现在用70年代管理机场的模式管理现在的机场肯定是行不通的，那时候年客流量才100万人次，而现在已达到上亿的年客流量。就好比现在企业用传统的网络管理方式管理现在的无线互联网，造成了负载不均、网效低、故障不预知等问题，所以这三方倒逼不管是公有云还是私有云的网络不得不升级成AI网络。

AI网络管理

网络负载变成3的3次方

       现在办公不光只是需要PC，手机也几乎成了办公设备，人手一台PC，一台或多台手机，再加上其他智能终端如iPad、相机、打印机等，平均最低是过去3倍的设备终端加入的企业网络。造成网络负载日益增多，对网络管理加大了3的3次方倍的难度。

3的3次方终端频段调整均衡

       因为近3倍的终端连入，必然就会造成网络堵塞，因为终端与终端的互联，同比增长了3的3次方数据流通。按照整个企业环境来看，在办公人员密集的地方就会出现拥堵情况，因此就需要智能化的频段调整和负载均衡。这不光是需要在核心网络加入智能化，更需要在无线和有线的网络边缘设备上加有AI系统。

       如何智能化的频段调整呢，就是自动检测和同频的信号干扰，通过AP间的自动协商，动态的调整和优化AP的工作频段，射频（例如现在家中的路由都分有2.4G和5G两个通道）、信道、功率、频宽，从而降低AP密集部署场景下2.4G频段相互干扰的问题，更好的利用5G频段优势，让WLAN网络自动优化，从而改善拥堵频段里办公人员的上网质量。

       那又如何智能化的负载均衡呢，就需要能识别远端关联和上网质量差的用户，并通过AP间的通讯，自动将用户漫游到临近的AP上，提高办公人员漫游过程中的上网质量。

3的3次方运维工作量

       面对超过原先3倍的终端接入，使得企业网络运维的难度增大了27倍，也同比增加了工作量。而企业又不会增加数倍的去处理这些网络故障，面对成倍增多的工作量，就算运维人员都是精英不犯错，每个故障都可以一次处理好，那也阻止不了排查效率的下降，同时肯定也影响了企业办公的效率。

只有智能化别无选择

       人工基本上已不可能达成预定效率，只有通过之前说过的智能化融入到核心网络和终端设备，可以高效的采集全网端到端的网络和应用数据，并利用AI技术智能预测网络的异常事件，提高故障识别准确率，并给出根因分析与修复建议，就可以提高运维人员的排查效率，甚至能达到引导网络自动修复的行为，这样就可让用户达到顺畅高效的上网质量。

       怎样才能智能的预测网络异常并提效运维呢，这是基于网络运维专家系统和多种AI算法，识别故障模式以及影响范围，分析问题可能发生的原因给出建议。比如当用户出现网络变慢或信号变差导致体验变差时，通过相似度分析算法，从多个相关联的指标中识别出最有可能是故障根因的那个指标，识别在哪一个节点发生了问题，使得问题根因识别准确率提升；当用户出现接入类故障时，现有的根因识别手段只能识别到某个网元节点，通过对该故障节点上的用户业务进行协议回放，可精确识别问题故障所属接入阶段，问题定位时间可大大提升。

       智能的故障自愈又是什么呢，就是基于之前的智能预测，再关联上控制器，达到的效果。比如针对无线空口高干扰，导致用户体验变差的问题，通过相关性分析算法，快速识别干扰源并给出优化建议，与控制器联动自动生成优化策略，在用户业务影响变大前自动解决故障问题，实现故障自愈。

27倍的网络威胁

       对于网络安全这方面，相信大家也都不陌生，无处不在的未知威胁永远都是网络防护的最大难题。而增加了3倍终端设备后产生的3次方倍的数据通道，就更加扩大了网络威胁的覆盖范围。

       因此怎样才可以智能化来管理网络的安全防护呢，就是让网络和安全设备对流量进行采样，网络安全智能系统基于AI技术的提高，以及云端AI通过海量黑白样本训练和输出的异常检测模型，CIS识别恶意加密流量威胁，实现高级威胁的检测，实时对安全策略优化和部署，尽快杜绝威胁横向扩散。

结语

       把控负载均衡、提高运维效率、加强安全防护是现代网络管理的基础，只有利用好AI这把利器，升级智能化的管理模式，才可打造未来的企业园区网络。

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