自主运行网络

什么是自主运行网络？

自主运行网络通过降低复杂性、提高安全性和增强用户体验，让网络运维大为改观。

• 提高效率和功效：AI 驱动型工作流程自动化最大限度地减少了手动故障排除操作，使 IT 团队能够专注于落实战略计划，避免被日常网络维护事务缠身。
• 提升性能：通过主动检测和解决问题，自主运行网络可以提高可靠性并减少停机时间。
• 增强可扩展性：通过使用自动配置来动态命名设备、将其分配到站点并应用设备配置文件，可以大大减少登录和配置时间。
• 增强安全性：安全性也因此得到强化，借助 AI 算法，够快速识别并化解威胁，避免影响运营。
• 改善用户体验：端到端自动化确保网络动态适应网络流量需求，为最终用户提供卓越的性能。

通过采用自主运行网络，组织可以打造面向未来的基础设施，赋予它更强的可扩展性、安全性和弹性。

这两个术语经常被混用。自主网络泛指只需极少量人工输入即可运行的网络。而自主运行网络则是一个更具体的框架，它参照汽车自动驾驶技术的开发阶段，定义了一个从数据收集、洞察分析到完全自主的成熟度发展进程。

AI 驱动型支持对于管理自主运行网络的运营速度和复杂性至关重要。它能够实现实时诊断、主动解决问题以及自然语言故障排除，从而减少对专业知识的依赖。随着网络日益自主化，AI 驱动型支持可确保 IT 团队能够解读洞见、根据建议采取行动，同时自信从容地保持控制权。

随着网络变得更加自主，IT 团队必须对 AI 的决策建立信任。这种信任是基于长期的稳定表现和透明度培养起来的。随着 AI 不断学习和改进，它应该展示出其做出准确评估和推动整个生态系统网络优化的能力，最终提高整体效率。这一持续发展增强了人们对其功效的信心。

为了进一步巩固信任，供应商应该确保 AI 决策过程保持透明，通常称为可解释 AI (XAI)。通过详细说明推动这些决策的技术（例如强化学习、自然语言处理和决策树），供应商可以帮助 IT 团队了解 AI 如何得出结论。这种透明度提供了清晰性和保障，确保网络采取的行动既可靠又有益。

自主运行网络可以发现 IT 团队可能错过的见解，快速识别根本原因以节省数小时的故障排除时间，并进行自我修复以确保最佳性能。最终结果是网络运行更加智能，这使得 IT 团队可以专注于创新而不是采取补救措施。

虽然自主运行网络不会完全消除 IT 工作，但它会改变 IT 角色的性质。虽然某些常规任务可能实现自动化，但专业人员对这些网络的构建、管理及监督仍将至关重要。这将增加对 AI 集成、大数据分析和战略规划等高级技能的需求。

借助 Mist AI 和 Marvis 虚拟网络助手 (VNA)，HPE Networking 正在推进自主运行网络之旅^™。Mist AI 和 Marvis 共同简化了运维，增强了安全性，并在降低操作复杂性的同时提供了卓越的用户体验。

Mist AI 持续实时收集来自网络设备和应用的丰富遥测数据，将其聚合到安全且可扩展的微服务云中，并应用多年的 AI/ML 训练来提供可行的见解、主动建议和自我修复网络功能。这种方法可以优化性能、简化网络运维并减轻 IT 团队的负担。

凭借十多年的 AI 训练和开发经验，Mist AI 在功效和智能方面稳步提升，经历了网络自动化的关键阶段：数据收集、见解生成、可操作的建议、自我修复能力，以及最终的完全自主网络。随着 AI 功能不断发展，Mist AI 通过减少手动故障排除为 IT 团队提供支持，使网络能够做出数据驱动型决策并采取自主行动。这种持续的发展有助于企业解决性能问题、保持最佳网络运行状况并打造更具弹性、更安全、更高效的网络基础设施。

采用 Mist AI 技术的 Marvis VNA 是 IT 团队的宝贵延伸，可识别影响性能的关键事件并通过 Marvis Actions 提供建议的补救措施。使用 Marvis 不需要专业知识或技能，因为它依赖于对话界面，该界面利用自然语言处理和理解（NLP 和 NLU）、大型语言模型（LLM）、生成式 AI (GenAI) 和代理式 AI 进行直观交互。