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人工智能和机房的未来
时间:2018-1-9 14:03:34 来源:郑州中科

      我发现了几个例子,AI已经对今天的网络体验产生了积极的影响。

      检测时间序列异常:当今网络上运行的许多设备是20年前发明的,它们不支持当前的管理信息。人工智能可以通过相关性来检测时间序列异常,从而使网络工程师能够迅速找到事件之间的关系,即使是经验丰富的网络专家,这些关系也不会很明显。例如,一位客户关闭了无线接入点的较低数据,间接造成DHCP广播问题,严重影响了用户连接的时间。以前,要花时间去追踪这个问题的原因。通过AI和机器学习,配置日志可在数分钟内识别出问题。我们可以教导系统识别这个问题并自动重新配置网络。

      网络数据挖掘:AI现在可以使用各种数据挖掘技术和云计算的强大功能,在几分钟内探索太字节的数据。这个过程可能需要一个网络领域的专家来完成,如果不是几周的话。通过加快这个过程,IT部门可以快速探索哪些网络功能(即操作系统,设备类型,接入点[AP])与网络问题最为相关,从而帮助IT部门快速识别导致错误的AP,客户端操作系统或网络网关性能问题。

      无监督机器学习:十五年前,在我最后一次创业时,我们正在研究Wi-Fi的位置,并希望取消现场调查的需要,以了解将信号强度映射到距离的RF模型。不幸的是,15年前,一个1U的Linux盒子没有我们需要的计算能力。我们现在拥有云计算能力,允许我们运行无监督的机器学习算法,使我们可以在不知道用户的实际位置的情况下,了解每个设备型号和位置的RF模型。 Wi-Fi和蓝牙低功耗(BLE)的融合消除了对覆盖网络的需求,无监督机器学习无需现场调查,这意味着BLE室内的位置已经准备好从一个漂亮的移动到一个一定有。

      识别802.11规范的错误实现:今天的许多网络问题都与访问网络的低成本设备数量的增加有关。随着已知问题的数据库的增长,我们可以训练人工智能算法,以更好地检测和解决有关不良802.11实现和行为不端客户的问题。

      通过应用程序预测用户体验:今天,我们通过容量规划和手动调整来确定应用程序带宽。很快,AI就能够预测用户的互联网性能,允许系统根据特定时间使用的应用程序动态调整带宽容量,手动计划将被基于历史趋势和当前日历信息的预测分析所取代。系统将认识到,全公司视频会议即将启动并分配网络资源,以优化性能和效率,将人工智能引入无线资源管理。

      间歇性的硬件问题:人工智能将能够识别从接入点或移动设备返回的数据,否则看起来像随机噪声。例如,一些网络问题与温度有关。如果设备太热,设备可能会停止工作。 AI将能够隔离这些问题并确定需要维修或更换的组件。

      从系统故障中恢复:今天,当接入点发生故障并进入脱机状态时,可能会排除故障的数据将丢失。将来,即使AI系统不能阻止失败,他们也能够预测它,并能够在接入点关闭之前捕获和保存数据。

      与GPS的室内地理定位:室内地理位置仍远远落后于户外GPS的能力。人工智能算法将能够以更精细的方式识别无线网络中的覆盖范围。但是,我们有自动安装机器人接入点,可以自动填补覆盖漏洞。

      人们很容易忘记AI还处于起步阶段。市场取得了巨大的进步,但还有很多工作要做。每当您的设备的个人语音助理在第一次尝试时不理解您的问题或提供的信息不准确时,这一点就很明显。我们的虚拟助手可以而且会变得更聪明。

      AI有几十年的创新。今天存在的计算能力使五年前无法完成的事情成为可能。量子计算仍然是我们眼中的一闪而过,但是在我的孩子的一生中,已经有迹象表明它已经成为现实。量子计算将在处理能力方面提升数倍,同时也是我们人工智能冒险的重要催化剂。


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