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人工智能将带来网络行业的变化

发布时间:2019-04-26 16:10:44 文章来源:未来智讯    
如今,互联网技术在商业消费领域取得了巨大成功。 互联网应用正在从消费者扩展到生产部门,并与工业和能源等实体经济深度整合。 这对网络通信的实时性,安全性,服务级别,海量数据处理和资源调度能力提出了更高的要求。 网络的可持续发展逐渐成为全球关注的焦点。 为了满足互联网商业模式的根本转变,我们需要从多个层面和多个维度研究新的基础理论和技术方法,包括:设计一种克服现有互联网缺陷的新网络架构,以及适合未来网络应用的研究 。 创新的关键技术,未来网络核心设备和系统的研究和开发,以及大规模的网络验证。
目前,国内外对未来网络架构和关键技术的研究已经奠定,软件定义网络(SDN)在全球范围内受到广泛关注和关注。 受益于集中控制机制和数据平面白盒化趋势,SDN可以大大提高现有网络的可控性和灵活性,有效降低网络服务提供商的投资成本和运营管理成本,并具有实时收集大量资金的能力 来自数据平面的网络数据。
随着未来网络规模的不断扩大,技术复杂性越来越强,越来越多的新应用场景,如物联网。 仅靠人类编写的集中控制程序无法有效应对可能的情况。 通过引入人工智能技术,利用SDN控制器收集的大数据进行深度学习,具有人工智能能力的计算机可以排除90%的网络故障或安全风险,并提供参考解决方案。
人类专家只需要集中精力和精力来解决机器无法解决的剩余10%的问题。 此外,这个解决问题的过程可以迭代迭代,使得机器越来越能够处理复杂的网络问题。 在路径规划和流量调度方面,未来的网络需要满足高吞吐量和低延迟的要求。 基于使用传统路径规划算法的链路负载的动态,很难实时地给出最佳的流量调度。 程序。 人工智能技术具有根据历史上大量数据主动预测和有效调度链路承载的流量的潜力。
可以说人工智能在网络管理,故障检测,网络安全,路径规划和流量调度等领域具有巨大的潜力。 网络大脑的智能水平正在成为制约网络规模和复杂性可持续发展的关键因素。
在未来的网络中引入人工智能等新事物可能会遇到一些技术挑战。 其中一个更重要的是如何提高人工智能决策的可靠性。 例如,网络中的路径规划和流量调度与诸如语音识别的消费者终端服务完全不同。 人工智能训练的深度学习模型可以允许语音识别中的某些错误,这通常是网络中不允许的。 路径规划中的错误可能会导致大规模的网络故障巨大的损失。 因此,未来网络中人工智能技术的引入应该逐步进行。 第一阶段应实现人工智能技术的突破性应用,在大数据分析的基础上实现网络故障检测和网络安全诊断。 在这个阶段,人工智能将自主解决一些简单的网络问题,并协助人类专家分析和解决复杂的网络问题。 在第二阶段,人工智能技术取得更大突破后,具有足够高可靠性的网络大脑将积极规划网络路径,其对高动态网络的优化效率可能超过传统的网络算法。 我们相信,随着人工智能技术的不断成熟,未来必将掀起网络产业的一场革命,必将为中国建立一个独立,可控,安全的新网络提供重要的历史机遇。
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