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人工智能(AI)如何改进网络容量规划?

2019-04-09 14:54
来源: 企业网

基于AI的容量规划:入门

IT资产和服务管理软件提供商Ivanti的联邦系统工程师马塞尔?肖(Marcel Shaw)表示,开始使用基于AI的容量规划技术的最佳方式是获得一个成熟的技术,并且该技术已经取得一定程度的成功且得到企业的认可。

“同时,管理员应谨慎对待AI学习算法所提供的建议,”他说。“AI学习算法将在未来几年内得到大幅改善,因此客户在完全信任AI解决方案所推荐的容量需求之前,需要有耐心并允许AI技术逐渐成熟,这将是非常重要的。”

林斯特罗姆建议,在数据源和监控范围方面,从小规模着手。“至关重要的是,数据源可靠且一致,并且(AI)系统能够在至少一个完整的商业周期内生成基线,”他解释道。

Tamasanis指出,将网络端口进行复制,并部署到关键网络设备,这是提供数据流的最佳方式,该数据流能够为分析平台提供数据。可以将特定系统(例如无线控制器、VPN集中器和防火墙)直接配置为流数据。“任何人工智能系统都需要这些类型的数据供应,而且网络的覆盖范围越大越好,”Tamasanis说。“关键是要将最大量的数据提供给(AI)平台。”

在适当的环境中提供正确的数据也很重要。云计算平台开发商OpsRamp的工程总监Murthy Garikiparthi表示:“准备好数据,以便轻松获取解决方案,并确保该方案提供与您的目标相关的网络容量视图。”一旦建立了数据管道,并且速度和数据供应保持一致,该(AI)解决方案就可以开始监视特定行为的数据。“最后,一旦AI开始提出建议,IT运营团队就可以依据这些见解来制定自动化策略,”Garikiparthi建议道。

Tamasanis强调了选择合适的AI平台的重要性。“有些平台更适合某些公司,”他指出。“这种自然的差异既是人工智能分析的一个吸引人的特征,也是一个有害的特征。”Tamasanis还建议避免使用自动化配置。“虽然从反应时间上很有吸引力,但数据的错误解读可能会带来降低性能的效果,”他警告说。

对AI资源和准确性的误解

关于使用AI进行网络容量规划的最大误解可能是,该技术并不是特别耗费资源,特别是在人机交互方面。林斯特罗姆说,这种错觉“是由一些供应商所导致并加深的,他们会让你觉得,只要你安装这个工具,它就能完成所有工作,无需任何人管理。”

另一个误解是,基于AI的网络容量规划是一种全有或全无的游戏。耶格尔(Yeager)建议,企业应该以分阶段的方式与供应商合作,以模块化的方式部署解决方案,并专注于价值最大的用例。鉴于许多未来的网络元素将基于云端并且依赖于订阅,这种方法尤其重要。“以分阶段的用例方式部署将保证IT经理不会为尚未部署的服务和解决方案支付云订阅费用,”耶格尔解释说。

肖(Shaw)说,关于使用AI进行容量规划的最大误解是,AI解决方案始终是准确的。“在AI解决方案成熟之前,管理员必须验证并质疑由AI驱动的容量规划解决方案所提供的建议,这是极为重要的。”

AI容量规划的缺陷

与任何新兴技术一样,AI容量规划也伴随着一些隐患,随时会摧毁那些无知和粗心大意的人。林斯特罗姆说,那些急于使用该技术的组织往往会做得过大、过快,并期望在系统没有进行任何精细调节的情况下立即获得结果。“如果系统没有足够的数据进行分析,或者数据不可靠或不一致,则这些工具将无法生成准确的网络状态或网络性能情况,”他警告说。

远离那些只提供不完整产品或服务的供应商,这也很重要。“当今市场上大多数解决方案只能为网络的一小部分提供巨大优势,却无法为有线、无线、设备、客户端、应用程序、安全、策略、跨域、广域网、云和数据中心提供完整的网络解决方案,”耶格尔指出。

使用不基于开放平台的AI产品和服务,将使面向智能的服务难以扩展到组织的其他部分。 “未来的运营将不再是相互孤立,各个部门将共享网络、服务、运营和使用数据,以增强企业范围内所有部门的能力,”耶格尔说。

由于人工智能是一项相对较新的技术,因此采用该技术的人经常会遇到来自保守管理者和员工的抵制,他们意图保护组织内的知识、旧的工作流程和自己的工作。“旧的做事方式不能过于僵化,以至于拒绝人工智能的好处。”Garikiparthi警告说。

Tamasanis说,AI只是提供了一个意见,而不是一个结论性的陈述。“将这样的工具与现有的网络设备和工程师整合起来,这将是一个渐进的过程。”

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