?用于運(yùn)營的AI（或者說AIOps平臺）是向下一代網(wǎng)絡(luò)提供可見性、洞察力和自動化的智能方式。由于分布式計(jì)算、遠(yuǎn)程用戶的激增以及大規(guī)模下一代網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中存在的大量軟件抽象層，監(jiān)控和保護(hù)網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)在比以往任何時(shí)候都更具挑戰(zhàn)性。

網(wǎng)絡(luò)專業(yè)人員無法再有效地使用手動工具來監(jiān)控現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)的性能、網(wǎng)絡(luò)安全和其他網(wǎng)絡(luò)管理領(lǐng)域。而應(yīng)該使用預(yù)測性AIOps工具，這些工具梳理大量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，確定正常行為并解決可能出現(xiàn)的問題。

理解和監(jiān)控“正常”網(wǎng)絡(luò)行為

網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營 (NetOps) 專業(yè)人員通常會花很長時(shí)間來嘗試了解流經(jīng)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的各種應(yīng)用程序和服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)流量，這可能是數(shù)月甚至數(shù)年的時(shí)間。NetOps專業(yè)人員使用這些知識以及網(wǎng)絡(luò)可觀察性工具來識別流量何時(shí)偏離規(guī)范，這表明與性能或網(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)的異常，企業(yè)需要特別注意。

在現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)中，這種手動基線方法存在很明顯的問題。一方面，企業(yè)現(xiàn)在比以往任何時(shí)候都更加依賴技術(shù)。混合基礎(chǔ)架構(gòu)以更快的速度添加、刪除和分發(fā)新系統(tǒng)，這使得NetOps團(tuán)隊(duì)幾乎無法跟上。

其次，當(dāng)經(jīng)驗(yàn)豐富的NetOps專業(yè)人員離開企業(yè)時(shí)，他們的知識也會隨之離開。新員工通過學(xué)習(xí)曲線了解正確與不正確的流量流。失去知識淵博的員工和等待新員工發(fā)展技能之間的時(shí)間差可能會使企業(yè)面臨重大風(fēng)險(xiǎn)。

機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能在下一代網(wǎng)絡(luò)管理中的好處在于，與人類員工不同，它們永遠(yuǎn)不會離開。AIOps平臺以更快的速度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)流量基線行為。此外，這些平臺會自動檢測網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的添加或更改，并在很短的時(shí)間內(nèi)重建網(wǎng)絡(luò)流量基線，而這里需要的時(shí)間比使用手動流程所花費(fèi)的時(shí)間短得多。

分析網(wǎng)絡(luò)狀況數(shù)據(jù)

手動操作的另一個(gè)問題是識別和修復(fù)與性能及安全相關(guān)的問題的速度。即使網(wǎng)絡(luò)專業(yè)人員了解關(guān)鍵業(yè)務(wù)應(yīng)用程序的流量，傳統(tǒng)的手動工具和流程也太慢。

對技術(shù)的日益依賴以及由于網(wǎng)絡(luò)安全威脅導(dǎo)致的數(shù)據(jù)被盜、丟失或中斷的風(fēng)險(xiǎn)不斷增加，使得網(wǎng)絡(luò)及其支持的應(yīng)用程序和系統(tǒng)處于不斷變化的狀態(tài)。網(wǎng)絡(luò)專業(yè)人員可以從大型現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的各個(gè)部分提取流式網(wǎng)絡(luò)遙測數(shù)據(jù)。但是，面對這么多需要分析的數(shù)據(jù)，人類現(xiàn)在需要人工智能來理解這一切。

發(fā)現(xiàn)問題并提供建議

由于要分析的網(wǎng)絡(luò)健康數(shù)據(jù)量增加，性能和安全警報(bào)的數(shù)量也在增加。網(wǎng)絡(luò)團(tuán)隊(duì)必須首先對這些警報(bào)進(jìn)行分類和優(yōu)先級排序，然后進(jìn)行故障排除以找到根本原因并采取補(bǔ)救措施。

網(wǎng)絡(luò)管理員通常需要幾天或幾周的時(shí)間來確定根本原因，并手動排除單個(gè)性能或安全警報(bào)；找到解決問題的可行方法也可能需要大量時(shí)間。這就是AIOps平臺大放異彩的地方。這些工具對網(wǎng)絡(luò)問題進(jìn)行警報(bào)、分類和優(yōu)先級排序，以及查明問題發(fā)生的位置并推薦解決問題的方法。

預(yù)測分析的力量

AIOps平臺正在發(fā)展到可以幫助預(yù)測與性能相關(guān)的問題，并建議在問題惡化和阻礙業(yè)務(wù)運(yùn)營之前解決問題的步驟。雖然關(guān)于網(wǎng)絡(luò)團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該使用預(yù)測分析工具的水平存在大量炒作，但在大型復(fù)雜環(huán)境中工作的決策者和網(wǎng)絡(luò)專業(yè)人員應(yīng)該密切關(guān)注AIOps。