大數(shù)據(jù)背景下人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用

徐天奕 單煒航

隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展，人工智能和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)都在快速進(jìn)步。在這2種技術(shù)的發(fā)展過程中，特別是對(duì)于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)這樣一個(gè)較為傳統(tǒng)的學(xué)科與人工智能這樣一個(gè)比較前沿的學(xué)科來說，相互的交融與滲透不可避免。本文主要分析了在大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景下，人工智能作為新興技術(shù)，在較為傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域中有什么應(yīng)用。

人工智能

人工智能作為計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域的新興學(xué)科，其發(fā)展的根本目的在于，通過研究所謂傳統(tǒng)意義的“智能”，再通過新興的計(jì)算機(jī)技術(shù)，將傳統(tǒng)意義上的“智能”通過現(xiàn)有或者可以實(shí)現(xiàn)的手段，在人為可控的基礎(chǔ)上進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。雖然人工智能的發(fā)展歷史并不久，但是在瞬息萬變的現(xiàn)代社會(huì)，人工智能已經(jīng)體現(xiàn)出了很多傳統(tǒng)技術(shù)所不具有的優(yōu)點(diǎn)，特別是在需要人操作的危險(xiǎn)行業(yè)，或者是人力密集導(dǎo)致用人成本居高不下的行業(yè)，又或者是傳統(tǒng)人力很難全部顧及，但是傳統(tǒng)技術(shù)又無法有所作為的行業(yè)。在計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展過程中，人工智能的重要性正在逐漸凸顯。

人工智能的優(yōu)勢(shì)

高可用性與穩(wěn)定性

在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，網(wǎng)絡(luò)工程師往往是處理問題的先鋒隊(duì)和主力軍，而網(wǎng)絡(luò)工程師都是由人來?yè)?dān)任的。作為人，在處理網(wǎng)絡(luò)問題時(shí)，會(huì)有正常的生理需求，也會(huì)有不可預(yù)料的情感波動(dòng)，甚至連問題現(xiàn)場(chǎng)的氣候，都可能會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)工程師處理網(wǎng)絡(luò)問題的效率，而人工智能的可用性將遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于人類。

網(wǎng)絡(luò)工程師不是機(jī)器，在處理網(wǎng)絡(luò)問題的過程中，經(jīng)常會(huì)有許多人為失誤導(dǎo)致?lián)p失慘重的例子。因?yàn)槿瞬豢赡苡肋h(yuǎn)不犯錯(cuò)誤，處理網(wǎng)絡(luò)問題的經(jīng)驗(yàn)與技能，包括是標(biāo)準(zhǔn)化的操作，都只能減少人為失誤的發(fā)生。但是人工智能的錯(cuò)誤發(fā)生率可以控制在一定范圍內(nèi)，把不可預(yù)料的人為失誤轉(zhuǎn)化為可以預(yù)計(jì)到的概率事件，這是傳統(tǒng)技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)維護(hù)上無法達(dá)到的。

無可比擬的效率性

在傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，一名合格的從業(yè)人員，往往需要通過長(zhǎng)時(shí)間的學(xué)習(xí)，并經(jīng)過層層的考核與認(rèn)證才能獲得相關(guān)從業(yè)的資格。如果現(xiàn)有人員無法滿足業(yè)務(wù)日益增長(zhǎng)的需求，進(jìn)行相關(guān)維護(hù)人員的補(bǔ)增十分困難。但是作為人工智能，其工作效率是傳統(tǒng)人工無法比擬的。并且，當(dāng)業(yè)務(wù)快速發(fā)展，現(xiàn)有的維護(hù)系統(tǒng)無法滿足業(yè)務(wù)需要時(shí)，只需要對(duì)現(xiàn)有的人工智能進(jìn)行擴(kuò)容，即可立即滿足需求。在大數(shù)據(jù)與云計(jì)算快速發(fā)展的今天，這樣的擴(kuò)容操作甚至可以在數(shù)秒內(nèi)完成，所以其效率的上限是傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)概念無法想象的。

傳統(tǒng)技術(shù)無法企及的問題處理能力

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)經(jīng)過了多年的發(fā)展，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，其系統(tǒng)的復(fù)雜程度已經(jīng)達(dá)到了過去無法想象的程度。在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的領(lǐng)域中，新架構(gòu)、新技術(shù)層出不窮，處理這些問題所需要的知識(shí)儲(chǔ)備更是呈幾何增長(zhǎng)。對(duì)于行業(yè)從業(yè)人員來說，需要不斷地學(xué)習(xí)，才能有把握去解決新技術(shù)所帶來的挑戰(zhàn)。但是對(duì)于人工智能來說，其學(xué)習(xí)速度僅局限于計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)傳輸與處理速度。相比于人的學(xué)習(xí)速度來說十分容易突破，所以人工智能具有傳統(tǒng)技術(shù)無法企及的處理能力。

大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用人工智能在傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)安領(lǐng)域的應(yīng)用

在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，可以將人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)與傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全威脅預(yù)警系統(tǒng)相結(jié)合。通過讓人工智能以機(jī)器學(xué)習(xí)或者是深度學(xué)習(xí)的方式，對(duì)需要評(píng)估系統(tǒng)中的各種數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行學(xué)習(xí)，建立出網(wǎng)絡(luò)安全事件的預(yù)警模型。以此來輔助或者代替人工進(jìn)行安全威脅預(yù)警，可以有效提升預(yù)警的敏感度和準(zhǔn)確性，顯著減少對(duì)于人力的依賴，避免出現(xiàn)人為失誤。同時(shí)人工智能還可以對(duì)傳統(tǒng)人工預(yù)警無法預(yù)知的威脅趨勢(shì)進(jìn)行提前通報(bào)，讓網(wǎng)絡(luò)安全事件的威脅降到最低。

人工智能在傳統(tǒng)管理計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的應(yīng)用

在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理領(lǐng)域，由于現(xiàn)有業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，系統(tǒng)的規(guī)模越來越大，對(duì)于維護(hù)管理人員的專業(yè)技術(shù)要求也越來越高。在人工智能的幫助下，可以將專家知識(shí)庫(kù)和問題求解技術(shù)進(jìn)行有效整合，一方面，可以迅速提升運(yùn)維人員定位錯(cuò)誤的效率;另一方面，可以有效幫助運(yùn)維人員解決傳統(tǒng)技術(shù)上定義的困難和少見的問題。

綜上所述，在大數(shù)據(jù)時(shí)代計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)會(huì)遇到很多新問題和新挑戰(zhàn)。但是隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，能夠通過技術(shù)的整合解決計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)在安全與管理上的困難。而人工智能與社會(huì)發(fā)展的結(jié)合，也能夠推進(jìn)計(jì)算機(jī)技術(shù)的可持續(xù)發(fā)展。