与公众ChatGPT和释放微软的100亿美元投资到OpenAI、人工智能(AI)正在迅速获得主流接受。对于企业网络专业人员来说,这意味着有一个非常现实的可能性,人工智能交通将会影响到他们的网络在主要方面,积极的和消极的。
随着人工智能的核心功能的关键任务软件,网络团队和网络专业人员应如何适应与时俱进?
安德鲁懦夫,通用的软件定义网络在IBM,认为其网络的企业已经失去了控制。转移到云已经离开了传统企业网络链和人工智能和自动化是必需的,如果企业希望重新控制。
“重心已经从企业2020欧洲杯预赛混合multicloud环境,但网络是专为世界上所有流量仍然流数据中心。2020欧洲杯预赛这意味着许多网络元素,决定交通流和政策现在超出了控制企业的网络团队,“胆小鬼说。
最近的研究从企业管理协会(EMA)支持懦夫的观察。根据教育津贴是2022网络管理大趋势报告,而99%的企业采用了至少有一个公共云服务和72% multicloud策略,400年只有18%的IT组织调查认为,现有的工具有效地监控公共云。
人工智能可以帮助监测网络。
人工智能是明显和隐性方法强调网络。这已经不是什么秘密,组织使用基于云计算的智能工具,如OpenAI, IBM华生,或AWS DeepLens,必须适应云计算和企业数据中心之间的交通拥挤训练工具。2020欧洲杯预赛培训AI和保持当前需要来回穿梭于大量的数据。
不太明显的是人工智能通过大门,进入企业偷偷通过功能构建到其他工具。AI增加情报从内容创作工具反垃圾邮件引擎视频监控软件边缘设备,和许多工具不断交流通过WAN企业数据中心。2020欧洲杯预赛这可以创建流量激增和延迟问题,在一系列其他问题。
从积极的方面,AI-powered交通管理和监视工具已经开始帮助资源受限的网络团队应对多重云的复杂性和脆弱性,分布式网络。同时,现代网络服务,如SD-WAN SASE,和5 g现在还依靠人工智能诸如智能路由、负载均衡和网络切片。
但随着AI接管更多的网络功能,它是明智的企业领导人相信这项技术吗?
这是明智的信任AI关键任务网络吗?
专业人员将负责使用人工智能,使下一代网络的怀疑是可以理解的过热的AI供应商。
“网络操作管理许多感知是一个复杂的、脆弱的环境。所以,许多团队害怕使用人工智能驱动决策,因为潜在的网络中断,”杰森Normandin说netops Broadcom软件产品经理。
操作团队不懂或访问底层的人工智能模型的逻辑很难战胜。”来确保网络运营团队“买账”,关键是保持人类监督AI-enabled设备和系统,“Normandin说。
相信人工智能,网络专业人士需要“可辩解的AI,人工智能,不是一个黑盒,但揭示了其内部运作。“建立信任在人工智能作为一个可靠的伴侣开始理解它的功能和局限性和测试它在控制环境中部署之前,“Adnan马苏德博士说,数字转换公司首席AI建筑师科大。
可辩解的,可判断的AI允许网络团队了解人工智能到达其决策,而关键指标允许网络团队跟踪它的性能。“持续监控艾未未的性能和收集来自团队成员的反馈也是一个重要的方法来建立信任,”马苏德说。“相信人工智能不是迷信,而是理解它的功能和使用它作为一个有价值的工具来提高团队的绩效。”
Broadcom的Normandin指出,尽管网络专家可能不愿“放弃轮”AI,中间道路。“推荐引擎可以是一个很好的折中手动和全自动系统,”他说。“此类解决方案让人类专家最终决定自己的同时为用户提供率提供了建议。这种方法使一个连续的培训反馈回路,使动态的机会提高模型通过使用操作符的输入。”
人工智能可以帮助网络支持自然语言聊天。
随着企业网络越来越复杂,分布,由于资源稀缺和拥挤,人工智能是帮助网络团队跟上。“需要瞬时弹性连接,整个企业不再仅仅是一个选择;表股份是成功的企业,来自IBM的“胆小鬼说。“这就是为什么这个行业希望应用人工智能和智能网络自动化解决方案。”
事实是,AI-powered工具已经蔓延整个云计算和企业网络,和工具的数量特性AI在可预见的未来将继续上升。企业网络已经成为行业最积极的采用人工智能和自动化。AI现在被用于广泛的网络功能,包括性能监控、报警抑制,根源分析和异常检测。
例如,思科的Meraki洞察分析与故障诊断网络性能问题和帮助;Juniper雾人工智能自动化网络的配置和处理优化;和IBM的沃森AIOps自动化操作,提高服务交付。
人工智能还被用来改善客户体验。“艾未未的适应能力和学习client-to-cloud连接,因为它的变化将使AI的理想最动态网络的用例,”鲍勃说星期五,AI总监瞻博网络。周五表示,随着社会变得更加移动无线用户体验变得更加复杂。现在这是一个问题,因为无线网络关键员工的日常生活,特别是在家工作的年龄,这迫使它支持用户在它没有控制的环境。
这就是为什么AI-powered支持是最流行的一种早期的用例。
“人工智能是使接下来的搜索和聊天机器人的时代,“周五说。“最终目标是一个环境,让用户享受稳定、一致的性能和不再需要花费宝贵的IT资源在堆积如山的支持的票。”
聊天机器人和虚拟助手用自然语言处理(NLP)和自然语言理解(NLU)能够理解用户问的问题在自己的文字里。系统响应与特定的见解和建议基于观察整个局域网,无线局域网和广域网。
“这client-to-cloud洞察力和自动化只是几年前是不可能的,今天的聊天机器人可以利用NLP功能为用户输入提供背景和意义,让AI想出最好的反应,“星期五说。“这远远超越了简单的“是”或“不”反应最初来自传统的聊天机器人。有更好的NLP能力,聊天机器人可以进展变得更直观,用户,将很难告诉一个机器人和人类之间的区别。”
这个愿景的早期阶段已经开始。AI现在被用来帮助财富500强企业完成诸如管理端到端用户连接性和启用新的5 g服务的交付。
差距变成AI-powered操作和支持。
零售巨头Gap的店内WLAN网络最初是为了满足一些移动设备。现在不仅对员工使用这些网络连接集中资源,而且连接消费者零售物联网设备的设备和增加数组在成千上万的商店。
零售很艰难,“无线”Snehal Patel表示,全球网络架构师的差距
Inc .随着越来越多的客户端连接到无线局域网的差距,出现了一系列问题。“商店需要足够的无线容量来支持创新,和网络运营团队需要更好的可见性问题出现的时候,”帕特尔说。
Gap的IT团队寻找WLAN的技术利用公共云的规模和弹性,但球队也想打造一个平台,内容包括人工智能和自动化等工具,使他们的网络规模,以满足未来的需求。
差距从Juniper最终选定了一套工具。差距部署杜松的雾AI, AI-powered网络运营和支持平台,Marvis VNA,虚拟网络助理设计与雾AI和Juniper SD-WAN服务。
Gap的运营团队现在可以问Marvis问题,不仅能告诉他们怎么了网络,但它也将建议接下来的步骤来纠正这个问题。
“雾之前,我们花了更多的时间来解决,”帕特尔说。现在,雾不断措施基线性能,如果有偏差,Marvis帮助操作团队识别问题。增强的可见性网络健康和根源分析网络问题,差距已经减少了85%的技术人员访问商店。
菜水龙头AI为企业客户规模5克。
另一个财富500强的公司,采用了人工智能现代化网络盘网络,已经部署了人工智能,使新5 g服务。菜是看到越来越多的企业5 g服务需求,但很难优化基础设施以满足这种需求。
企业客户寻找5 g服务启用新的用例,如智能城市、农业无人机网络和智能工厂。然而,这些用例需要安全,私人、低延迟、稳定连接共享资源。
菜知道它需要现代化网络堆栈,它寻求工具,帮助企业客户提供私人5 g网络需求和保证sla。这是不可能使用传统工具。
菜转向IBM寻求帮助。IBM的AI-powered自动化和网络编制软件和服务使菜带来5 g网络编制业务和操作平台。Intent-driven编排、软件自动化过程和AI现在支撑盘进行5 g网络架构。
菜还打算使用IBM Cloud Pak网络自动化、人工智能和machine-learning-powered网络自动化和编制软件套件,解锁新的收入来源,如私人5 g网络服务的按需交付。
云Pak自动化的复杂,繁琐的过程创建5 g网络片,然后可以提供私人网络。通过自动化流程,菜可以创建企业级的私人网络5 g片尽快实现的需求,完成与sla。
AI-powered先进的网络切菜可以提供5 g服务定制业务。企业可以设置为每个设备在他们的网络服务水平,因此,例如,一个自治车辆可以得到一个非常低延迟连接,而高清摄像机可以高带宽分配。
“我们5 g构建的独特之处在于,我们是真正创建一个网络的网络,每个企业可以定制一个网络片或一组片来实现特定的业务需求,“Marc Rouanne说无线网络总监道菜。IBM的业务流程解决方案利用人工智能、自动化和机器学习不仅使这些私人5 g片,也确保他们适应随着时间的推移客户使用的发展。
IT人员应该如何准备AI。
人工智能、机器学习和自动化电力越来越数组的网络软件和装备,个人网络专业人士准备该如何处理他们的新人工同事吗?
虽然一些专业人士将错过的,重复的AI擅长家务,很多人还担心AI最终将完全取代它们。
“虽然人工智能发展指数,这是不可避免的网络团队将暴露于AI-enabled设备和系统,“博通的Normandin说。“网络专家并不意味着成为人工智能专家、文化变革可能是比任何其他更有可能发生。”
马苏德的科大同意文化变革。“网络团队正在快速的从管理与大脑网络管理网络,”他说。“网络的上下文中,这些团队将需要开发与数据科学家协同工作的能力,软件工程师,和其他专家构建、部署和维护AI系统生产。”