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人工智能(AI)如何改进网络容量规划

西北要闻
静曼
时间:2019-04-11
导读: 配置网络带宽的一些棘手技能正在从利用新工具中获得帮助。人工智能和机器学习技术提供了可精确预测网络需求的能力。

  配置网络带宽的一些棘手技能正在从利用新工具中获得帮助。人工智能和机器学习技术提供了可精确预测网络需求的能力。

人工智能(AI)如何改进网络容量规划

  网络容量规划旨在保证提供足够的带宽,从而可以可靠地满足网络SLA目标,例如延迟、抖动、丢包和可用性。这是一个复杂的、容易出错的工作,涉及严重的财务负担。直到最近,可提供有洞察力的容量规划所需的网络数据才基本上可通过静态、历史和事后报告获得。这种情况现在正在迅速改变。

 

  “通过将先进的数据科学和认知技术(如人工智能和机器学习)结合起来,IT可以推动产生新的、更智能的预测性见解,从而提高网络容量规划的准确性,”德勤咨询公司负责认知分析的执行董事Ashish Verma说。“这有助于组织释放数据潜力,以制定更灵活的决策,提高运营智慧,避免停机,并创造更好的用户体验。”

 

  尽管AI支持的网络容量规划仍处于初期阶段,但大多数容量规划供应商,包括Cisco、NetBrain、Aria Networks、Flowmon和SolarWinds等大型和小型企业,已经开始将某种形式的AI技术融入其产品中,或计划在不久的将来这样做。与此同时,如IBM Watson 等技术供应商,也在寻求进入这一市场。

 

  AI技术可支持传统的网络监控

 

  商业咨询公司毕马威(KPMG)美国首席信息官咨询业务经理弗雷德里克?林斯特罗姆(Fredrik Lindstrom)指出,利用人工智能分析多个来源的数据,可提供比严格关注链路利用率的传统网络监控工具有更高的准确性。“AI还可以对不同性能场景进行建模,并将网络性能与应用程序性能联系起来,以确定应用程序在不同性能场景中受影响的程度。”

 

  将AI驱动的机器学习技术应用于网络性能中,可以使网络控制器在增强网络性能的同时从经验中学习。

 

  “随着其不断学习,它用于决策的分析模型得到了优化,可以更好地代表网络的真实意图及其业务目标,”思科公司(Cisco)分析和机器学习学科专家杜瓦尔?耶格尔(Duval Yeager)表示。“随着网络的发展、变化以及应用程序和用户的增加,无论是本地还是云端,这都能提供准确的容量规划。”

 

  人工智能和机器学习方法可以有效地应用于流量预报/预测、流量模式检测、在线学习和自动决策,卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)泰珀商学院(Tepper School of Business)商业技术助理教授黄燕(Yan Huang)说道。

 

  “高级机器学习算法可以将大规模和高度精细的网络数据作为输入,为网络中的每个节点生成精确的需求预测,并检测网络流量和利用率的跨期模式/趋势,”黄燕解释说。“流量和需求预测的改善将能够更准确地评估网络容量需求,并减少资源过度供应的需求。”

 

  早期检测和发现跨期模式或网络流量的变化,可使组织能够采取主动措施来确保网络性能。 “复杂的预测模型可以与优化和/或模拟技术相结合,自动生成最佳的网络结构或其他结构以及相应的容量和资源规划,”黄燕说道。然后,可以根据组织最关心的特定性能指标来调整此类规划。

 

  AI技术还可以根据实时网络状况处理实时流量数据,并动态制定路由和分配决策。“它还支持增量容量配置的按需模型,”黄燕解释道。所有这些因素都可以显着降低与网络发展、维护和改进相关的资本支出和运营支出,同时降低IT专业人员管理此类活动所需的工作量。

 

  一旦安装并正确配置后,网络AI技术就可以自动进行网络容量规划,同时考虑组织的财务和风险偏好。“人工智能可以实时或接近实时地分析许多不同的数据点,这对于企业迁移到涉及数据中心、云环境和广域网的虚拟化网络是至关重要的,”林斯特罗姆说。

 

  AI还可用于以各种方式分析网络流量模式,帮助组织深入了解网络中正在运行的内容以及整体网络负载。

 

  “这一细节对短期和长期容量规划都非常有用,”劳动力管理软件和服务提供商Kronos的首席架构师兼网络和安全高级总监Doug Tamasanis解释道。

 

  从短期来看,AI可以在极精细级别上来预测每日流量突发,例如应用程序、位置、技术和协议等。然后可以使用这些发现结果来防止高峰期的网络性能下降。“从长远来看,人工智能系统可以执行最佳容量规划,预测何时无法满足短期的流量突发,以及(何时)需要进行全面升级,”Tamasanis指出。

 

  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。

 

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