無線網絡戰(zhàn)略所需的6大AI要素

責任編輯:cdeng

2018-02-26 14:28:28

摘自: OFweek人工智能網

由于人工智能(AI)的發(fā)展,各類企業(yè)都可以通過可預測、可靠及可測量的WiFi對各自的無線網絡進行改造,實現簡單且具有成本效益的無線操作,實現能提供驚人的新型無線體驗的定位服務。

由于人工智能(AI)的發(fā)展,各組織機構都可以通過可預測、可靠及可測量的WiFi對各自的無線網絡進行改造。

如今,人工智能風靡全球。人們普遍認為,人工智能將成為下一個顛覆行業(yè)的技術;在未來幾年,人工智能將會影響到我們生活的各個方面,包括交通、醫(yī)療以及金融服務等。據市場研究機構Gartner預測,到2020年,人工智能將在幾乎所有新的軟件產品和服務中普及,而且這項技術將成為超過30%的CIO的五大投資重點之一。

其中,AI顯示出巨大價值的一個領域就是無線網絡。使用機器學習可以將WLAN轉化為神經網絡,從而簡化操作,加快故障排除速度,并為用戶體驗提供前所未有的可視性。

但是,我們還僅僅處于AI在無線網絡領域應用的初期。即將到來的是一個真正的虛擬無線助手,可以主動識別和解決問題,并能快速可靠地預測未來事件。

多年以來,研究實驗室和各大學一直在對人工智能進行研究學習。但是直到最近,由于計算能力、大數據和開源技術的進步,這種技術才在實際應用中證明了自己的實力。

CIO們在各自的無線戰(zhàn)略中運用人工智能并非沒有道理。無線網絡正處于一個轉折點,傳統的部署、運營和管理WiFi網絡的方式已經不能滿足當前要求。無線網絡中的三個基本市場轉變因素也使得AI不可或缺。

首先,WiFi越發(fā)成為主要的互聯網接入技術。它比以往任何時候更加重要,因此必須更具可預測性、可靠性以及可衡量性。與此同時,鑒于大量移動設備類型、應用和操作系統,再加上大量的移動用戶和無線物聯網設備,無線網絡故障排除比以往更艱難。這種轉變需要更好地了解移動用戶的端到端體驗,并需要新的自動化管理工具,以通過自動化和可編程性取代手動的煩雜任務。

其次,移動用戶越來越習慣于使用移動設備個性化的無線服務,這些服務利用了諸如位置之類的相關信息。企業(yè)將位置視為通過移動用戶行為新視角,為業(yè)務運營帶來價值的關鍵方式。

第三,企業(yè)正在將對銷售、人力資源和金融提供支持的IT轉移到托管云服務,以提高效率,并使內部IT技能與核心業(yè)務更好地保持一致。甚至是安防、存儲和其他關鍵基礎設施元素也正在迅速轉移到云端。然而,無線網絡在這種轉換方面進展緩慢,超過90%的WLAN市場仍然通過本地控制器交付。將無線網絡轉移到云端為CIO提供了一個更具可擴展性和彈性的基礎架構,操作簡便,并且可以通過流經無線網絡的數據提供具體行動方案。

如果沒有正確的無線網絡AI戰(zhàn)略,IT就無法滿足當前無線網絡用戶嚴格的需求。以下是這一戰(zhàn)略應該包含的六大技術要素。

一、收集數據的洞察力

正如所有最好的葡萄酒都是從葡萄開始一樣,任何有意義的AI解決方案都以大量高質量數據開始。人工智能通過數據收集和分析不斷獲得智能,其收集的數據越多,也變得更加智能。因此,能夠從每個設備實時收集Wi-Fi/BLE域中的數據,然后將這些信息發(fā)送到云端,AI算法可以立即對其進行分析,這一點至關重要。

二、語境服務

在無線網絡戰(zhàn)略中采用BLE和移動應用的企業(yè)還將從移動設備獲取數據,以提供高精度的位置服務,以實現語境服務。他們需要能夠聚合全局元數據。也就是說,不僅要收集數據,以洞悉特定客戶行為和位置信息;還要獲得設備類型、操作系統、應用等方面的見解和分析。這對基準和監(jiān)測趨勢至關重要,并能及早發(fā)現宏觀問題,從而可以主動解決這些問題。

三、特定領域的設計意圖指標

無論是試圖構建一個能夠參與美國智力游戲Jeopardy、還是能夠幫助醫(yī)生診斷癌癥、抑或是協助IT管理員診斷無線問題的系統,人工智能解決方案都需要基于特定領域知識的標記數據將問題分解成可以用于訓練AI模型的小部分。這可以通過使用設計意圖指標來實現,該指標是用于分類和監(jiān)控無線用戶體驗的結構化數據類別。

四、數據科學工具箱

在問題被分成特定領域的元數據塊之后,將會被引入機器學習和大數據領域。應該采用各種技術,如監(jiān)督/無監(jiān)督機器學習和神經網絡,進行數據分析并提供具體行動方案。

五、安全異常檢測

通過檢測網絡中每個級別的異常網絡活動,AI平臺可以準確檢測到已有威脅和初始威脅。此外,定位技術可用于準確定位意外或惡意的非法設備,并提供定位資源訪問。

六、虛擬無線助手

大多數人在Netflix上選擇電影揭幕或從亞馬遜購物時,會收到其他類似的電影或物品推薦,都會經歷協同過濾。除了推薦之外,協同過濾還可用于對大量數據進行分類,并將其應用于AI解決方案。

在無線網絡中,這種方法可以用來將所有的數據和分析轉化為有意義的方案或行動。與虛擬無線專家類似,有助于解決復雜的問題。

想象一下,虛擬無線助手將高質量數據、領域專長和語法(度量、分類、根源、關聯和排名等)相結合,能就如何避免相關問題提供預測性建議,并就如何解決現有問題提供具體行動方案。那是一個能夠學習無線網絡細微差別,并能回答類似“出了什么問題?”以及“為什么會這樣?”等問題的系統。AI讓這些都變成了現實。

由于人工智能(AI)的發(fā)展,各類企業(yè)都可以通過可預測、可靠及可測量的WiFi對各自的無線網絡進行改造,實現簡單且具有成本效益的無線操作,實現能提供驚人的新型無線體驗的定位服務。

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