人工智能（AI）继续占据科技头条，其惊人的潜力影响着许多行业。网络基础设施是人工智能不断改进的技术产生重大影响的领域之一。
在本文中，我们将探讨人工智能驱动的网络基础设施是如何工作的，以帮助您了解人工智能和相关工具是如何影响网络设计、维护和管理的。我们还将探讨语音、视频和统一通信 (UC) 的相关原理，重点介绍人工智能基础设施如何增强这些基本服务。
网络技术的演变
网络正变得越来越复杂。对带宽、弹性、可用性、安全性以及内部和外部资源的要求不断提高，这些都已成为网络设计的固有组成部分。
企业网络可能会迅速发展成为一个庞大、笨重的实体，难以长期有效地管理和维护。网络自动化系统帮助减轻了管理网络许多不同方面的头痛问题，但仅靠网络自动化并不总是足够的。
整个网络管理的下一步自然是引入人工智能。人工智能为网络自动化系统增加了智能，使其能够动态优化网络，智能地响应不断变化的行为和模式，并快速应对潜在的安全威胁，所有这些都无需人工干预。
人工智能驱动的网络设计和管理大大降低了网络管理的复杂性。随着网络管理系统变得更加自主，这使得网络管理员能够更有效地开展工作。
在本文中，我们强调了人工智能在这一领域的可能性。AI 智能在网络监控和自动化系统中有实际的生产应用，但每个系统的实际功能取决于每个产品制造商采用的 AI 集成水平。
虽然我们并不是在讨论任何特定的人工智能驱动的网络监控系统，但所描述的所有功能和特性在当今的网络自动化系统中都以某种形式存在。
网络设计对实时服务的影响
语音、视频、统一通信和其他面向协作的应用等实时服务在很大程度上依赖于网络近乎完美的运行。我们都曾在通信应用中经历过低质量、不流畅的声音或冻结的帧，我们知道这有多么令人沮丧。但挫败感还远远不够。
如今，企业的正常日常运营越来越依赖于通信系统，以支持移动办公和混合办公模式，因此这些系统已成为关键任务。如果没有实用有效的通信和协作工具，企业很快就会陷入停顿，遭受严重的经济损失，并可能失去市场定位。
人工智能在网络基础设施中的作用
在过去十年中，网络自动化系统已成为网络和电信的重要组成部分。
许多值得一提的专有和开放系统网络自动化解决方案已被引入该行业，并取得了卓越的成果。现在，人工智能驱动的解决方案正在丰富这些系统，为支持网络运营，特别是RTC实时通信服务，引入了必要的智能和适应性。
人工智能在网络基础设施的几个特定领域发挥着特殊作用。
人工智能驱动的网络管理
网络管理是确保网络以最佳状态运行所需的日常维护。人工智能可以通过为自动化添加智能来简化此过程，提供基于实时需求和自适应网络策略的动态网络设备配置修改等功能。
人工智能驱动的网络管理主要关注动态和智能适应性。这解决了哪些关键任务服务获得优先权的问题，确保资源得到有效利用，并预测潜在问题，以便在影响用户之前得到缓解。
提高服务质量 (QoS) 和体验质量 (QoE)
高质量的语音和视频服务需要顶级性能。QoS和QoE是帮助保证这些性能标准的重要组成部分。AI 可以通过预测分析和实时网络调整进一步增强这些功能。
人工智能最值得关注的功能之一是预测分析。当应用于交通管理时，历史数据和实时数据可用于预测网络行为，从而实现需求预测和未来容量规划。
人工智能还可以检测出可能预示安全威胁或硬件故障的异常模式，否则这些模式可能无法检测到。此功能可以快速通知管理员并进行快速干预。
实时通信服务的人工智能基础设施原则
有效的网络设计对于支持关键服务（包括实时服务）的高要求至关重要。人工智能在保证此类应用的网络完美运行方面的作用主要集中在带宽管理、最小化延迟和抖动以及确保可扩展性方面。
带宽分配和管理
适当的带宽分配可确保语音和视频服务以最佳方式运行而不会中断。利用软件定义网络 (SDN)、MPLS和其他复杂网络技术的网络基础设施可从自适应和智能带宽分配中受益。
延迟、抖动和数据包丢失注意事项
人工智能应用于网络监控和维护系统也有利于最大限度地减少延迟、抖动和数据包丢失，这三种是实时通信服务最重要的网络现象。人工智能的预测分析能力非常适合预测和缓解此类网络问题。
人工智能可以检测异常并实时调整参数，确保语音和视频传输顺畅可靠。
网络安全人工智能
确保语音、视频和 UC 流量安全对于保护敏感通信免遭拦截或未经授权的访问至关重要。AI赋予网络管理和自动化系统的智能和适应性也可以显著增强网络安全性。
先进的人工智能驱动的入侵检测和预防机制可以识别威胁并实时做出响应。人工智能可以分析数据流中的模式，以检测偏离正常行为的恶意活动，立即采取行动应对潜在的违规行为并最大限度地减少危害。
未来趋势和发展
预计在不久的将来，人工智能的影响将触及电信和网络的众多领域。人工智能与5G 网络和边缘计算的融合正在改变移动通信。人工智能与下一代移动网络之间的协同作用通过提供更快的速度和更低的延迟增强了 UC 体验。
边缘计算使智能更贴近用户，减少延迟并提高实时处理，这对于语音和视频应用至关重要。
此外，人工智能在网络领域的发展还包括预测网络和自我修复系统。人工智能在网络虚拟化和软件定义网络 (SDN) 中发挥着重要作用，可实现灵活高效的网络管理。
预测分析使网络能够主动预测和解决问题，而自我修复系统可以自动纠正故障，确保服务持续可用。
结论
人工智能与网络基础设施的整合正在通过提高效率、安全性和用户体验来改变语音、视频和 UC 的交付方式。通过采用人工智能驱动的网络设计原则，组织可以确保可扩展、可靠和高质量的通信服务，满足当前和未来的需求。
采用这些技术可使企业在快速发展的数字环境中保持竞争力。
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