在我们迈向自我驱动型网络的旅程中，我们已经深入研究了作为人工智能原生网络基础的数据，同时还探讨了数据在云端的处理过程，以及如何通过服务级别预期 (SLE) 和分类器将数据转化为有价值的洞察和建议。现在，我们将探讨 AI 辅助。在这一阶段，AI 开始在网络运维中发挥更积极的作用：借助数据支持提出切实可行的解决方案，并且在获得授权的前提下，通过自动化操作解决各类问题。
这种转变反映出整个行业的一个普遍趋势，即人们对 AI 管理日益复杂环境的能力愈发充满信心。根据 IDC 研究，近半数受访组织青睐于使用能够自主判断并执行问题修复与优化操作的人工智能驱动型网络管理平台。
辅助式 AI 的战略价值
辅助式 AI 可简化网络运维，减少 IT 团队的手动工作量，并加快问题解决速度，从而确保为最终用户提供卓越的网络性能，使 IT 团队能够从繁琐的日常任务中解脱出来，专注于更具战略性和创新性的项目。
随着网络复杂性日益增加，网络事件也随之增多——从轻微的配置错误到重大的服务中断，严重程度不一而足。这也使得 IT 团队在发现和处理关键事件方面面临更严峻的挑战。基于云的 AIOps 提供 AI 辅助功能，可帮助 IT 团队过滤掉干扰信息。通过呈现附带证据支持的高优先级问题并自动解决这些问题（在获得 IT 团队授权的情况下），AIOps 使 IT 团队能够快速且主动地响应问题。这极大缩短了故障排除时间，并释放了资源，使这些资源能够专用于价值更高的战略性项目，例如创新和长期规划。
从数据到行动：辅助式 AI 如何运作
借助先进的数学算法以及 AI/机器学习模型，对海量事件数据和实时用户体验信息进行筛选，从而生成高效且具指导作用的建议，并提供明确的依据支持。
IT 团队对结果有充分信心时，便可授权 AIOps 解决方案自动修复问题。随着信任度逐步提高，可将这些建议添加到信任操作列表中，从而让 AI 在未来遇到类似问题时，无需再提醒 IT 团队便能自主解决。此时，AIOps 将发展成为 IT 团队的“正式成员”，并进入自我驱动模式。
辅助式 AI 应用可分为三类：
- 优化：诸如无线资源管理 (RRM) 和网络资源管理 (NRM) 等 AI/机器学习算法，正在持续优化用户体验
- 操作建议：AI 精准识别关键问题，并且结合相关证据，给出具指导作用的具体建议
- 自动化操作：IT 团队将这些值得信赖的建议列入授权操作列表，AI 据此可自主执行，无需人工干预
为您推荐 Marvis，业界领先的 AI 助手
在瞻博网络，我们通过 Marvis® AI 助手将这些理念付诸实践，Marvis® AI 助手是我们的人工智能原生网络平台 Mist™ 的核心组成部分。Marvis 利用 RRM 和 NRM 等 AI/机器学习算法，持续主动地优化用户体验。通过 Marvis 操作，Marvis 可实现推荐操作和自动化操作，我们将其分别命名为驱动辅助模式和自我驱动模式。
在驱动辅助模式下，Marvis 能够识别影响性能的事件，并针对诸如固件不合规、端口配置错误、电缆损坏、VLAN 缺失以及 WAN 电路拥挤等问题，提出有明确证据支持的高效解决方案。
启用自我驱动模式意味着 IT 团队已将相关建议纳入信任操作列表。在该模式下，Marvis 能够自主解决端口配置错误、端口卡死等问题，所有操作均符合 IT 团队制定的策略。无论是驱动辅助还是自我驱动模式，每一次操作都会在 Marvis 操作仪表板中进行记录和验证。这样，团队便可实时查看关键问题的摘要、推荐的修复建议，并且能够追踪由人工发起和自主执行的操作，确保全程透明可控。
Marvis 的实际应用：实际成果
全球各地的客户已切实感受到 Marvis 操作所带来的诸多益处。例如，一家大型 IOTM 公司印度某站点的员工在使用 Zoom 时，会间歇性遇到使用问题，这种情况持续时间长达一年多。凭借 Marvis 大型体验模型 (LEM) 所提供的建议，他们迅速锁定了问题源头——某个 VPN 网关配置不当。该网关一直在向澳大利亚的一个站点发送数据包，从而导致延迟和抖动增加。
在另一个案例中，一家大型零售商的门店在某些区域的网络性能较差。Marvis 判定该问题系由无线演示产品所引发的干扰所致，并自动将信道带宽从 40 MHz 调整至 20 MHz，进而优化了店内网络性能，为员工和客户均提供了更优质的网络体验。
向自主化迈出全新一步
有了 Marvis，IT 团队收获的不仅仅是洞见，更是一位得力助手。Marvis 能够优先处理关键问题，给出修复推荐并执行修复，同时还能确认修复措施是否妥当实施。这些辅助功能为实现完全自主提供了关键基础，使 IT 团队能够逐步将日常任务移交给 AI，从而实现性能和效率的提升。不止如此，IT 团队现在可以腾出宝贵时间，专注于更有意义的工作（如推动创新），而不是忙于排除故障。
第四阶段标志着一次转折：AI 不再局限于提供建议，而是开始执行操作。在我们下一篇也是最后一篇博客中，我们将探讨自我驱动型网络之旅的最后一步。在这一阶段，AI 不仅辅助运维，还将管理运维。我们还将探讨瞻博网络如何利用 Marvis Minis、大型体验模型以及代理式 AI 引领这一自我驱动之旅。
无论您处于 AI 网络之旅的哪一阶段，瞻博网络都能助您顺利迈向下一阶段。
