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人工智能(AI)如何改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)容量規(guī)劃

配置網(wǎng)絡(luò)帶寬的一些棘手技能正在從利用新工具中獲得幫助。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)提供了可精確預(yù)測網(wǎng)絡(luò)需求的能力。

網(wǎng)絡(luò)容量規(guī)劃旨在保證提供足夠的帶寬,從而可以可靠地滿足網(wǎng)絡(luò)SLA目標(biāo),例如延遲、抖動(dòng)、丟包和可用性。這是一個(gè)復(fù)雜的、容易出錯(cuò)的工作,涉及嚴(yán)重的財(cái)務(wù)負(fù)擔(dān)。直到最近,可提供有洞察力的容量規(guī)劃所需的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)才基本上可通過靜態(tài)、歷史和事后報(bào)告獲得。這種情況現(xiàn)在正在迅速改變。

“通過將先進(jìn)的數(shù)據(jù)科學(xué)和認(rèn)知技術(shù)(如人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí))結(jié)合起來,IT可以推動(dòng)產(chǎn)生新的、更智能的預(yù)測性見解,從而提高網(wǎng)絡(luò)容量規(guī)劃的準(zhǔn)確性,”德勤咨詢公司負(fù)責(zé)認(rèn)知分析的執(zhí)行董事Ashish Verma說!斑@有助于組織釋放數(shù)據(jù)潛力,以制定更靈活的決策,提高運(yùn)營智慧,避免停機(jī),并創(chuàng)造更好的用戶體驗(yàn)。”

盡管AI支持的網(wǎng)絡(luò)容量規(guī)劃仍處于初期階段,但大多數(shù)容量規(guī)劃供應(yīng)商,包括Cisco、NetBrain、Aria Networks、Flowmon和SolarWinds等大型和小型企業(yè),已經(jīng)開始將某種形式的AI技術(shù)融入其產(chǎn)品中,或計(jì)劃在不久的將來這樣做。與此同時(shí),如IBM Watson 等技術(shù)供應(yīng)商,也在尋求進(jìn)入這一市場。

AI技術(shù)可支持傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控

商業(yè)咨詢公司畢馬威(KPMG)美國首席信息官咨詢業(yè)務(wù)經(jīng)理弗雷德里克?林斯特羅姆(Fredrik Lindstrom)指出,利用人工智能分析多個(gè)來源的數(shù)據(jù),可提供比嚴(yán)格關(guān)注鏈路利用率的傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控工具有更高的準(zhǔn)確性!癆I還可以對不同性能場景進(jìn)行建模,并將網(wǎng)絡(luò)性能與應(yīng)用程序性能聯(lián)系起來,以確定應(yīng)用程序在不同性能場景中受影響的程度!

將AI驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)性能中,可以使網(wǎng)絡(luò)控制器在增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)性能的同時(shí)從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)。

“隨著其不斷學(xué)習(xí),它用于決策的分析模型得到了優(yōu)化,可以更好地代表網(wǎng)絡(luò)的真實(shí)意圖及其業(yè)務(wù)目標(biāo),”思科公司(Cisco)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)科專家杜瓦爾?耶格爾(Duval Yeager)表示!半S著網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展、變化以及應(yīng)用程序和用戶的增加,無論是本地還是云端,這都能提供準(zhǔn)確的容量規(guī)劃!

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以有效地應(yīng)用于流量預(yù)報(bào)/預(yù)測、流量模式檢測、在線學(xué)習(xí)和自動(dòng)決策,卡內(nèi)基梅隆大學(xué)(Carnegie Mellon University)泰珀商學(xué)院(Tepper School of Business)商業(yè)技術(shù)助理教授黃燕(Yan Huang)說道。

“高級機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以將大規(guī)模和高度精細(xì)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)作為輸入,為網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)生成精確的需求預(yù)測,并檢測網(wǎng)絡(luò)流量和利用率的跨期模式/趨勢,”黃燕解釋說!傲髁亢托枨箢A(yù)測的改善將能夠更準(zhǔn)確地評估網(wǎng)絡(luò)容量需求,并減少資源過度供應(yīng)的需求!

早期檢測和發(fā)現(xiàn)跨期模式或網(wǎng)絡(luò)流量的變化,可使組織能夠采取主動(dòng)措施來確保網(wǎng)絡(luò)性能。 “復(fù)雜的預(yù)測模型可以與優(yōu)化和/或模擬技術(shù)相結(jié)合,自動(dòng)生成最佳的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)或其他結(jié)構(gòu)以及相應(yīng)的容量和資源規(guī)劃,”黃燕說道。然后,可以根據(jù)組織最關(guān)心的特定性能指標(biāo)來調(diào)整此類規(guī)劃。

AI技術(shù)還可以根據(jù)實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)狀況處理實(shí)時(shí)流量數(shù)據(jù),并動(dòng)態(tài)制定路由和分配決策!八支持增量容量配置的按需模型,”黃燕解釋道。所有這些因素都可以顯著降低與網(wǎng)絡(luò)發(fā)展、維護(hù)和改進(jìn)相關(guān)的資本支出和運(yùn)營支出,同時(shí)降低IT專業(yè)人員管理此類活動(dòng)所需的工作量。

一旦安裝并正確配置后,網(wǎng)絡(luò)AI技術(shù)就可以自動(dòng)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)容量規(guī)劃,同時(shí)考慮組織的財(cái)務(wù)和風(fēng)險(xiǎn)偏好!叭斯ぶ悄芸梢詫(shí)時(shí)或接近實(shí)時(shí)地分析許多不同的數(shù)據(jù)點(diǎn),這對于企業(yè)遷移到涉及數(shù)據(jù)中心、云環(huán)境和廣域網(wǎng)的虛擬化網(wǎng)絡(luò)是至關(guān)重要的,”林斯特羅姆說。

AI還可用于以各種方式分析網(wǎng)絡(luò)流量模式,幫助組織深入了解網(wǎng)絡(luò)中正在運(yùn)行的內(nèi)容以及整體網(wǎng)絡(luò)負(fù)載。

“這一細(xì)節(jié)對短期和長期容量規(guī)劃都非常有用,”勞動(dòng)力管理軟件和服務(wù)提供商Kronos的首席架構(gòu)師兼網(wǎng)絡(luò)和安全高級總監(jiān)Doug Tamasanis解釋道。

從短期來看,AI可以在極精細(xì)級別上來預(yù)測每日流量突發(fā),例如應(yīng)用程序、位置、技術(shù)和協(xié)議等。然后可以使用這些發(fā)現(xiàn)結(jié)果來防止高峰期的網(wǎng)絡(luò)性能下降!皬拈L遠(yuǎn)來看,人工智能系統(tǒng)可以執(zhí)行最佳容量規(guī)劃,預(yù)測何時(shí)無法滿足短期的流量突發(fā),以及(何時(shí))需要進(jìn)行全面升級,”Tamasanis指出。

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