人工智能（AI）将影响网络运营的所有领域，从网络管理和监控到安全和流量分析。

在达拉斯举行的ONUG 2024年春季会议完全专注于AI的发展。网络专家、工程师和爱好者都认为AI热潮将很快进入网络领域。在此次大会中，关于人工智能网络趋势的主题反复出现。

专家在很大程度上将对人工智能的普遍兴趣归因于数据量的增加。网络专业人员难以管理位于分布式网络环境中的数据，这些数据由不同位置的用户访问。现在，他们正在考虑AI如何使他们的业务受益，主要是通过自动化。然而，人们对AI是否准备就绪表示担忧，这表明，在广泛部署之前，人工智能需要达到足够的成熟水平。

网络运营中的大量数据

在此次大会，很多演讲者都提到应用程序、数据和信息数量的增加对网络专业人员带来的挑战。例如，企业现在有数千个应用程序分布在多个本地和云基础设施上。
IBM公司软件定义网络总经理Andrew Coward说，特别是IBM，拥有超过3000个分布式应用程序，服务于170个国家。

Coward说：“现在的网络在设计时并没有考虑当前应用程序的工作方式。”Coward在演讲中表示，应该以优先考虑跨基础设施的应用程序的方式重新架构网络。

然而，网络专业人士面临的问题不仅仅是应用程序过载。他们还必须应对大量数据和系统警报，这些数据和系统警报变得过于复杂而无法管理。

HPE的Aruba数据中心网络首席技术官Mark Berly在演讲中说，我们面临的最大问题是数据收集，重点是人工智能如何增强网络流量分析。我必须了解哪些设备在通信，它们在哪些端口上通信，以及通信的持续时间，才能做出明智的决定。“

网络安全专业人员在努力保护其环境时也会遇到类似的问题。在关于网络安全管理中的AI的小组讨论中，标准普尔全球市场情报高级分析师Craig Matsumoto引用了451 Research的一份报告，其中一半的受访者表示，他们无法对从安全系统收到的警报做出响应。

Matsumoto说：“29%的人表示，四分之三的警报是他们无法处理的事情，主要因为数量太多。”

AI用于数据管理和运营自动化

网络专业人士难以应对涌向他们的大量数据和信息，这导致人们对人工智能的兴趣增加。专家表示，自动化作为人工智能工具的一部分，可以帮助团队管理运营。

网络自动化工具已经上市，但自动化人工智能工具能够分析数据，并根据提供的信息自动创建预测。在网络流量分析方面，Berly表示，AI将更多地用于增强和分析，而不是为网络专业人员做出决策的有知觉工具。

Graphiant公司首席产品官Ali Shaikh同意：“这种逻辑被推到边缘，即产生数据的地方，并且可以推断出它需要对流量做什么。”

具有AI的网络安全工具有着类似的运行原理。Zscaler公司产品营销总监Ameet Naik表示，静态工具不足以保护网络环境。他说，人工智能驱动的自动化工具可以帮助网络安全专业人员进行策略管理。

AI还没有准备好

专家们还认识到，在广泛部署之前，人工智能和网络都需要进一步发展。例如，Coward说，在人工智能集成到网络之前，企业需要有足够的数据，以便该工具做出数据驱动的决策。
他表示：“确保网络设备正确，配置和管理工具得以自动化。如果你没有这种能力，人工智能将无法解决任何问题。”

在边缘人工智能方面，Shaikh说，在人工智能能够从位于边缘的数据中推断信息之前，需要对网络进行重新架构。网络基础设施本身也需要继续在OSI模型的不同层面上发展。随着这一进展，网络专业人员可以努力进一步了解自动流量管理的用例。

Shaikh说：“我们将进入增强型自动化分析领域，一边学习用例，并同时发展。”