网络中的人工智能
与此同时，恶意者正利用人工智能开发更加先进且适应性强的网络攻击，通过AI驱动的机器人和自动化安全漏洞发现工具，精准利用网络和API中的薄弱环节和盲区。
为应对挑战，您必须采用人工智能驱动的网络优化，保持领先优势。 人工智能可以实时分析流量模式，识别异常，自动响应威胁，并动态调整网络配置，实现最佳性能与安全。 这样，您能更有效地管理网络复杂性，提升系统弹性，并防护现代人工智能驱动的威胁。
阅读这篇博客，了解为什么企业应在网络中部署人工智能，以保护日益复杂的数字环境。 本文还展示了人工智能在网络中的应用案例，并分析了网络应用的人工智能技术类型。 最后，我们讨论了如何优化支持人工智能的网络，助力人工智能应用实现最高效运行。
人工智能在网络中的价值
我们采用人工智能技术，实现实时流量分析、智能路由和预测优化，显著提升网络性能与可靠性。 通过快速检测异常并自动响应威胁，人工智能还能强化网络安全，超越传统防护方法。 借助具备自然语言界面的人工智能助手，NetOps 团队无需深厚技术背景，就能用简单语言高效完成网络任务，提升用户体验。
以下是借助人工智能提升数字网络的更多优势。
- 优化网络性能。 智能流量管理让网络运行更高效、更灵活。 我们能利用人工智能持续监控所有端点的网络流量模式和使用情况，实时发现拥塞、瓶颈或不理想的路由。 随后，人工智能会动态调整流量路径，平衡服务器或数据中心间的负载，优先保障关键任务，从而实现更快响应和更低延迟。 我们还可以动态调节服务质量（QoS）和服务类别（CoS）设置，根据当前的网络需求智能分配带宽和服务优先级。 在路由层面，人工智能通过动态优化如OSPF（开放最短路径优先）协议，提升内部流量路径效率，并利用BGP（边界网关协议）通过智能路径选择和策略实施增强对外连接性能。
- 简化网络运营。 我们通过自动化配置、监控和故障排查等日常任务，降低了 NetOps 团队的手动干预需求。 AI 能从多个渠道采集和关联原始数据，例如 SNMP（简单网络管理协议）设备、指标和 OpenTelemetry 生成的日志，整合分散数据，呈现统一的运营视图。 利用预测分析，AI 可提前识别潜在问题，帮助您主动维护，最大限度减少停机，提升运营效率，快速响应事故。 借助 AI 助手，网络运营人员可通过自然语言迅速发现、排查和诊断延迟、拥塞及停机等问题。
- 提升用户体验。 AI助手让您轻松应对复杂网络环境。 您无需记忆命令或切换多个界面，只需用自然语言与系统交流。 AI实时提供洞察、建议解决方案并自动修复问题，加快问题处理，保障用户网络流畅高效。
- 提升网络安全。 我们实时分析网络用户行为，及时发现异常，捕捉如异常访问模式或数据传输这类潜在的恶意活动和威胁。 将人工智能技术应用于网络安全，加快事件响应并主动检测威胁，让您能在问题扩大前及时应对，降低安全违规和网络中断的风险。 人工智能安全运营中心（AI SOC）借助AI，实现传统安全运营中心中监控、检测、调查和响应的自动化，带来更快、更精准、更具扩展性的安全运营。
- 成本优化。 您使用人工智能优化网络，不仅提升性能，同时有效控制成本。 AI依据实时需求智能分配资源，避免浪费，降低运营负担。 以服务提供商行业为例，AI可应用于5G无线电优化，在流量低时自动关闭使用率低的基站，并在流量增大时及时恢复。 这种动态调整节能减负，助力电信运营商在保持服务质量的同时显著降低运营成本。
网络中应用的 AI 工具与技术
优化网络性能、自动化运营并增强安全时，我们会采用多种 AI 工具和技术。这些工具和技术包括以下内容。
- 机器学习 (ML)通过分析海量数据识别模式。 我们利用机器学习技术，在网络场景中检测流量异常，结合历史数据预测拥堵和潜在故障，从而避免性能瓶颈。
- 大型语言模型（LLM）属于生成式人工智能的一种，我们利用海量数据和深度学习技术生成、整合并处理文本。 我们在人工智能网络领域中利用 LLM 的应用正快速增长，尤其是在自然语言与技术配置交汇的场景。 这包括简化并自动化网络配置，实现将自然语言指令转换成结构化配置命令或应用模板。 我们还应用它们进行代码生成，以及加快网络文档的创建和更新流程。
- 机器推理 (MR)超越模式识别，将基于逻辑的决策应用于复杂且动态的网络环境。 MR 技术基于已有知识模拟多种可能步骤，判断最佳行动方案，促使 AI 系统从被动监控升级为主动、智能化管理。 网络场景中，它能针对拥堵或漏洞问题提出有效补救策略。
网络中的人工智能应用场景
以下是人工智能在关键网络功能领域中提供洞察力并提升性能、安全性和效率的主要方式：
- 网络自动化。 我们利用AI处理配置、管理和优化等常规重复任务，从而提升效率并减少人为错误。 无需手动配置每台路由器或交换机，AI系统会自动执行并验证分布式环境中的配置变更。
- 预测分析与洞察。 我们利用人工智能模型分析网络健康、用户行为和流量模式的大量数据，帮助您提前识别带宽需求和性能瓶颈。 基于历史数据和实时趋势，人工智能能够预测链接拥堵时刻和设备可能故障，助您主动应对。
- 性能监控。 AI 能迅速识别引起性能下降的模式，并深入分析问题根源，比如具体设备、接入点、交换机或路由器。 AI 通过发现异常模式，提前警示潜在网络问题，提升实时监控效果，通常比人工操作员更早发现故障。
- 网络安全。 我们可以利用人工智能分析威胁模式，主动提供洞察，更快识别和应对威胁，从而及时发现零日攻击。 即便攻击采用了未知手法，来自可疑地区的失败登录次数骤增也能帮助您识别撞库攻击。
- 智能路由与弹性扩展。 我们借助 AI 动态平衡负载，实现资源高效分配，轻松应对流量高峰。 流量达到顶峰时，AI 会智能绕行未饱和链路或自动启动更多网络资源，确保性能稳定。
通过 AI 驱动的网络与安全保障您的 AI 基础设施
随着您采用人工智能基础设施支持人工智能工作负载和应用，您的网络环境将面临新的挑战。 这些工作负载需要极大的带宽、低延迟和实时响应，远远超出传统网络解决方案的承载能力。 为了应对这一变化，现代网络必须进化，而利用人工智能优化网络性能是顺理成章且不可或缺的选择。
比如，利用 AI 优化流量管理，满足 AI 工作负载对高容量和低延迟数据传输的需求。 搭载 AI 的网络系统能够实时监测流量模式，识别拥堵点，并灵活调整路由和带宽分配。 这样可以确保计算集群和数据管道的性能达到最佳，最大化 AI 数据流的吞吐量，同时极大降低延迟。
AI 还可以自动化智能网络分段，以使网络段与 AI 集群保持一致。 人工智能基础设施通常涉及专用于特定工作负载的独立 GPU 集群。 AI 可以自动分析计算工作负载、流量模式和应用行为，然后创建或调整网络段以满足工作负载需求。 它还可以根据需求和负载平衡目标动态地为这些部分分配或重新分配 GPU 资源。
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