什麼是人工智慧網路優化？
AI網路優化利用AI和ML技術對企業廣域網路進行流量管理和路由。AI 工具在控制層運行，分析遙測數據，識別模式，並建議配置更改，旨在提高企業廣域網路的效能和可靠性。
隨著企業網路因雲端基礎設施和混合辦公模式的採用而變得越來越分散，網路效率低下對業務的影響也越來越大。此外，IT 環境的動態特性——雲端資源的短暫性和工作人員的流動性——意味著必須定期進行配置變更以優化這些環境。
人工智慧可以分析資料、偵測模式並即時進行更新，跟上企業廣域網路快速發展的腳步。如果將 AI 作為SASE平台的一部分進行部署，並與網路基礎設施集成，而不是作為點解決方案進行部署，則可以在不影響效能的情況下實現這一點。
您如何定義人工智慧網路優化？
AI網路優化利用AI和ML技術，透過分析網路遙測數據並提出改進建議，來提升網路效能、使用者體驗和可靠性。它以傳統的最佳化技術（如 TCP 加速、壓縮和靜態 QoS 規則）為基礎，透過採用回饋迴路來測試、驗證和改進潛在的最佳化。
AI 網路最佳化適用於整個企業廣域網，管理路由、服務品質、頻寬分配，以及在與路徑選擇相關時可能的安全策略部署。
人工智慧網路優化的核心要素
AI網路優化實現了對網路管理的智慧分析和最佳化。基礎設施的關鍵要素包括：
- 數據收集：人工智慧工具需要存取高品質的遙測數據，才能識別潛在的最佳化領域。這包括深入了解企業廣域網路的所有要素，包括本地和雲端基礎架構。
- 特徵提取：特徵提取將收集到的資料提煉成一組可用於分析的有用特徵。這樣可以消除雜訊數據，同時專注於有用的信息。
- 模型訓練與推理：透過獲取高品質數據，人工智慧和機器學習可以進行分析並尋找趨勢。學習過程是持續進行的，這使得模型能夠適應網路基礎設施和使用情況的變化。
- 網路執法：AI網路優化工具可以提出建議，但與其他網路工具的整合對於執行至關重要。AI 最適合作為融合 SASE 部署的一部分來應用，這樣就可以在整個企業廣域網路中一致地應用建議。
現代網路中人工智慧網路優化是如何運作的？
在現代網路中，AI 網路最佳化通常位於 SASE 或SD-WAN架構的雲端控制面板或集中式管理平面。該系統負責收集遙測數據，識別模式或異常情況，並建議或自動應用路由和 QoS 策略的變更。
即時路徑選擇與策略調整
路徑選擇對網路效能至關重要，尤其是對於依賴公共網際網路的 SD-WAN 和 SASE 部署而言。人工智慧系統可以根據當前的延遲、抖動、丟包率和吞吐量分析可用路徑，提供最新的資訊和排名。
這種近乎即時的可見性使人工智慧系統能夠根據效能數據和流量分析動態調整路線選擇、QoS隊列和流量控制。例如，該系統可以智慧地將視訊和語音流量路由到低延遲和低抖動路徑，同時使用成本較低的連結來承載大量流量。
AI WAN優化如何融入這個格局？
AI WAN 優化專注於企業 WAN 的最佳化，特別是選擇 WAN 路徑和應用 WAN 特定最佳化。借助人工智慧，組織可以擺脫靜態的政策和固定的演算法，採取更動態、更有智慧的方法。
人工智慧網路優化解決了哪些問題？
AI網路優化解決了企業網路中不可預測的延遲、丟包和抖動問題。現代網路流量通常會跨越多個網路服務供應商和雲端供應商，這引入了複雜性，導致 SaaS 效能差，使用者體驗下降。借助人工智慧，可以近乎即時地識別和解決問題，從而減少用戶體驗中的摩擦，並減輕營運團隊的故障排除疲勞。
人工智慧網路優化解決的效能問題
由於公共互聯網鏈路的不可靠性，透過公共互聯網傳輸的流量可能會遇到各種問題。常見症狀包括：
- 延遲
- 抖動
- 丟包
- 間歇性電壓驟降
- 共享網際網路交換中心壅塞
- SaaS 效能不穩定。
人工智慧工具擅長模式識別，能夠識別常見問題，例如一天中的不同時段的網路擁塞或反覆出現網路中斷的特定連結。基於此分析和對可用連結的了解，人工智慧可以建議替代路線或自動應用這些變更。
人工智慧有助於減少營運挑戰
維運團隊在嘗試診斷和解決與網路效能相關的問題時面臨著巨大的挑戰。企業環境日益分散，意味著企業網路流量可能會經過多個網路服務供應商和雲端平台。因此，找出問題的根本原因既困難又耗時。
AI 透過對事件進行自動根本原因分析，幫助減少開銷和平均偵測時間，並提供有關可能根本原因的見解。透過自動化調查和分類流程，這些工具可以減輕人工操作員的負擔，並允許較小的團隊快速做出決策和實施變更，從而提高複雜分散式網路的效能。
哪些數據和遙測數據可用於人工智慧網路優化？
人工智慧系統的性能取決於它們能夠獲得的數據品質。對於人工智慧網路優化工具而言，它們需要高品質的遙測數據，以便了解整個企業網路的狀況，並深入了解網路效能、安全性和用戶體驗等關鍵目標。
AI 網路優化工具通常是作為 SASE 和 SD-WAN 平台的一部分進行部署，這些平台已經收集了 AI 工具所需的各種網路流量、使用者、應用程式和安全資料。將這些資訊集中到一個單一的資料湖中，可以讓人工智慧工具更容易存取和分析這些資訊。
網路層和傳輸層指標
網路層和傳輸層指標著重於提高組織網路基礎設施的效能和可靠性。關鍵指標包括：
- 延遲
- 抖動
- 丟包
- 吞吐量
- 鏈路利用率
- 錯誤率
- 路線變更。
人工智慧模型可以利用這些指標對各種網路鏈路的健康狀況進行分類，並預測未來的效能。例如，由於使用者行為或規劃任務或作業，某個特定網路連結在特定時間內可能會出現使用量激增的情況。能夠識別這種模式的人工智慧工具可以提供建議，在這些時段將流量路由到其他鏈路，以減少擁塞和延遲。
全球 SASE 骨幹網非常適合此類分析，因為它們能夠收集遙測數據並比較多個邊緣和 ISP 之間的性能。更廣闊的視野豐富了人工智慧模型可用的訓練數據，並改善了骨幹網路中的路徑選擇。
應用程式和使用者體驗指標
數位體驗監測 (DEM)旨在透過追蹤以下指標來改善使用者體驗：
- 使用者設備遙測
- 應用程式回應時間
- 交易成功率和錯誤率
- 合成交易結果
透過對網路基礎架構和應用層指標的了解，AI 網路優化工具可以將 DEM 指標的退化與網路層級狀況關聯起來。這樣一來，他們就能發現網路層面的潛在變化和最佳化，這些變化和優化也會對使用者體驗產生正面影響。
例如，使用者報告某個 SaaS 應用程式載入速度慢，可能會促使對該應用程式進行調查，以找出潛在的改進之處。然而，更廣泛的調查可能會發現，流向該應用和其他 SaaS 應用的流量都經過一條經常過載的連結。路由更新可以減輕該連結的壓力，從而對所有 SaaS 應用程式的使用者體驗產生積極影響，而不是僅僅解決單一應用程式中的問題。
AI擁塞預測如何提升效能？
AI擁塞預測利用預測模型，根據歷史數據和即時遙測數據，預測壅塞可能發生的時間和地點。借助人工智慧，企業可以超越簡單的基於閾值的警報，識別指向潛在擁塞的模式。對於企業網路而言，這一點越來越重要，因為員工越來越依賴語音和視訊工具以及其他對延遲敏感的 SaaS 應用。
擁堵和電力短缺的預測模型
人工智慧和機器學習可以利用時間序列模型和異常檢測來識別特定網路路徑或存取點上可能出現的擁塞視窗。例如，擁有足夠歷史資料存取權限的人工智慧工具可能會注意到一些趨勢，例如員工在午休結束後查看電子郵件的傾向，或開發人員和 IT 人員安排某些任務在特定時間執行的事實。透過了解這些趨勢，人工智慧可以推薦網路路由，避免這些活動可能在特定網路鏈路上造成的網路擁塞。
雖然這些壅塞來源是企業內部的，但託管在多租戶 SASE 主幹網路上的 AI 工具具有更廣泛的可見性。透過獲取跨多個客戶和地區的匯總行為數據，他們可以識別模式並在更全局的層面上進行最佳化。
基於預測的路由和QoS操作
人工智慧能夠預測潛在的電力短缺和擁堵，使組織能夠採取措施減輕其影響。例如，人工智慧系統可以在網路中斷前將關鍵流量路由到備用路徑，或調整服務品質規則，以確保在流量高峰期優先處理對延遲敏感的即時應用程式。
這些系統適應變化的能力取決於人類參與過程的程度。對於頻繁發生且可預測的問題，人工智慧可以及時預測事件，以便人類批准更改。然而，當人工智慧識別出不可預測的即將發生的故障跡象時，可能需要自動幹預以最大限度地減少影響。組織應實施政策控制，明確哪些決策可以自動化，哪些建議需要人工審核和批准。
關於人工智慧網路優化的常見問題解答
AI網路優化能否取代傳統的廣域網路優化工具？
不，AI 網路最佳化是對傳統 WAN 最佳化工具（如快取、壓縮和 TCP 調優）的增強。人工智慧增加了一層智慧和適應性，可以根據網路基礎設施和使用情況的變化來修改配置和策略。許多現代 SD-WAN 和 SASE 解決方案都包含那些在特定情況下有意義的傳統 WAN 最佳化工具，同時也透過整合 AI 來擴展功能。
目前人工智慧網路優化能力發展到什麼程度了？
AI輔助網路優化功能在SD-WAN、SASE和數位體驗解決方案中很常見，但其有效性可能有所不同。在考慮解決方案時，請詢問 AI 功能在生產中的使用情況，包括已記錄的用例，例如動態路徑選擇、警報降噪和預測性見解。
AI網路優化如何與安全策略互動？
AI 網路優化工具能夠重新路由網路流量，但這不會以犧牲安全性為代價。工具必須確保流量仍然受到檢查或控制，但可以在多個安全、符合策略的路線之間提出建議或進行選擇，並且可以優先處理路線中的某些類型的流量。一些平台也可能使用人工智慧來分析安全策略和路由規則，以發現潛在的改進空間，例如解決冗餘或配置錯誤等對網路效能產生負面影響的問題。
團隊需要具備哪些技能才能從人工智慧網路優化中獲得價值？
要有效實施人工智慧網路優化策略，團隊需要具備資料管理、人工智慧和最佳化方面的技能，以及網路、路由和安全方面的基礎知識。操作人員應該了解應該向人工智慧系統輸入哪些數據，如何解釋其結果，以及如何決定哪些用例可以完全自動化，哪些用例需要人為幹預。
企業是否需要完全自動化，還是人工智慧網路優化可以保留人工參與？
AI 網路優化可以以多種模式部署，從完全自動化到更具諮詢性的角色，在後者中，人類仍然參與其中。通常，這種諮詢選項對於部署該技術的企業來說是一個很好的起點，使他們能夠在允許人工智慧自主地對網路路由進行低風險更改之前，測試其可見性和人工智慧建議的品質。隨著時間的推移，企業通常會轉向混合模式，其中例行和重複性變更由人工智慧管理，而高影響力決策則由人類控制。無論如何，所有建議和變更都應記錄在案，以便進行審查，並在必要時撤銷。
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