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將人工智能技術集成到各種產(chǎn)品中已經(jīng)成為游戲規(guī)則的改變者，特別是在網(wǎng)絡服務系統(tǒng)中。人工智能的定義已經(jīng)擴展到包含編程代碼中的啟發(fā)式和概率，為更高效的數(shù)據(jù)處理和解決問題的能力鋪平了道路。

機器學習(ML)市場正在全球范圍內(nèi)蓬勃發(fā)展。2022年，其價值約為192億美元。專家預測，到2030年，這一數(shù)字將飆升至驚人的2259.1億美元。本文深入探討了人工智能和機器學習(ML)對網(wǎng)絡服務的深遠影響，揭示了它們?nèi)绾螐氐赘淖兾覀兲幚泶罅繑?shù)據(jù)的方式。

人工智能的數(shù)據(jù)管理效率

從本質上講，人工智能擅長解決IT面臨的最重大挑戰(zhàn)之一——高效管理大量數(shù)據(jù)。通過計算速度和類人啟發(fā)法，人工智能使網(wǎng)絡管理員能夠快速識別和解決問題。作為人工智能的一部分，機器學習利用概率來促進快速問題識別，將網(wǎng)絡服務提升到前所未有的高度。

2021年，全球電信市場的人工智能價值達12億美元。專家預測，到2031年，其將大幅增長，達到驚人的388億美元，從2022年到2031年，每年以驚人的41.4%的速度增長。

網(wǎng)絡服務中的人工智能和機器學習：關鍵領域

人工智能，特別是與機器學習相結合時，已經(jīng)進入網(wǎng)絡服務的以下關鍵領域：

1、交通管理

事實證明，基于機器學習的工具可以改變預測網(wǎng)絡流量模式的游戲規(guī)則。通過利用神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法的力量，機器學習算法擅長增強模式匹配能力。受生物神經(jīng)元復雜工作原理的啟發(fā)，神經(jīng)網(wǎng)絡處理數(shù)據(jù)并識別隱藏模式，從而能夠準確預測未來的交通趨勢。

人工智能通過持續(xù)監(jiān)控和增量調整以實現(xiàn)更好的流量整形，在流量管理中發(fā)揮著關鍵作用。例如，D-Link實現(xiàn)了基于交換機AI的即時流量管理，確保高效的網(wǎng)絡流量控制。另一方面，Cisco采用了流外方法，在其Catalyst9000交換機的網(wǎng)絡監(jiān)控軟件中采用人工智能和機器學習。這種方法更適合更廣泛的解決方案和全容量規(guī)劃，使其成為網(wǎng)絡管理員的靈活選擇。

2、性能監(jiān)控

在人工智能的幫助下，網(wǎng)絡管理員可以設置更準確的性能警報閾值并更深入地了解網(wǎng)絡效率。利用人工智能和機器學習，Cisco、Juniper和LogicMonitor等第三方工具使網(wǎng)絡管理員能夠進行根本原因分析，從而提高網(wǎng)絡性能并改進流量分析。

3、容量規(guī)劃

容量規(guī)劃是網(wǎng)絡服務的另一個重要方面，人工智能和機器學習正在產(chǎn)生重大影響。人工智能驅動的容量規(guī)劃工具可有效處理流量模擬和交換機性能預期，即使在高需求時期也能確保最佳的網(wǎng)絡性能。

4、安全監(jiān)控

人工智能在網(wǎng)絡服務中大放異彩的最關鍵領域之一是安全監(jiān)控。人工智能和機器學習在網(wǎng)絡安全中變得越來越重要，可以檢測和響應在線威脅。對手也在使用人工智能，這就是為什么企業(yè)需要使用人工智能來保護自己。在網(wǎng)絡安全中未使用人工智能的企業(yè)可能會面臨更多風險和負面影響。人工智能可以幫助組織更好地應對各種風險，更快地發(fā)現(xiàn)問題，適應數(shù)字世界的變化。

AI通過檢測日志文件中的惡意活動模式來增強安全信息和事件管理(SIEM)，從而能夠快速響應潛在威脅。用戶和實體行為分析(UEBA)是一種強大的人工智能驅動工具，廣泛應用于網(wǎng)絡安全，特別是入侵檢測系統(tǒng)(IDS)和下一代防病毒系統(tǒng)(NGAV)。UEBA消除了入侵防御系統(tǒng)(IPS)中的誤報，從而顯著提高了其有效性。此外，下一代防病毒系統(tǒng)利用UEBA作為基線，在病毒第一次出現(xiàn)在受保護的系統(tǒng)上時進行識別。

5、AI驅動的網(wǎng)絡規(guī)劃與優(yōu)化

人工智能和機器學習流程越來越成為強大的網(wǎng)絡服務工具不可或缺的組成部分。這些技術在創(chuàng)建虛擬網(wǎng)絡和識別潛在瓶頸方面發(fā)揮著關鍵作用，有助于網(wǎng)絡服務活動的整體成功。ML的趨勢分析和流量跟蹤實施進一步增強了工程師優(yōu)化網(wǎng)絡性能的能力。

6、高級分析：揭示明智決策的見解

機器學習在網(wǎng)絡分析中的融入開辟了可能性的寶庫。機器學習驅動的分析可提供對流量趨勢的深入洞察，使網(wǎng)絡管理員和設計人員能夠做出明智的決策。了解網(wǎng)絡使用情況如何隨著時間的推移而變化，可以在設計高效、穩(wěn)健的網(wǎng)絡時采取主動措施。

通過分析歷史數(shù)據(jù)，機器學習算法可以識別模式和反復出現(xiàn)的趨勢。這些知識有助于預測網(wǎng)絡需求、優(yōu)化資源分配以及規(guī)劃未來的增長。

7、增強健康監(jiān)控：開創(chuàng)主動網(wǎng)絡維護

機器學習驅動的健康管理類似于24/7全天候待命的網(wǎng)絡醫(yī)生。通過持續(xù)監(jiān)控網(wǎng)絡組件和性能指標，機器學習算法可以檢測組件故障的早期跡象，并在潛在問題升級為災難性故障之前得以預測。

這種主動的網(wǎng)絡健康方法大大減少了停機時間和維護成本。在損害整個網(wǎng)絡之前可以更換或修復關鍵網(wǎng)絡組件。以機器學習為指導力量，網(wǎng)絡可靠性和正常運行時間達到前所未有的水平，從而增強業(yè)務連續(xù)性和用戶滿意度。

總結

人工智能和機器學習的融合徹底改變了網(wǎng)絡服務，為網(wǎng)絡管理員提供了無與倫比的數(shù)據(jù)處理、問題解決和流量優(yōu)化效率。人工智能的變革力量正在重塑網(wǎng)絡服務格局，從流量管理和性能監(jiān)控到容量規(guī)劃和安全。采用這些尖端技術無疑將為全球組織帶來更強大、更安全的網(wǎng)絡基礎設施。