世界正变得越来越依赖于数据，这意味着对网络停机甚至明显延迟的不容忍度正在上升。 与数字时代的早期不同，糟糕的网络性能不仅仅是一种烦恼； 它现在威胁着我们的生产力、我们的生活方式甚至我们的生活。
与此同时，网络基础设施正在演变成一个多方结构，其中一个数据流与数十个独立提供者交互，其中任何一个都可能成为应用程序和用户之间的薄弱环节。 这迫使数字组织在网络监控和管理方面变得更加主动，这推动了对日益复杂和智能的分析引擎的需求。
运营洞察力
您无法管理您看不到或理解的东西，这是网络的基本原则。 这就是为什么许多组织正在转向新一代人工智能 (AI) 支持的分析，它不仅可以比当前软件更快、更准确地处理性能数据，而且还可以动态调整他们的重点来检测异常和数据模式 保持隐藏。
根据 360 Market Updates 的数据，到 2026 年，全球网络分析市场将增长一倍以上，达到 27 亿美元，复合年增长率为 16.4%。 关键要点在于，现代分析不仅可以监控比特率和吞吐量，还包含范围广泛的指标，以确保网络不仅正常运行而且经过优化。 同样，智能分析可以像数据模式一样动态发展，这意味着它们可以跟上新部署和新用例的步伐，而无需程序员或网络运营商的直接控制。
Enterprise Networking Planet 的 Michael Sumastre 表示，随着组织经历数字化转型，将大部分企业数据生态系统置于智能控制之下，智能分析的发展能力将被证明是至关重要的。 在数字经济中，我们可以预期业务的步伐将迅速加快——即使利润率变得更窄，机会来自高度针对性的细分市场。 这意味着诸如网络资源使用、负载平衡和许多其他功能之类的事情必须跳转到近乎实时的状态，以确保可以利用数据和服务以获得最大利益。 随着 5G 网络和物联网 (IoT) 连接从汽车到健康监测设备的一切事物，当您播放最新的猫视频时，性能下降将变得比几秒钟的延迟严重得多。 （另请阅读：大数据和 5G：这个交叉点通向何方？）
同样重要的是能够降低网络管理的当前成本和复杂性。 正如网络自动化供应商 Accedian 指出的那样，性能监控和故障排除是网络提供商的主要成本中心，不仅在日常运营方面，而且在因中断造成的收入损失方面。 然而，通过在整个网络基础设施中部署智能代理，组织可以快速确定任何问题的根源，转移受影响系统周围的流量，然后以比传统管理环境快得多的速度进行修复。 甚至这种级别的纠正措施也将变得罕见，因为注入整个网络的智能将能够在小问题变成大问题之前很久就识别出来，这意味着可以在用户甚至知道存在问题之前实施修复。
诚实的网络
人工智能不会在纯粹的操作层面上提高网络性能。 它还可以深入研究流量模式和其他数据集，以确保网络用于其预期目的并防止黑客攻击和数据窃取。 安全公司 Cylynx 最近概述了金融机构、保险公司和其他组织使用智能分析来打击网络盗窃、欺诈和滥用的多种方式——估计这个问题每年造成超过 5 万亿美元的损失，近 6% 全球GDP。
通过海量数据收集和高速智能分析，组织可以发现各种骗局的模式，包括进行身份盗用、伪造和其他犯罪的欺诈团伙，以及试图创建假身份证、接管账户和提交虚假信息的企图 获得资金。 此外，其中许多图案还包含数字线索，使调查人员能够追查肇事者。
结论
虽然人工智能正以多种设置被引入企业数据环境，但其部署仍处于非常初级的阶段。 到目前为止，大多数用例仍处于测试阶段——因为没有人十分确定 AI 会在有机会的情况下做什么。
然而，似乎 AI 对数字世界的渗透越多，就越依赖它来维持平稳运行环境所需的无数复杂平衡。 没有什么比网络更深刻的了。
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