將人工智能技術(shù)集成到各種產(chǎn)品中已經(jīng)成為游戲規(guī)則的改變者,特別是在網(wǎng)絡(luò)服務(wù)系統(tǒng)中。人工智能的定義已經(jīng)擴(kuò)展到包含編程代碼中的啟發(fā)式和概率,為更高效的數(shù)據(jù)處理和解決問(wèn)題的能力鋪平了道路。
機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)市場(chǎng)正在全球范圍內(nèi)蓬勃發(fā)展。2022年,其價(jià)值約為192億美元。專(zhuān)家預(yù)測(cè),到2030年,這一數(shù)字將飆升至驚人的2259.1億美元。本文深入探討了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)對(duì)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的深遠(yuǎn)影響,揭示了它們?nèi)绾螐氐赘淖兾覀兲幚泶罅繑?shù)據(jù)的方式。
人工智能的數(shù)據(jù)管理效率
從本質(zhì)上講,人工智能擅長(zhǎng)解決IT面臨的最重大挑戰(zhàn)之一——高效管理大量數(shù)據(jù)。通過(guò)計(jì)算速度和類(lèi)人啟發(fā)法,人工智能使網(wǎng)絡(luò)管理員能夠快速識(shí)別和解決問(wèn)題。作為人工智能的一部分,機(jī)器學(xué)習(xí)利用概率來(lái)促進(jìn)快速問(wèn)題識(shí)別,將網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提升到前所未有的高度。
2021年,全球電信市場(chǎng)的人工智能價(jià)值達(dá)12億美元。專(zhuān)家預(yù)測(cè),到2031年,其將大幅增長(zhǎng),達(dá)到驚人的388億美元,從2022年到2031年,每年以驚人的41.4%的速度增長(zhǎng)。
網(wǎng)絡(luò)服務(wù)中的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí):關(guān)鍵領(lǐng)域
人工智能,特別是與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合時(shí),已經(jīng)進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的以下關(guān)鍵領(lǐng)域:
1、交通管理
事實(shí)證明,基于機(jī)器學(xué)習(xí)的工具可以改變預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)流量模式的游戲規(guī)則。通過(guò)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的力量,機(jī)器學(xué)習(xí)算法擅長(zhǎng)增強(qiáng)模式匹配能力。受生物神經(jīng)元復(fù)雜工作原理的啟發(fā),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理數(shù)據(jù)并識(shí)別隱藏模式,從而能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)的交通趨勢(shì)。
人工智能通過(guò)持續(xù)監(jiān)控和增量調(diào)整以實(shí)現(xiàn)更好的流量整形,在流量管理中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。例如,D-Link實(shí)現(xiàn)了基于交換機(jī)AI的即時(shí)流量管理,確保高效的網(wǎng)絡(luò)流量控制。另一方面,Cisco采用了流外方法,在其Catalyst9000交換機(jī)的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控軟件中采用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)。這種方法更適合更廣泛的解決方案和全容量規(guī)劃,使其成為網(wǎng)絡(luò)管理員的靈活選擇。
2、性能監(jiān)控
在人工智能的幫助下,網(wǎng)絡(luò)管理員可以設(shè)置更準(zhǔn)確的性能警報(bào)閾值并更深入地了解網(wǎng)絡(luò)效率。利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí),Cisco、Juniper和LogicMonitor等第三方工具使網(wǎng)絡(luò)管理員能夠進(jìn)行根本原因分析,從而提高網(wǎng)絡(luò)性能并改進(jìn)流量分析。
3、容量規(guī)劃
容量規(guī)劃是網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的另一個(gè)重要方面,人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)正在產(chǎn)生重大影響。人工智能驅(qū)動(dòng)的容量規(guī)劃工具可有效處理流量模擬和交換機(jī)性能預(yù)期,即使在高需求時(shí)期也能確保最佳的網(wǎng)絡(luò)性能。
4、安全監(jiān)控
人工智能在網(wǎng)絡(luò)服務(wù)中大放異彩的最關(guān)鍵領(lǐng)域之一是安全監(jiān)控。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)安全中變得越來(lái)越重要,可以檢測(cè)和響應(yīng)在線威脅。對(duì)手也在使用人工智能,這就是為什么企業(yè)需要使用人工智能來(lái)保護(hù)自己。在網(wǎng)絡(luò)安全中未使用人工智能的企業(yè)可能會(huì)面臨更多風(fēng)險(xiǎn)和負(fù)面影響。人工智能可以幫助組織更好地應(yīng)對(duì)各種風(fēng)險(xiǎn),更快地發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,適應(yīng)數(shù)字世界的變化。
AI通過(guò)檢測(cè)日志文件中的惡意活動(dòng)模式來(lái)增強(qiáng)安全信息和事件管理(SIEM),從而能夠快速響應(yīng)潛在威脅。用戶和實(shí)體行為分析(UEBA)是一種強(qiáng)大的人工智能驅(qū)動(dòng)工具,廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全,特別是入侵檢測(cè)系統(tǒng)(IDS)和下一代防病毒系統(tǒng)(NGAV)。UEBA消除了入侵防御系統(tǒng)(IPS)中的誤報(bào),從而顯著提高了其有效性。此外,下一代防病毒系統(tǒng)利用UEBA作為基線,在病毒第一次出現(xiàn)在受保護(hù)的系統(tǒng)上時(shí)進(jìn)行識(shí)別。
5、AI驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃與優(yōu)化
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)流程越來(lái)越成為強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)工具不可或缺的組成部分。這些技術(shù)在創(chuàng)建虛擬網(wǎng)絡(luò)和識(shí)別潛在瓶頸方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用,有助于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)活動(dòng)的整體成功。ML的趨勢(shì)分析和流量跟蹤實(shí)施進(jìn)一步增強(qiáng)了工程師優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能的能力。
6、高級(jí)分析:揭示明智決策的見(jiàn)解
機(jī)器學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)分析中的融入開(kāi)辟了可能性的寶庫(kù)。機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的分析可提供對(duì)流量趨勢(shì)的深入洞察,使網(wǎng)絡(luò)管理員和設(shè)計(jì)人員能夠做出明智的決策。了解網(wǎng)絡(luò)使用情況如何隨著時(shí)間的推移而變化,可以在設(shè)計(jì)高效、穩(wěn)健的網(wǎng)絡(luò)時(shí)采取主動(dòng)措施。
通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù),機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以識(shí)別模式和反復(fù)出現(xiàn)的趨勢(shì)。這些知識(shí)有助于預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)需求、優(yōu)化資源分配以及規(guī)劃未來(lái)的增長(zhǎng)。
7、增強(qiáng)健康監(jiān)控:開(kāi)創(chuàng)主動(dòng)網(wǎng)絡(luò)維護(hù)
機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的健康管理類(lèi)似于24/7全天候待命的網(wǎng)絡(luò)醫(yī)生。通過(guò)持續(xù)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)組件和性能指標(biāo),機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以檢測(cè)組件故障的早期跡象,并在潛在問(wèn)題升級(jí)為災(zāi)難性故障之前得以預(yù)測(cè)。
這種主動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)健康方法大大減少了停機(jī)時(shí)間和維護(hù)成本。在損害整個(gè)網(wǎng)絡(luò)之前可以更換或修復(fù)關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò)組件。以機(jī)器學(xué)習(xí)為指導(dǎo)力量,網(wǎng)絡(luò)可靠性和正常運(yùn)行時(shí)間達(dá)到前所未有的水平,從而增強(qiáng)業(yè)務(wù)連續(xù)性和用戶滿意度。
總結(jié)
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的融合徹底改變了網(wǎng)絡(luò)服務(wù),為網(wǎng)絡(luò)管理員提供了無(wú)與倫比的數(shù)據(jù)處理、問(wèn)題解決和流量?jī)?yōu)化效率。人工智能的變革力量正在重塑網(wǎng)絡(luò)服務(wù)格局,從流量管理和性能監(jiān)控到容量規(guī)劃和安全。采用這些尖端技術(shù)無(wú)疑將為全球組織帶來(lái)更強(qiáng)大、更安全的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施。