AI和ML可以提高生產(chǎn)力

Northgate Gonzalez Markets是一家特色食品連鎖店，在南加州地區(qū)有40家分店。該公司運營著兩個數(shù)據(jù)中心、一個40萬平方英尺的配送中心和一個相關(guān)的金融服務(wù)機構(gòu)。他們的無線局域網(wǎng)包括KodaCloud提供的約500個AP，這家供應(yīng)商自成立以來一直專注于人工智能驅(qū)動的、基于云的Wi－Fi解決方案。

Northgate Gonzalez的CIO Harrison Lewis表示：“我們對云托管Wi－Fi的解決方案以及用于網(wǎng)絡(luò)運營的AI和ML的可能性很感興趣。“對于初學(xué)者來說，當(dāng)KodaCloud AP出現(xiàn)時，他們會自動收集有關(guān)環(huán)境，客戶端和負(fù)載的信息，并自行配置，不會對我們的運營團隊提出任何要求。我們還經(jīng)歷了自動解決問題的過程－比如與信號覆蓋相關(guān)的問題－這超出了我們的目標(biāo)和預(yù)期�！�

Northgate Gonzalez IT運營的任務(wù)性質(zhì)進一步激勵了他尋找基于人工智能的解決方案�！俺�了后臺會計和我們的支持中心，我們所有的流程都依賴于無線網(wǎng)絡(luò)。AI和ML正在使問題實現(xiàn)自動解決成為可能，隨著故障票據(jù)的結(jié)束，我們看到對我們技術(shù)人員的需求減少到幾乎接近于零－生產(chǎn)率提高了100％�！彼�說。

Harrison還指出，人工智能簡化了新客戶端設(shè)備的引入，并且，隨著大約40萬額外用戶的客戶端訪問正在進行試點，“我們不想處于不得不發(fā)展我們的支持組織來滿足這種新需求的情況�！�

Harrison非常希望能夠從整個組織的其他AI應(yīng)用中獲得額外的好處，“在金融服務(wù)、合規(guī)、了解客戶、欺詐檢測、人力資源管理、網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)丟失預(yù)防等方面�，F(xiàn)在的關(guān)鍵需求是滿足更智能地識別網(wǎng)絡(luò)性能的下降和中斷，并以最佳方式自動響應(yīng)需求。其好處是深遠的－處理瞬時負(fù)載問題、隔離與服務(wù)類別相關(guān)的問題、增強可靠性和連續(xù)性、優(yōu)化云服務(wù)，而且，這些都只是剛剛開始�！�

通過AI，ML提升正常運行時間以及性能

Faramarz Mahdavi是Cadence設(shè)計系統(tǒng)公司的IT基礎(chǔ)設(shè)施和運營高級集團總監(jiān)，該公司是電子設(shè)計自動化領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者。Cadence的網(wǎng)絡(luò)通常有來自60個地點的8000名用戶，大約1500個AP，無線是大多數(shù)人的主要接入方式。Cadence正在使用Aruba Networks的有線和無線設(shè)備，最近在加利福尼亞州圣何塞總部完成了一次重大的網(wǎng)絡(luò)升級。

“我們還不是AI和ML解決方案的主要用戶，但我們看到了探索多個方向的價值，”Faramarz說�！拔覀円呀�(jīng)部署了一個聊天機器人，用于基本的自助用戶服務(wù)臺功能和問題解決。在網(wǎng)絡(luò)方面，我們目前正在使用Aruba的Introspect進行行為分析，我們還在研究Aruba的NetInsight，它可以為補救提供可操作的建議，以及使用ClientMatch用于實現(xiàn)自動RF優(yōu)化。當(dāng)然，我們的目標(biāo)是更主動地利用ML來識別使用模式，警告我們異常情況，并最終自動提供問題解決方案。這是關(guān)鍵－在用戶通知我們問題之前，將被動轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃�，防止停機，并調(diào)整配置�！�

Faramarz說：“在部署人工智能之前，有一個堅實的基礎(chǔ)設(shè)施是非常重要的�！惫�應(yīng)商的愿景和產(chǎn)品組合也很關(guān)鍵－我們希望確保AI和ML被部署為對我們現(xiàn)有工作的擴展。”但由于維持正常的運行時間和性能（包括有時間限制的服務(wù)）一直是我們的首要目標(biāo)，不過，AI和ML也是我們的關(guān)鍵方向。事實上，安全永遠是我們的最高優(yōu)先事項；然而，AI和ML也是一個重要的目標(biāo)�！�

展望未來：AI和ML在SDN， NFV中的應(yīng)用

過去幾年，有線和無線網(wǎng)絡(luò)分析為在組織環(huán)境中更好地利用AI和ML打開了大門。分析是一套工具，當(dāng)人們不知道自己在尋找什么時，通過從網(wǎng)絡(luò)日志、數(shù)據(jù)庫和其他大量信息來源中提取有意義和價值的信息，來處理如此多的性能問題、安全挑戰(zhàn)以及其他不良操作行為的變量多于等式的性質(zhì)，這對普通網(wǎng)絡(luò)專業(yè)人員來說是一種挑戰(zhàn)。隨著分析的價值現(xiàn)在得到證實，AI和ML已經(jīng)準(zhǔn)備好完成分析和管理控制臺之間的反饋循環(huán)了。這種自動化形式有助于降低成本，同時提高網(wǎng)絡(luò)運營團隊和最終用戶的可靠性、可用性、整體性能和生產(chǎn)力。

AI和ML也可以在其他網(wǎng)絡(luò)技術(shù)計劃的成功中發(fā)揮關(guān)鍵作用，包括SDN，NFV和云服務(wù)集成。隨著核心問題的推進，關(guān)于可靠性、適用性、成本／效益合理性、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和API的問題已經(jīng)成為熱門話題－這對于AI和ML在未來網(wǎng)絡(luò)運營中實現(xiàn)價值和成功是一個好的信號。事實上，可以想象在未來的網(wǎng)絡(luò)運營中，這兩種技術(shù)所起的作用都將非常重要。

機器會接管一切嗎？

隨著AI和ML在配置、故障排除和修復(fù)方面增強自動化的潛力，網(wǎng)絡(luò)工程師是不是會成為一個瀕危物種？在我們所采訪的最終用戶和服務(wù)提供者中，總的來說結(jié)論是否定的。這可能有點令人驚訝，因為基于AI和ML的解決方案很可能會隨著時間的推移變得更加“智能化”，并且坦白地說，至少部分部署的動機是由于缺乏合格的網(wǎng)絡(luò)工程師，以及削減與這些高技能專業(yè)人員相關(guān)的成本。

雖然AI和ML可以在不需要人工干預(yù)的情況下應(yīng)對許多網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)，但更大、更復(fù)雜的操作仍然需要經(jīng)驗豐富的員工，即使AI和ML解決方案明顯提高了生產(chǎn)率。展望未來，從常規(guī)故障排除活動中解脫出來的網(wǎng)絡(luò)專業(yè)人員可以將時間花在戰(zhàn)略上，包括查看和優(yōu)化部署和運營，了解新的解決方案并啟動新的計劃，更好地將這些解決方案與組織需求相結(jié)合，整合新的服務(wù)，幫助整個組織的部門充分利用網(wǎng)絡(luò)和IT，等等。網(wǎng)絡(luò)專業(yè)人員將繼續(xù)在組織中發(fā)揮重要作用，因為至少在可預(yù)見的未來，許多AI和ML服務(wù)還只是存在于想象當(dāng)中。