AI 如何增强计算机网络的管理？

人工智能(AI)风靡一时。它被广泛宣传为改善各个领域业务绩效的灵丹妙药。具体来说，AI如何增强计算机网络的管理？

AI一词起源于科幻小说，通常与机器试图统治世界的荒诞故事有关。现在AI已成为现实，这一概念已经发生了变化，但其核心是能够独立决策的计算机的基本前提。本质上，在IT系统的背景下，人工智能会分析大量数据并根据其发现提供见解。当与机器学习相结合时，它可用于自动响应不同事件做出决策并执行无需人工干预的任务。AI在网络管理中的吸引力在计算机网络中，AI和机器学习现在被用于使用复杂的算法不断分析大量数据，以确定网络上到底发生了什么，做出预测并对事件发生时做出响应。这种智能分析网络数据并在无需人工干预的情况下深入了解网络性能的能力是其吸引力的核心。

人工智能的本质，以及它在整个IT界引起如此多关注的原因，在于它能够实现许多任务的智能自动化，节省大量时间，同时提高运营效率。这适用于网络管理，其中涉及网络高效运行的许多功能都可以自动化，从而大大提高网络性能、故障排除和安全性。

一个简单的例子，一个已经存在很长时间的网络交换机功能是环回检测。它是智能管理和托管交换机上的一项功能，在发生意外或故意的网络配置错误时，它为网络管理员节省了大量时间。当一个交换机端口的电缆连接回同一交换机或网络中的另一个端口时，就会发生网络环路。环回会引起广播风暴，导致网络瘫痪，因为网络流量不断放大，而不是停在预定的目的地。使用环回检测，当发生这种情况时，受影响的端口之一会自动关闭，从而缓解问题。如果没有环回检测，网络管理员必须手动定位和纠正可能位于整个网络中任何地方的故障。

人工智能和机器学习可减少停机时间、预防性维护和降低运营成本，同时节省网络管理员的时间。人工智能在这一领域不断演变的角色使公司（尤其是中小企业）能够更轻松地更有效地运营其网络，并使我们更接近自我修复网络和零接触网络管理。

利用网络日志数据

在任何计算机网络中，内部流程以及服务器日志、Wi-Fi控制器、应用程序、连接设备和其他网络设备都会不断生成大量机器数据。在传统的网络设置中，这些数据大部分都积累在日志中，很少被访问。引入人工智能和机器学习后，网络管理系统可以通过自动化来解释这些数据，确定正在发生的细节，并利用这些见解不断提高网络性能并减少停机时间。此外，它比人类更快、更准确地做到这一点。

人工智能和机器学习可用于检测问题并将解决方案应用于常见的网络问题，而无需人工输入，使其成为维护和改进网络运营的有力工具。例如，在Wi-Fi网络中，这可能意味着在某个接入点(AP)发生故障时，通过自动增加其他接入点(AP)的RF信号强度来重新配置网络并覆盖任何潜在的死角，从而保持完整的网络覆盖。

目前，人工智能和机器学习的重点是处理网络管理中更具行政性和日常性的领域。本质上，就是教网络自动执行基本管理任务，并在发现需要人工干预的更复杂问题时提醒网络管理员。

自动优先处理关键网络流量

智能交换机内置的人工智能现在也用于保证关键流量在网络中流动时及时交付。通过分析以太网数据包，这些智能交换机可以自动为不同类型的网络流量分配不同级别的服务，并优先处理IP视频和VoIP数据包，而不会影响其他网络数据的传输。这节省了专门为IP语音和视频配备单独专用硬件的费用。

使用一种称为自动监控VLAN(ASV)的技术，实时IP视频数据包被优先处理，从而确保用于监控和控制的实时视频的质量。同样，AutoVoiceVLAN技术可保证VoIP流量的质量和安全性，并确保网络用户的VoIP通话不间断。AI

和云管理网络

网络架构正日益转向集中式管理结构，管理功能由独立于数据平面的控制平面处理，例如云管理网络和软件定义网络(SDN)。人工智能和机器学习对于充分利用这些集中管理的网络架构至关重要。需要

自动分析和学习能力来实现此类基础设施带来的网络灵活性提高和易于管理的好处。人工智能和基于软件的集中式网络管理相结合，正在推动我们走向完全自动化的网络。

总结

目前使用自动化的最重要领域是零接触网络配置，智能网络设备在开机时自动连接到服务器进行自动配置和更新。这种人工智能驱动的“即插即用”部署无需大量手动设置，节省了时间，并允许将设备部署在远程位置而无需现场网络管理员。

人工智能工具也越来越多地被用于改进网络监控、管理和分析，因为它们在预测网络问题和在问题出现之前自动修复方面具有重要价值。能够查询来自多个来源的大量数据意味着人工智能和机器学习可以更好地洞察日常网络性能和当前利用率水平。这种对网络正在发生的事情的深入了解意味着可以尽早发现变化和挑战，并采取主动行动，确保性能不断优化。识别流量模式和了解网络趋势意味着可以做出更准确的预测，从而显著提高网络容量规划的准确性。

人工智能和机器学习在提高网络安全方面也发挥着越来越重要的作用，可以更好地洞察网络行为，从而可以自动识别威胁并迅速采取行动。

当然，作为一种自动化方法，人工智能和机器学习全天候工作，提供对网络的持续管理和控制，没有停机时间，这意味着额外的服务改进。

随着网络变得越来越复杂，采用集中式管理架构并支持更广泛的连接设备和操作系统，人工智能驱动的网络管理对于简化、故障排除和改进网络运行至关重要。我们很快就要迎来人工智能和机器学习对任何网络平稳运行至关重要的时代。