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(zhuān)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(zhuān)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(lèi)能力的基本限制；因?yàn)榧词故亲詈玫倪\(yùn)營(yíng)專(zhuān)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(lèi)獲取的知識(shí)進(jìn)行模擬，并將其設(shè)計(jì)成通常被稱(chēng)為專(zhuān)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(zhuān)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(lèi)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(lèi)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(lèi)專(zhuān)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(xún)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(zhuān)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�更好地了解那里的運(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(xún)”。

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)。