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人工智能AI时代的来临

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人工智能 发表于 2020-3-5 11:44:54 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
人工智能AI现在在很多领域已经演变为一种驱动力,其本质是降低事情的技术门槛,通过AI去替代人工甚至去超越人工所不能完成的内容,降低人工操作的复杂度,增加事件的可视化,增加服务体验的人性化。AI在网络侧也已然成为一种方法论,其践行的基础是大数据和机器学习,通过大数据去获取用户的所有网络行为(包含主动行为和被动行为),通过机器学习去识别/判断/定义用户的正常行为与异常行为。从这点来看,这与当前较为热门的未知威胁感知/态势感知 有着异曲同工之处。方法还是这些方法,数据还是这些数据,只是关注点不同,所能呈现/展现出来的功能(产品定位)也会有所区别。若关注点在安全事件,就能衍生为APT检测/态势感知类产品; 若关注点在用户侧,则能衍生出基于用户体验的感知系统。当然,在各自领域再做垂直延伸,可视化、智能交互、智能troubleshooting,甚至资产标识管理等内容业务都能展开。


我们已经进入一个数据为王的时代,前些年大家在抢占支付入口,现在则在抢占数据入口。有了数据,就有无限可能。落到网络侧紧接着问题来了:1)如何抓取数据;2)如何存储海量数据;3)如何筛选出有用数据并形成有效输出;
数据的抓取相对还是比较容易的,目前业界常用的做法有几种,端口镜像mirror、分光分流TAP、分布式探针sensor等。而抓取信息的方式有全数据抓取、报文头抓取、也有标签式抓取,主要依据后台大数据处理平台的要求。
数据的存储和处理通常都是个大问题,举例来说,现在规模大一些的高校每天的日志量(NAT日志为主)高峰期已经达到T级别,如果想抓全量数据简直不敢想象。因此目前大数据AI平台通常的做法是报文头抓取或标签抓取;报文头抓取忽略掉报文里面的payload;一方面节约了存储容量,另一方面也规避了用户信息泄漏的隐患。标签抓取通常会对报文的各部分内容(含payload)进行标签定义与归类,然后上传相应的标签到AI大数据后台。从布局结构上来讲,会有专门的前端探针抓取设备流量,探针设备完成报文头截取或贴标签等操作。


说了这么多,接下来我们来看看AI是如何介入和驱动边缘接入网络的。抱着务实的态度,我们还是以当下最为广泛使用的无线接入网络来举例说明。“Up is not the same as Good”,站在无线侧,用户已经接入Up;站在用户侧,WIFI is not good enough。 怎么破?折腾用户只会让厂家死得更快更惨,那就只能折腾厂家自己了。按照传统的思路来折腾,先找出一大堆能互通访问的方式SNMP/NetFlow/Syslog/streaming/Netconf/CLI/PnP/ZTP,然后再找几个羊头做帽子,软件定义一切/自动化下发与部署/可信安全/可视化/身份认证/数据分析。。。。 哎,好复杂啊,这年头做工程师越来越累,甲方累,乙方更累。结论是通过网管的思路和维度来做智能,只能是越做越复杂,越做越累。
那就换一个维度来思考和操作——完全基于用户数据来进行。在网络接入侧完成用户数据采集,采用AP内置的sensor/agent完成所有用户流量数据的报文头抓取,然后上送后台AI平台。AI基于用户所有流量的报文头做用户体验数据分析,跟踪用户DHCP拿地址过程、认证的过程、ARP解析过程、跟踪用户每一次DNS解析过程、跟踪每一个应用TCP交互过程、跟踪每一次漫游切换、性能转发吞吐。。。。 然后再来分析用户的体验。换角度/维度处理后,突然发现原来网络上的一切都是那么的栩栩如生和清晰清澈。
如下图中展示的信息,可以从接入用户连接时间、性能吞吐、漫游效果、成功连接、信号覆盖等多个领域和维度进行用户信息数据分析。然后相关深层状况及原因,可以进入相关领域进行细致查看。有了数据,就可以深究问题、追踪问题,当然更可以做用户侧关心的各种数据的展示和展现。


如果再配合上AI驱动的RFM(Radio Resource Management)做到用户无线信号的自动调节与优化。举例来所,一个公共区域内,AI可以计算统计出每块子区域/每个角落用户接入数量和无线信号覆盖情况,可以根据位置做到信号的自动增强与优化。设想一下无线维护网工,面对用户抱怨无线不好用时,直接可以基于人员账号去查看用户的实际上网体验(各类服务报文的交付情况及延时),可以基于区块去查看无线信号的覆盖状况。AI 能自动给出优化方案,例如增加AP来解决覆盖不足的问题。


再配合基于自然语言NLP交互的界面,可以直接让AI告诉您想知道的相关信息,例如“当前最不爽的10个用户”、“四毛今天的移动/漫游轨迹”、“哪些位置信号覆盖低于30%”、“王校长上网慢的原因”。。。。如下图基于自然语言交互查询出当前最不爽的用户,然后可以基于用户进行查看具体不爽的原因,到底是无线信号问题导致的,还是DHCP/认证/DNS等原因造成的。




具体用户上网慢深层原因分析

由于是基于大数据的分析,即已经获取了用户的所有交互数据(报文头)。AI可以轻松调出之前一段时间内网络/用户的状况,即我们通常所说的历史时刻网络状态的回放。拥有大数据,一切不但皆有可能,而且轻松便捷。


SD-X时代里面的D是“Defined定义”的意思,而AI-D-X时代里面的D是“Driven驱动”的意思,我个人觉得佛语里的“加持”一词更加到位。AI加持之后网络原来还可以这么维护、用户体验还可以自动优化去保障,之前觉得很神奇的事情,现在通过AI赋能之后都可以逐步落地。这里还只是无线接入这一块,其他接入方式正在路上。欢迎对边缘接入AI有兴趣和想法的小伙伴来交流和沟通,也欢迎对无线有痛点或有更多期望的用户来体验和探讨。回想起若干年某长辈老师聊天时的一句话:真正做技术的,如果能做些改变世界的事情,才是真正最酷的。
正如之前跟很多老师/用户沟通时所聊的那样,AI会带来无限可能,会突破现有的方法理论,甚至会突破很多领域的认知。落到我们传统的网络上,AI也能让网络技术如虎添翼,大幅度降低网络工作者的工作负荷与压力,同时也能大幅度提供网络使用者的应用体验。未知未到达的将来,俗称未来,AI或许能将未知升级为先知,也能拉近当前与未来的距离。未来有多远,或只在刹那间;基于用户体验的AI网络有多远,已然降临。




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