由于冠狀病毒疫情的影響改變了人們工作和生活的許多方面，其中一個改變的領(lǐng)域就是全球互聯(lián)網(wǎng)。由于許多人在疫情期間在家遠(yuǎn)程工作，其結(jié)果是移動設(shè)備的使用率達(dá)到了歷史最高水平，數(shù)據(jù)的上傳和下載率也在不斷提高，并且視頻會議的數(shù)量激增。
由于許多組織和個人改變了他們的互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)習(xí)慣，這意味著電信運(yùn)營商不得不迅速適應(yīng)這些變化。隨著許多國家和地區(qū)依靠數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施來保持經(jīng)濟(jì)發(fā)展，這也導(dǎo)致了對網(wǎng)絡(luò)性能的更大依賴。
隨著這些使用方法和行為模式不斷變化，在過去幾年能夠準(zhǔn)確預(yù)測的許多網(wǎng)絡(luò)事件現(xiàn)在更難預(yù)測。然而伴隨著這些挑戰(zhàn)，許多電信運(yùn)營商面臨創(chuàng)收和盈利能力的更大壓力。
以下將回顧電信運(yùn)營商在這些變革時期所面臨的一些具體挑戰(zhàn)，然后對人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)如何被用來監(jiān)控和提高網(wǎng)絡(luò)性能進(jìn)行探討。
變革時期管理網(wǎng)絡(luò)性能和使用模式的挑戰(zhàn)
在冠狀病毒疫情發(fā)生之前，全世界的寬帶消費(fèi)模式是可以預(yù)測的——大多數(shù)人白天都在工作或上學(xué)，其使用率也會下降。到了晚上，全球互聯(lián)網(wǎng)的使用量就會增加。
如今，員工的父母和孩子全天都在家中，從社交媒體到視頻會議的使用都在猛增。在無法預(yù)測網(wǎng)絡(luò)停機(jī)時間的情況下，許多網(wǎng)絡(luò)提供商盡力滿足用戶需求。因此，他們需要最大程度地減少網(wǎng)絡(luò)停機(jī)時間和對網(wǎng)絡(luò)流量的連續(xù)預(yù)測，以適應(yīng)不斷變化的使用模式。
導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)問題的上行鏈路流量變化
在疫情發(fā)生之前，大多數(shù)人的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用主要是使用下行鏈路，其中包括打開網(wǎng)頁、下載文件，以及視頻流傳輸?shù)取?/div>
現(xiàn)在，隨著越來越多的人在家工作，很多人的數(shù)據(jù)上傳率大幅提高。無論是用于遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)、視頻會議，還是上傳到社交媒體，網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)都不足以處理如此多的上行鏈路流量。
這意味著，盡管電信運(yùn)營商需要監(jiān)視網(wǎng)絡(luò)中的故障，但同時需要能夠預(yù)測未來的需求并提高支撐能力。
同樣，現(xiàn)在許多電信運(yùn)營商的員工需要在家工作，他們也需要遠(yuǎn)程管理網(wǎng)絡(luò)。由于他們現(xiàn)有的工具并不是為此而構(gòu)建的，電信運(yùn)營商需要升級工具，以便其員工能夠更好地管理網(wǎng)絡(luò)。
簡而言之，他們需要更有效地利用資源并利用自主網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控的優(yōu)勢。這就是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)揮作用的地方。
人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控中的應(yīng)用
現(xiàn)在，許多電信運(yùn)營商正在使用大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能來監(jiān)視和優(yōu)化其網(wǎng)絡(luò)。
盡管現(xiàn)在正處于電信行業(yè)采用人工智能的早期階段，但通信網(wǎng)絡(luò)是如此復(fù)雜且數(shù)據(jù)量如此巨大，這一事實(shí)使得預(yù)防中斷的可能性變得越來越重要。
為了利用這些新興技術(shù)，應(yīng)該考慮人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)在通信網(wǎng)絡(luò)中的兩個主要應(yīng)用，其中包括：
·異常檢測：如上所述，由于消費(fèi)行為和數(shù)據(jù)使用方式發(fā)生了巨大變化，因此無法檢測具有靜態(tài)閾值的異常。取而代之的是，可以將無監(jiān)督學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)用于單獨(dú)學(xué)習(xí)單獨(dú)的指標(biāo)正常行為。隨著這種正常行為的不斷變化，異常閾值也會自動變化，從而導(dǎo)致粒度增加和誤報(bào)減少。
·需求預(yù)測：隨著對網(wǎng)絡(luò)性能的依賴性越來越高，準(zhǔn)確的需求預(yù)測變得比以往任何時候都更加重要。與異常檢測類似，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以接收100%的數(shù)據(jù)以預(yù)測用戶需求，因此可以及時提供適當(dāng)?shù)木W(wǎng)絡(luò)設(shè)置。
現(xiàn)在已經(jīng)討論了人工智能在通信網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用，以下回顧實(shí)際的用例，以了解電信運(yùn)營商如何利用數(shù)據(jù)。
使用案例：固定寬帶接入網(wǎng)絡(luò)的人工智能
許多電信運(yùn)營商已將自己的角色轉(zhuǎn)變?yōu)楣潭ê鸵苿臃?wù)提供商，其中可能包括多種復(fù)雜的技術(shù)，例如：
·光纖到住宅、節(jié)點(diǎn)或路邊
·數(shù)字用戶環(huán)路(DSL)
·混合光纖同軸(HFC)
·WiFi
·衛(wèi)星寬帶
這些技術(shù)中的每一種都會經(jīng)歷用戶的上行鏈路和下行鏈路事件，如吞吐量下降、數(shù)據(jù)包丟失和許多其他關(guān)鍵性能指標(biāo)，這意味著每種技術(shù)都需要實(shí)時監(jiān)控。
通過伴隨每個異常的關(guān)聯(lián)引擎，基于人工智能的監(jiān)視解決方案能夠?qū)⑹录c以下事件聯(lián)系起來。
·上行吞吐量下降
·上游代碼錯誤(CER)激增
·上游信噪比(SNR)下降
基于這些事件，電信運(yùn)營商可以更快發(fā)現(xiàn)異常情況，并能夠?qū)⒎?wù)降級通知該地區(qū)的客戶。而且，通過準(zhǔn)確地找出引起事件的相關(guān)異常，他們的技術(shù)團(tuán)隊(duì)能夠比以前更快地解決問題。
電信行業(yè)采用人工智能技術(shù)的總結(jié)：
全球經(jīng)濟(jì)變得越來越復(fù)，對網(wǎng)絡(luò)性能的依賴程度空前提高。從消費(fèi)模式的轉(zhuǎn)變到上行鏈路流量的激增，電信運(yùn)營商不得不迅速調(diào)整網(wǎng)絡(luò)，而且在許多情況下是遠(yuǎn)程進(jìn)行的。
由于這些原因，許多電信公司開始采用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控。特別是人工智能在通信網(wǎng)絡(luò)中的兩個主要應(yīng)用是異常檢測和需求預(yù)測。
雖然現(xiàn)在還處于人工智能應(yīng)用的早期，但全球性變化使這些新興技術(shù)比以往任何時候都更加重要，它們可以提高性能、提高效率，并提供了企業(yè)在競爭中處于領(lǐng)先地位的機(jī)會。
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