·耶格尔说。“随着网络的发展和变化以及应用程序和用户的增加,这可以在本地和云中提供准确的容量规划。”

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卡耐基梅隆大学泰珀商学院商业技术助理教授黄炎说,人工智能和机器学习方法可以有效地应用于交通预测、交通模式检测、在线学习和自动决策。

黄岩解释说:“先进的机器学习算法可以将大规模和高度详细的网络数据作为输入,为网络中的每个节点生成准确的需求预测,并检测网络流量和利用率的跨期模式/趋势。”“流量和需求预测的改进将能够更准确地评估网络容量需求,并减少对资源过度供应的需求。”

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对跨期模式或网络流量变化的早期检测和发现可以使组织采取主动措施来确保网络性能。黄岩说:“复杂的预测模型可以与优化和/或模拟技术相结合,自动生成最佳的网络结构或其他结构以及相应的容量和资源规划。”然后,这些计划可以根据组织最关心的具体绩效指标进行调整。

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ai技术还可以根据实时网络条件处理实时流量数据,并动态地做出路由和分配决定。黄岩解释说:“它还支持按需增加容量配置的模式。”所有这些因素可以显著降低与网络开发、维护和改进相关的资本和运营支出,同时减少it专业人员管理此类活动的工作量。

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一旦安装并正确配置,网络人工智能技术可以自动规划网络容量,同时考虑组织的财务和风险偏好。Linster Roma说:“人工智能可以实时或接近实时地分析许多不同的数据点,这对企业迁移到涉及数据中心、云环境和广域网的虚拟化网络非常重要。”

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ai还可用于以各种方式分析网络流量模式,帮助组织深入了解网络中运行的内容和整体网络负载。

“这一细节对于短期和长期的产能规划都非常有用,”首席架构师、劳动管理软件和服务提供商kronos的网络和安全高级总监doug tamasanis解释道。

在短期内,人工智能可以非常精确地预测日常流量突发,例如应用、位置、技术和协议。这些发现可用于防止高峰时段网络性能下降。tamasanis指出:“从长远来看,人工智能系统可以执行最佳容量规划,预测何时无法满足短期流量突发,以及何时需要完全升级。”

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基于人工智能的能力规划:简介

马塞尔,伊凡提联邦系统工程师,信息技术资产和服务管理软件提供商?马塞尔肖(Marcel shaw)表示,开始使用基于人工智能的能力规划技术的最佳方式是获得一种成熟的技术,这种技术已经取得了一定程度的成功,并得到了企业的认可。

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“与此同时,管理员应该对人工智能学习算法提供的建议保持谨慎,”他说。“在未来几年内,人工智能学习算法将会得到极大的改进,因此,在完全信任人工智能解决方案推荐的容量要求之前,让客户保持耐心并让人工智能技术逐渐成熟将是非常重要的。”

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林斯特的罗姆人建议从数据来源和监测范围的小规模入手。他解释说:“这是至关重要的数据来源是可靠和一致的,以及(人工智能)系统可以产生基线在至少一个完整的商业周期。”

tamasanis指出,复制网络端口并将其部署到关键网络设备是提供数据流的最佳方式,可以为分析平台提供数据。特定系统,如无线控制器、虚拟专用网集中器和防火墙,可以直接配置成数据流。tamasanis说:“任何人工智能系统都需要这些类型的数据供应,网络覆盖范围越大越好。”"关键是向人工智能平台提供最大数量的数据."

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在适当的环境中提供正确的数据也很重要。云计算平台开发商opsramp的工程总监Murthy garikiparthi表示:“准备好数据,以便您可以轻松获得解决方案,并确保该解决方案提供与您的目标相关的网络容量视图。”一旦建立了数据管道,并且速度和数据供应是一致的,那么(人工智能)解决方案就可以开始监控特定行为的数据。garikiparthi建议:“最后,一旦ai开始提出建议,it运营团队就可以根据这些见解制定自动化策略。”

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[/h/他指出:“一些平台更适合一些公司。”“这种自然差异不仅是人工智能分析的一个吸引人的特征,也是一个有害的特征。”Tamasanis还建议避免使用自动化配置。他警告说:“尽管就反应时间而言,它很有吸引力,但对数据的错误理解可能会导致性能下降。”

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对人工智能资源和准确性的误解

使用人工智能进行网络容量规划的最大误解可能是,这项技术并不特别消耗资源,尤其是在人机交互方面。Linster Roma说,这种错觉“是由一些供应商造成和加深的,他们会让你觉得只要你安装了这个工具,它就可以完成所有的工作,而无需任何人来管理它。”

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另一个误解是基于人工智能的网络容量规划是一个全有或全无的游戏。耶格尔建议企业应该分阶段与供应商合作,以模块化的方式部署解决方案,并关注最有价值的用例。鉴于许多未来的网络元素将基于云并依赖订阅这一事实,这种方法尤为重要。yeager解释说:“分阶段部署将确保it经理不会为尚未部署的服务和解决方案支付云订阅费用。”

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shaw说,使用人工智能进行容量规划的最大误解是人工智能解决方案总是准确的。在ai解决方案成熟之前,管理员必须验证并质疑由ai驱动的容量规划解决方案提供的建议,这一点非常重要

ai容量规划缺陷

像任何新兴技术一样,人工智能容量规划也伴随着一些隐患,这些隐患会随时摧毁那些无知和粗心的人。Linster Roma说,渴望使用这种技术的组织倾向于做得太多太快,并且期望在系统没有任何微调的情况下立即产生结果。他警告说:“如果系统没有足够的数据进行分析,或者数据不可靠或不一致,这些工具将无法生成准确的网络状态或网络性能。”

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远离只提供不完整产品或服务的供应商也很重要。yeager指出:“目前市场上的大多数解决方案只能为一小部分网络提供巨大优势,但不能为有线、无线、设备、客户端、应用、安全、策略、跨域、广域网、云和数据中心提供完整的网络解决方案。”

人工智能(AI)如何改进网络容量规划?

使用非基于开放平台的人工智能产品和服务将使智能服务难以扩展到组织的其他部分。耶格尔说:“未来的运营将不再是相互隔离的,各个部门将共享网络、服务、运营和使用数据,以增强企业内所有部门的能力。”

因为人工智能是一种相对较新的技术,采用这种技术的人经常会遇到保守的经理和员工的抵制,他们打算保护组织中的知识、旧的工作流程和他们自己的工作。"旧的做事方式不应该太死板,以致于否定人工智能的好处。"加里基帕西警告说。

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[/h/"将这些工具与现有的网络设备和工程师集成将是一个渐进的过程."

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