在线乱码卡一卡二卡新HD,最近韩国免费观看视频,国产色无码精品视频国产,亚洲男人的天堂久久香蕉

?用于運營的AI（或者說AIOps平臺）是向下一代網絡提供可見性、洞察力和自動化的智能方式。由于分布式計算、遠程用戶的激增以及大規模下一代網絡架構中存在的大量軟件抽象層，監控和保護網絡現在比以往任何時候都更具挑戰性。

網絡專業人員無法再有效地使用手動工具來監控現代網絡的性能、網絡安全和其他網絡管理領域。而應該使用預測性AIOps工具，這些工具梳理大量網絡數據，確定正常行為并解決可能出現的問題。

(資料圖)

網絡運營 (NetOps) 專業人員通常會花很長時間來嘗試了解流經企業網絡的各種應用程序和服務的網絡流量，這可能是數月甚至數年的時間。NetOps專業人員使用這些知識以及網絡可觀察性工具來識別流量何時偏離規范，這表明與性能或網絡安全相關的異常，企業需要特別注意。

在現代網絡中，這種手動基線方法存在很明顯的問題。一方面，企業現在比以往任何時候都更加依賴技術?；旌匣A架構以更快的速度添加、刪除和分發新系統，這使得NetOps團隊幾乎無法跟上。

其次，當經驗豐富的NetOps專業人員離開企業時，他們的知識也會隨之離開。新員工通過學習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展技能之間的時間差可能會使企業面臨重大風險。

機器學習和人工智能在下一代網絡管理中的好處在于，與人類員工不同，它們永遠不會離開。AIOps平臺以更快的速度學習網絡流量基線行為。此外，這些平臺會自動檢測網絡架構的添加或更改，并在很短的時間內重建網絡流量基線，而這里需要的時間比使用手動流程所花費的時間短得多。

手動操作的另一個問題是識別和修復與性能及安全相關的問題的速度。即使網絡專業人員了解關鍵業務應用程序的流量，傳統的手動工具和流程也太慢。

對技術的日益依賴以及由于網絡安全威脅導致的數據被盜、丟失或中斷的風險不斷增加，使得網絡及其支持的應用程序和系統處于不斷變化的狀態。網絡專業人員可以從大型現代網絡基礎設施的各個部分提取流式網絡遙測數據。但是，面對這么多需要分析的數據，人類現在需要人工智能來理解這一切。

由于要分析的網絡健康數據量增加，性能和安全警報的數量也在增加。網絡團隊必須首先對這些警報進行分類和優先級排序，然后進行故障排除以找到根本原因并采取補救措施。

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

AIOps平臺正在發展到可以幫助預測與性能相關的問題，并建議在問題惡化和阻礙業務運營之前解決問題的步驟。雖然關于網絡團隊應該使用預測分析工具的水平存在大量炒作，但在大型復雜環境中工作的決策者和網絡專業人員應該密切關注AIOps。

關鍵詞： 專業人員 應用程序 網絡管理 解決問題 網絡安全