网络可观测性中的 AI：网络智能的曙光

快速阅读: 据《新堆栈》称，AI正革新网络管理，从被动监控转为主动智能。机器学习和生成式AI能预测故障、优化性能并改善安全性。自主型AI可自主决策，减轻工程师负担。尽管面临数据质量、可解释性及伦理挑战，AI驱动的网络智能化正逐步实现自我修复和优化，开启数字创新新时代。

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AI与网络可观测性：网络智能的开端

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想象一下这样一个网络，其中AI不仅是一种工具，而且是一个积极的参与者，一个与人类工程师并肩工作的数字同事。

2025年3月16日上午8:00
作者：克里斯托夫·普费斯特
照片来源：沈伟
在Unsplash上

说实话吧。现代网络就像一头庞然大物——一片由云、数据中心、SaaS应用、家庭办公室组成的广阔而复杂的有机体，具体取决于你的行业垂直领域，可能还包括工厂、办公室、零售点或分支机构。再加上互联网作为连接它们的骨干，以及数据量和速度的不断增加，显而易见的是，传统的监控工具就像是通过钥匙孔观察广袤的大地。

它们根本看不到大局，需要一种新的方法：人工智能（AI）的到来，这个改变游戏规则者开启了网络智能的新时代。

从被动到智能：AI革命
还记得那些盯着数百个仪表盘、翻阅无穷无尽的日志、解读晦涩警报的日子吗？那些日子正在迅速消失。机器学习和生成式AI正在将网络可观测性从被动的任务转变为积极的科学。

经过大量丰富且具有上下文感知的网络遥测数据训练的机器学习算法，现在可以实时检测异常，预测潜在故障，预见成本超支，并识别出通常会被忽略的微妙性能降级。想象一下，一个AI可以根据历史模式预测恶意流量的激增，并自动触发缓解措施以阻止攻击并防止中断。这是一个AI驱动的可观测性的实例，而且今天已经可以实现。

但AI的角色不仅仅局限于数值计算。生成式AI正在彻底改变我们与网络数据的交互方式。自然语言界面让工程师能够提问：“东海岸的延迟是由什么引起的？”并获得简洁而有洞察力的答案。

Kentik旅程更进一步，提供了易于使用且增强AI的用户体验，深入网络背景。通过利用机器学习和生成式AI，并使用我们庞大且独特的丰富数据，我们提供网络行为的见解：揭示异常、给出可能原因，并提供优化成本和性能的实际建议。

自主型AI成为主角
但真正的革命尚未到来。想象一下这样一个网络，其中AI不仅是一种工具，而且是一个积极的参与者，一个与人类工程师并肩工作的数字同事。这就是自主型AI的承诺。

这些不是普通的AI算法。自主型AI系统使其能够在定义的框架内做出决策并采取行动，允许它们在一个自主的范围内运作。可以把它们看作是数字网络工程师，最初协助处理基本任务，但不断学习和进化，使它们能够处理常规任务、排除基本问题或优化网络配置。

例如，一个自主型AI注意到云环境中存在不对称路由（这会增加不必要的成本），可以发起（或推荐给人类最终批准）配置更改，在云账户中创建适当的路由，利用现有的VPC对等来降低成本并提高性能。

在Kentik，我们的强大分析和可视化能力为开发网络的自主型AI提供了完美的基础。我们对网络状态和行为的深刻理解可以用来训练这些AI代理，使它们能够做出越来越复杂的决策并采取适当的行动，直接利用自主型AI并与合作伙伴合作。

效率、可扩展性和智能化
AI驱动的网络智能化的优势包括以下几点：
– 主动洞察力：在影响用户之前检测异常，防止代价高昂的停机时间，推荐快速修复，并确保无缝的用户体验。
– 提升效率：减少手动工作，让工程师专注于战略项目。
– 改善可扩展性：轻松应对不断增长的网络数据量，简化复杂混合和多云部署的管理。
– 运营智能化：全面了解网络健康状况，支持基于数据的容量规划和成本与性能优化。

用例：从故障排除到自主优化
AI在网络可观测性中的应用范围广泛且多样：
– 根本原因分析：确定网络问题的根源，关联事件和指标以识别根本原因。
– 预测分析：从历史趋势中预见潜在问题并主动采取措施加以缓解。
– 成本和性能优化：识别瓶颈并优化流量以确保最佳应用程序性能并最小化成本。
– 安全增强：实时检测和响应安全威胁，保护关键基础设施免受攻击。

随着自主型AI的出现，这些用例将进一步扩展。想象一下AI代理与人类工程师协作，消除枯燥的工作，让人类专注于重要的事情。

导航AI领域
尽管AI的潜力巨大，但也面临挑战：
– 数据质量：AI代理和算法的表现仅限于它们所训练的数据。确保数据准确性和完整性至关重要。验证是自主型AI系统必不可少的一部分。
– 可解释性：理解AI模型如何得出结论对于建立信任和确保负责任的使用至关重要。
– 数据质量：AI代理和算法的表现仅限于它们所训练的数据。确保数据准确性和完整性至关重要。验证是自主型AI系统必不可少的一部分。
– 伦理考量：随着时间推移，当AI代理变得更加自主时，建立明确的指导方针并确保其在定义的边界内运行变得尤为重要。

在AI计划的设计和开发阶段提前解决这些问题至关重要[这正是我们在Kentik所做的]。

未来：网络智能化
未来是以AI为基础的网络智能化。这将最终实现网络自我修复、自我优化并适应变化条件，而无需太多人为干预。短期内，以数字网络工程师形式体现的自主型AI将成为网络操作的重要组成部分，与人类工程师协作，构建更高效、可靠和安全的网络基础设施。这反过来将开启一个全新的、令人兴奋的数字创新时代。

未来：网络智能化
这不是科幻小说。这是我们现在正在构建的未来。

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克里斯托夫·普费斯特是Kentik的产品首席官。

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