【導讀】由于人工智能(AI)的發(fā)展，各組織機構都可以通過(guò)可預測、可靠及可測量的WiFi對各自的無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行改造。
如今，人工智能風(fēng)靡全球。人們普遍認為，人工智能將成為下一個(gè)顛覆行業(yè)的技術(shù);在未來(lái)幾年，人工智能將會(huì )影響到我們生活的各個(gè)方面，包括交通、醫療以及金融服務(wù)等。據市場(chǎng)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(chǎn)品和服務(wù)中普及，而且這項技術(shù)將成為超過(guò)30%的CIO的五大投資重點(diǎn)之一。
其中，AI顯示出巨大價(jià)值的一個(gè)領(lǐng)域就是無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )。使用機器學(xué)習可以將WLAN轉化為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，從而簡(jiǎn)化操作，加快故障排除速度，并為用戶(hù)體驗提供前所未有的可視性。
但是，我們還僅僅處于A(yíng)I在無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )領(lǐng)域應用的初期。即將到來(lái)的是一個(gè)真正的虛擬無(wú)線(xiàn)助手，可以主動(dòng)識別和解決問(wèn)題，并能快速可靠地預測未來(lái)事件。
多年以來(lái)，研究實(shí)驗室和各大學(xué)一直在對人工智能進(jìn)行研究學(xué)習。但是直到最近，由于計算能力、大數據和開(kāi)源技術(shù)的進(jìn)步，這種技術(shù)才在實(shí)際應用中證明了自己的實(shí)力。
CIO們在各自的無(wú)線(xiàn)戰略中運用人工智能并非沒(méi)有道理。無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )正處于一個(gè)轉折點(diǎn)，傳統的部署、運營(yíng)和管理WiFi網(wǎng)絡(luò )的方式已經(jīng)不能滿(mǎn)足當前要求。無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )中的三個(gè)基本市場(chǎng)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(lián)網(wǎng)接入技術(shù)。它比以往任何時(shí)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(shí)，鑒于大量移動(dòng)設備類(lèi)型、應用和操作系統，再加上大量的移動(dòng)用戶(hù)和無(wú)線(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)設備，無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )故障排除比以往更艱難。這種轉變需要更好地了解移動(dòng)用戶(hù)的端到端體驗，并需要新的自動(dòng)化管理工具，以通過(guò)自動(dòng)化和可編程性取代手動(dòng)的煩雜任務(wù)。
其次，移動(dòng)用戶(hù)越來(lái)越習慣于使用移動(dòng)設備個(gè)性化的無(wú)線(xiàn)服務(wù)，這些服務(wù)利用了諸如位置之類(lèi)的相關(guān)信息。企業(yè)將位置視為通過(guò)移動(dòng)用戶(hù)行為新視角，為業(yè)務(wù)運營(yíng)帶來(lái)價(jià)值的關(guān)鍵方式。
第三，企業(yè)正在將對銷(xiāo)售、人力資源和金融提供支持的IT轉移到托管云服務(wù)，以提高效率，并使內部IT技能與核心業(yè)務(wù)更好地保持一致。甚至是安防、存儲和其他關(guān)鍵基礎設施元素也正在迅速轉移到云端。然而，無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )在這種轉換方面進(jìn)展緩慢，超過(guò)90%的WLAN市場(chǎng)仍然通過(guò)本地控制器交付。將無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )轉移到云端為CIO提供了一個(gè)更具可擴展性和彈性的基礎架構，操作簡(jiǎn)便，并且可以通過(guò)流經(jīng)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )的數據提供具體行動(dòng)方案。
如果沒(méi)有正確的無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )AI戰略，IT就無(wú)法滿(mǎn)足當前無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )用戶(hù)嚴格的需求。以下是這一戰略應該包含的六大技術(shù)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(kāi)始一樣，任何有意義的AI解決方案都以大量高質(zhì)量數據開(kāi)始。人工智能通過(guò)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(gè)設備實(shí)時(shí)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(jìn)行分析，這一點(diǎn)至關(guān)重要。
二、語(yǔ)境服務(wù)
在無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )戰略中采用BLE和移動(dòng)應用的企業(yè)還將從移動(dòng)設備獲取數據，以提供高精度的位置服務(wù)，以實(shí)現語(yǔ)境服務(wù)。他們需要能夠聚合全局元數據。也就是說(shuō)，不僅要收集數據，以洞悉特定客戶(hù)行為和位置信息;還要獲得設備類(lèi)型、操作系統、應用等方面的見(jiàn)解和分析。這對基準和監測趨勢至關(guān)重要，并能及早發(fā)現宏觀(guān)問(wèn)題，從而可以主動(dòng)解決這些問(wèn)題。
三、特定領(lǐng)域的設計意圖指標
無(wú)論是試圖構建一個(gè)能夠參與美國智力游戲Jeopardy、還是能夠幫助醫生診斷癌癥、抑或是協(xié)助IT管理員診斷無(wú)線(xiàn)問(wèn)題的系統，人工智能解決方案都需要基于特定領(lǐng)域知識的標記數據將問(wèn)題分解成可以用于訓練AI模型的小部分。這可以通過(guò)使用設計意圖指標來(lái)實(shí)現，該指標是用于分類(lèi)和監控無(wú)線(xiàn)用戶(hù)體驗的結構化數據類(lèi)別。
四、數據科學(xué)工具箱
在問(wèn)題被分成特定領(lǐng)域的元數據塊之后，將會(huì )被引入機器學(xué)習和大數據領(lǐng)域。應該采用各種技術(shù)，如監督/無(wú)監督機器學(xué)習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，進(jìn)行數據分析并提供具體行動(dòng)方案。
五、安全異常檢測
通過(guò)檢測網(wǎng)絡(luò )中每個(gè)級別的異常網(wǎng)絡(luò )活動(dòng)，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(shù)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(fǎng)問(wèn)。
六、虛擬無(wú)線(xiàn)助手
大多數人在Netflix上選擇電影揭幕或從亞馬遜購物時(shí)，會(huì )收到其他類(lèi)似的電影或物品推薦，都會(huì )經(jīng)歷協(xié)同過(guò)濾。除了推薦之外，協(xié)同過(guò)濾還可用于對大量數據進(jìn)行分類(lèi)，并將其應用于A(yíng)I解決方案。
在無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )中，這種方法可以用來(lái)將所有的數據和分析轉化為有意義的方案或行動(dòng)。與虛擬無(wú)線(xiàn)專(zhuān)家類(lèi)似，有助于解決復雜的問(wèn)題。
想象一下，虛擬無(wú)線(xiàn)助手將高質(zhì)量數據、領(lǐng)域專(zhuān)長(cháng)和語(yǔ)法(度量、分類(lèi)、根源、關(guān)聯(lián)和排名等)相結合，能就如何避免相關(guān)問(wèn)題提供預測性建議，并就如何解決現有問(wèn)題提供具體行動(dòng)方案。那是一個(gè)能夠學(xué)習無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )細微差別，并能回答類(lèi)似“出了什么問(wèn)題?”以及“為什么會(huì )這樣?”等問(wèn)題的系統。AI讓這些都變成了現實(shí)。
由于人工智能(AI)的發(fā)展，各類(lèi)企業(yè)都可以通過(guò)可預測、可靠及可測量的WiFi對各自的無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行改造，實(shí)現簡(jiǎn)單且具有成本效益的無(wú)線(xiàn)操作，實(shí)現能提供驚人的新型無(wú)線(xiàn)體驗的定位服務(wù)。
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