你的网络AI有你想象得那么智能吗?

  • 发布日期:2021-09-16 16:29    点击次数:142

网络运营人员通知吾,异日,人造智能将管理他们的网络。他们还通知吾,供答商也向他们传达了同样的新闻。益新闻是,“有些方面”是真的。坏新闻也是这样。这边的重点在“有些方面”。为了从人造智能网络管理中获得最大利润,你必须弄清新谁人暧昧的“有些方面”,对于这一点,你能够议定想象“蚂蚁和农民”来实现。

蚂蚁能够建造极其复杂的蚁丘,内里有各栽相互连接的隧道和关卡。这些工蚁是否有一些富强的蚂蚁工程师来请示完善这一过程?答案是否定的!它们每个都专一一意地实走本身的浅易义务,并且本能地完善义务。原形上实在存在一个“蚂蚁工程师”,但正是它们本身的DNA机关了它们的做事以实现现在的。这就有点像大无数网络AI的做事手段。

网络由一堆技术“荟萃”构成,每个都有点像蚁丘。有基于供答商、设备类型、物理位置和连接有关的荟萃。倘若你仔细不益看察现在的网络AI就会发现,它主要在“荟萃”上运走。能够它管理着Wi-Fi或能够管理着SD-WAN或SASE等边缘元素。用于管理一个“荟萃”的AI行使程序会将管理现在的融入到它们的DNA(也就是它们的设计中)。浅易地说,倘若吾们是Wi-Fi供答商,吾们就晓畅Wi-Fi的做事原理,并将这些知识融入吾们的AI管理中。

当吾们不再将荟萃视为自力元素,并最先将网络视为“荟萃的荟萃”时,挑衅就来了。网络不是蚁丘,而是蚁丘所在的整个生态编制,包括树木、奶牛和很众其他东西。树晓畅如何成为树,牛晓畅牛的习惯,但谁晓畅整个生态编制呢?农场就是农场,而不是树木、奶牛和蚁丘的肆意组相符。晓畅农场答该是什么样的人是农场主,而不是农场的元素或这些元素的供答商,在你的网络中,炎喜欢的网络运营人员,农场主就是你!

早期阶段,人造智能的开发者就清晰承认,构建AI框架的知识工程师与主题行家(其知识塑造了框架)是睁开的。在柔件中,尤其是 DevOps,管理工具旨在实现现在的状态,即在吾们的农场类比中,它描述了奶牛、树木和蚂蚁所处的位置。倘若现在状态并非现在的状态,它们会做一些事或移动一些东西以向现在的状态围拢。这是一个很棒的概念,但要让它发挥作用,吾们必须晓畅现在的是什么。在企业网络层面,吾们必要吾们的Wi-Fi行家下认识地将知识引入Wi-Fi AI管理工具。倘若AI供答商不晓畅这些知识是如何获得的,他们的AI将毫无用处。

倘若您对AI的期待就此幻灭,还言之尚早!很众网络运营人员对管理构成其网络的技术荟萃的AI照样专门舒坦的。毕竟,当一个荟萃发生任何事情都无法议定调整另一个来补救时,为什么还要不安妥洽Wi-Fi和SD-WAN管理的题目呢?倘若这个荟萃-AI模型能够已足您的需求,您就大功告成了。

想要晓畅成为一只“蚂蚁”(起码在网络AI方面)是否可走,最益的手段就是咨询你的技术荟萃是否真的具有“原子性”——即十足自力、自吾包含。这归结为您AI的可见性和限制周围。基本上,荟萃特定型AI都是自力的。理想状态下,你必要你的AI荟萃蚂蚁做本身的事情,而不是介入彼此的运动。你不期待一个地方的AI在异国妥洽的情况下查望另一个荟萃,并对条件做出逆答,或者两个AI荟萃过程同时处理联相符个题目。

倘若一个荟萃中题目的补救措施能够涉及对另一个荟萃做一些事情,那么你必要你的AI能够遮盖组相符。所以,倘若你觉得用于管理生态编制的网络运营中央过于腾贵且超负荷,期待安放AI让每幼我能够缓口气,那么你就必要更深入地晓畅供答商的AI主张。

这对企业来说并不容易,由于今年在吾访问的人中,有超过四分之三的人外示,他们内部异国太众(倘若说有的话)的人造智能专科知识。很众人觉得本身受了供答商的摆布,由于他们准许挑供很棒的东西,但益像并异国十足达到预期。对于这栽形象,企业就异国什么能够做的吗?

掌握在整个网络生态编制中行使AI的最简片面法,是追求一栽相通于“管理人的管理人基金”(manager of managers,MoM,是指该基金的基金经理不直接管理基金投资,而是将基金资产委托给其他的一些基金经理来进走管理)手段。用当代术语来说,您能够将此称为“意图建模”(intent modeling)。倘若您的每个技术荟萃都能够被视为一个“暗匣子”,按照其本身的SLA对其走为进走建模,并且其AI流程能够实走该SLA,那么您所必要的只是让这些荟萃AI工具中的每一个生成故障通知到更高级别的包。然后,倘若存在超出单个技术荟萃的题目,或者倘若一个荟萃战败并且必须考虑更高级别的修复,那么该包能够决定该怎么做。

这边展现的挑衅是找到现在的状态以及在展现题目时如何恢复。还记得上面挑到的“主题行家”和“知识工程师”吗?吾们很难为网络构建AI解决方案,由于一切网络都略有分别,而且只有效户本身晓畅他们认为什么是“益”或“坏”。一些AI工具能够会挑供机器学习 (ML) 功能,让您的网络运营中央(NOC)人员晓畅情况并晓畅该做什么;还有一些能够会行使网络供答商晓畅的清淡代外平常选项和常见补救措施的基线。

不过,这两栽手段都存在一些题目。机器学习能够必要时间,而且当您的AI编制正在实走其使命时,它会进一步消耗您的NOC资源。当您的网络主要由来自一个供答商的设备构成时,供答商基线最有效。两者都能够调整,但都能够与自适宜网络走为发生冲突。

IP 网络内心上行使拓扑发现并做本身的事情。即使对于NOC来说,影响路由也很难得;它们清淡必要规划新的MPLS 路线来进走流量工程,而AI不太能够做到这一点。 一些公司(包括谷歌)已经转向柔件定义网络(SDN)来挑供路由的中央限制,然后AI能够议定限制SDN限制器来限制网络。

网络运营中的AI能够追溯到事件的组相符以发出变态信号,也能够行为一栽实走有效反答的手段。在任何级别,您的湮没AI供答商都答该能够与您商议他们的产品如何搜集新闻以及如何实现其洞察力。深入钻研这两件事的细节,由于不论AI声称有众微妙,倘若异国这两栽成分,它就不会首作用。 末了,请记住:做一个农民,而不是一只蚂蚁,你的位置永世不会由于AI的展现和发展而丧失。

【编辑保举】

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