網絡通信與人工智能

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• 網絡設備可編程
• 人工智能“入侵”網絡安全
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系列文章

“沒別的，就聊聊自動駕駛網絡”

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人工智能

人工智能屬于計算機分支，領域目前研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等，但人工智能涉及的領域遠遠不止這些，其子領域還有包括知識工程、數據挖掘、信息檢索與推薦，還涉及到數據庫技術、多媒體技術與計算機圖形學。

而人工智能應用到生活中的領域涵蓋社會管理（安防、交通、能源）、公共服務（醫療、政務、服務物流）、產業運作（農業、樓宇、零售）與個人生活（生活、娛樂、教育），堪稱是一個多領域的融合應用技術，依托于大量的數據，將原來的顯性定義規則（if、switch-case等）轉變為由機器自動學習規則（模型訓練后預測結果），數理邏輯、概率論與離散成為人工智能的數學基礎。并研究如何使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）。自動駕駛、圖像分類以及語音合成、老視頻還原等等都依托于人工智能的不斷發展。

圖1 人工智能發展白皮書

SDN

SDN（Software?Defined?Network，軟件定義網絡）起源于2006年斯坦福大學的Clean State研究課題，可通過軟件編程的形式定義和控制網絡。2009年，Mckeown教授正式提出了SDN概念。能夠有效降低設備負載，協助網絡運營商更好地控制基礎設施，降低整體運營成本。

SDN優勢包括：

• 靈活性，動態調整網絡設備的配置，再也不需要人工去配置每臺設備
• 網絡硬件簡化（如白牌交換機等），只需要關注數據的處理和轉發，與業務特性解耦，加快了新業務的引入速度
• 網絡的自動化部署和運維、故障診斷

SDN網絡指南

網絡設備可編程

逐漸網絡設備可編程化變成一種趨勢，并不斷發展至今。思科公司推出的NX-OS是一個思科專有的網絡設備操作系統。與傳統路由器及交換機設備常見的IOS系統不同的是，NX-OS專用于數據中心環境。

就操作系統自身而言，IOS（Internetwork Operating System，互聯網操作系統）是思科自研系統，而NX-OS基于Linux內核（Wind River Linux）開發，天然自帶對Python語言的支持，這使得其能夠支持相關Python腳本的創建及運行。在內存管理、對稱多處理、錯誤隔離、設備虛擬化等方面都有所提升。

SDN在5G時代又會如何？人工智能能否與可編程的網絡設備相結合？最后又能走到哪種智能程度？是否只能停留在簡單的數據分析收集與自動規劃的弱人工智能階段？如何將網絡推進到能夠推理、具有解決問題的能力并形成自主意識的強人工智能階段？

這是個未來展望，也是個新技術誕生的起點，人工智能依托于大量的數據計算，數據基于穩定快速的網絡傳輸，最后再通過數據集與模型訓練來反饋應用到多變復雜的網絡中去，將上層應用與網絡基礎設施建設牢牢結合在一起，這樣的網絡未來可能將變得具有無限可能。

圖2 思科NX-OS

開放式 NX-OS

人工智能“入侵”網絡安全

2017年9月21日，首屆國際機器人網絡安全大賽在武漢市東西湖區會議中心舉辦，打過網絡安全比賽的朋友相必都知道，以往的網絡安全賽都是選手進行網絡攻擊與防御，而這場機器人的比賽中沒有任何人工參與，根據比賽規則和賽題內容提前編寫自動化攻擊、防御與檢測工具。這場比賽將人工智能拉入到網絡安全當中，此后能否達到高智能化的自動運維、高智能化的自動網絡防御機制，這就不得而知了，但當網絡安全變得智能化的同時，網絡通信也在不斷改變。

同年，Gartner提出了IBNS（意圖的交互式網絡系統）的概念，并提出IBNS應該具備的四種能力：

• 轉譯和驗證
• 自動安裝
• 網絡狀態的察覺
• 精確診斷
• 動態的優化和補救

當運營商利用SDN、NFV和云技術，來提升業務和網絡敏捷性，降低運維復雜性和成本時，這些技術已不再滿足巨頭們對“智能網絡”的幻想了，開始交互式網絡的研究。

關于IBNS，我找到一個不錯文章，在這分享一下

像男票一樣的網絡——一份來自Gartner的基于意圖的網絡系統研究

自動駕駛網絡——ADN

當前人工智能正在從感知智能向認知智能演進，展望未來10年，通過神經網絡、知識圖譜和領域遷移等技術將使得電信網絡自治系統的出現成為可能。通過將AI與其他技術相結合，可大幅提高運維效率，不僅可以代替人工解決電信領域大量重復性、復雜性的計算工作，還可以基于海量數據提升電信網絡預防和預測能力，通過數據更懂客戶，基于數據驅動差異化的產品服務，使能高度自動化和智能化的電信網絡運營。 ————華為《自動駕駛網絡解決方案白皮書》

2019年5月，電信管理論壇TMF聯合英國電信、中國移動、法國Orange、澳大利亞Telstra、華為和愛立信等成員、合作發布了業界第一部自動駕駛網絡白皮書。

2019年9月19日，在HUAWEI CONNECT 2019期間，華為正式商用發布網絡人工智能引擎（NAIE），其目標是聚焦網絡業務場景，降低網絡領域的AI使用門檻，提高AI開發效率，幫助運營商、企業合作伙伴以及高校等在內的各方開發者。相應的也就意味著接下來的網絡發展將進入另外一個“快車道”——ADN（Autonomous Driving Network，自動駕駛網絡）

華為網絡人工智能引擎（iMaster NAIE）白皮書

圖3 iMaster MAE-CN整體框架

提到自動駕駛，應該有了解的朋友都知道自動駕駛分為六個等級（L0-L5），其中L0為完全依賴駕駛員駕駛，大于L3就意味著特定情況下，可以實現駕駛員脫手操作，當到了L5就能做到全場景下車輛行駛完全實現對系統的依賴，同樣，華為率先在業界提出Autonomous Driving Network（自動駕駛網絡）的理念及分級標準，從客戶體驗、解放人力的程度和網絡環境復雜性等方面，定義了通信網絡的自動駕駛分級標準：

L0手工運維：具備輔助監控能力，所有動態任務都依賴人執行。
L1輔助運維：系統基于已知規則重復性地執行某一子任務，提高重復性工作的執行效率。
L2部分自治網絡：系統可基于確定的外部環境，對特定單元實現閉環運維，降低對人員經驗和技能的要求。
L3有條件自治網絡：在L2的能力基礎上，系統可以實時感知環境變化，在特定領域內基于外部環境動態優化調整，實現基于意圖的閉環管理。
L4高度自治網絡：在L3的能力基礎上，系統能夠在更復雜的跨域環境中，面向業務和客戶體驗驅動網絡的預測性或主動性閉環管理，早于客戶投訴解決問題，減少業務中斷和客戶影響，大幅提升客戶滿意度。
L5完全自治網絡：這是電信網絡發展的終極目標，系統具備跨多業務、跨領域的全生命周期的閉環自動化能力，真正實現無人駕駛。

未來

上述的核心網自動駕駛網絡方案將解決5G背景下的核心網高負載、高速轉發與高速處理的難點，將網絡的數據傳輸與自動駕駛汽車相類比并定義標準，未來的網絡發展趨勢將達到怎么樣的高度真不知道，現在核心網的主要設備：路由交換機，難以想象在未來將發展成什么樣。就像人們才剛剛施行IPv4的時候，也沒能考慮到如今網絡已經發展到這樣的程度，乃至已經將IPv4網絡地址池都分配殆盡了。

立足于當前展望未來，網絡的技術棧不僅僅是Routing & Switching了，編程將變為必備知識點，人工智能將成為網絡發展的基本技能，智能化將普及到人們身邊的每一個角落。

下一篇 沒別的，就聊聊兩個華為的自動駕駛網絡平臺

總結

以上是生活随笔為你收集整理的网络通信与人工智能的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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