John+Edwards

編譯 楊勇

強大的新工具支持可操作的深度分析，取代了水晶球式的預(yù)測。

識別和確定潛在的網(wǎng)絡(luò)故障和性能問題一直是根據(jù)現(xiàn)狀而進行猜測，而新一代的預(yù)測分析工具有望能更準(zhǔn)確可靠的預(yù)測網(wǎng)絡(luò)，工作人員在具體問題開始影響網(wǎng)絡(luò)運行之前就能夠解決和糾正這些問題。

預(yù)測分析改變了游戲規(guī)則，使首席信息官們能夠真正地展望未來。愛立信的技術(shù)和創(chuàng)新主管Diomedes Kastanis說：“網(wǎng)絡(luò)應(yīng)適應(yīng)不斷變化的應(yīng)用程序需求，動態(tài)地處理特殊事件、季節(jié)性問題等，對這方面的要求越來越高。雖然我們有很多自動化系統(tǒng)和規(guī)則來管理和運行網(wǎng)絡(luò)，但這仍然不足以應(yīng)對劇烈變化的環(huán)境，也不能主動適應(yīng)不斷變化的需求?！?/p>

新沖擊

對于很多首席信息官而言，預(yù)測分析與機器學(xué)習(xí)（ML）和人工智能（AI）等過程相結(jié)合還是相對較新的概念。網(wǎng)絡(luò)安全研究公司NSS實驗室的高級主管Brian Soldato說：“這需要時間來驗證新技術(shù)是否適合企業(yè)市場，目前在這一領(lǐng)域還處于早期發(fā)展階段。具有預(yù)測分析功能的安全平臺和端點技術(shù)得到了較多的應(yīng)用?！?/p>

由于人工智能及相關(guān)領(lǐng)域的進步，預(yù)測分析在過去幾年中得以飛速發(fā)展。Skymind公司是支持開源深度學(xué)習(xí)框架Deeplearning4j的人工智能開發(fā)商，該公司首席執(zhí)行官Chris Nicholson說：“基于時間序列數(shù)據(jù)的預(yù)測，例如網(wǎng)絡(luò)日志等，越來越準(zhǔn)確，因此也更有用。”他指出：“準(zhǔn)確度取決于數(shù)據(jù)集的質(zhì)量。在一些問題上，深度學(xué)習(xí)能夠把準(zhǔn)確度提高兩位數(shù)以上?！?/p>

Kastanis說，愛立信正在對網(wǎng)絡(luò)進行預(yù)測分析優(yōu)化調(diào)查。他說：“我們目前正在和不同的技術(shù)合作伙伴一起試驗一些前沿技術(shù)，包括深度學(xué)習(xí)、決策理論和語義推理等，在人工智能的各種構(gòu)成中，這些是最佳組合?！?/p>

Gianluca Noya是埃森哲的數(shù)字網(wǎng)絡(luò)部署和分析主管，他認(rèn)為，只需知道從現(xiàn)在到所要預(yù)測時間之前五倍跨度的歷史信息，就有可能預(yù)測未來的網(wǎng)絡(luò)行為，例如需求和服務(wù)體驗等，準(zhǔn)確度在95%以上。他說：“換句話說，要預(yù)測下個月的數(shù)據(jù)，您需要五個月前的歷史數(shù)據(jù)。”

Noya說，計算能力和分布式存儲的發(fā)展為不受限制的使用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)開辟了道路，但大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)運營商未能充分利用這些潛在的強大的資源。他說：“我們看到有很多在技術(shù)支持方面進行投資的早期試驗，但是由于缺乏全面的方法，沒有考慮采用數(shù)據(jù)驅(qū)動運行模式帶來的革命性影響，最終導(dǎo)致受挫?！?/p>

預(yù)測容量需求

SAS信息技術(shù)高級主管Steven Toy說，可靠地處理未來網(wǎng)絡(luò)容量需求是一個相對簡單的預(yù)測分析問題。他說：“找出您感興趣的度量指標(biāo)，采集網(wǎng)絡(luò)容量數(shù)據(jù)，然后進行比較?！北热缯f，一家企業(yè)在達到75%的容量時就想升級電路。Toy說：“收集幾個月的數(shù)據(jù)，并預(yù)測3到4個月后會怎樣——這大概是提供新電路所需的時間。當(dāng)分析顯示您將在3到4個月內(nèi)達到75%時，那就開始采購過程?！?/p>

Noya說，預(yù)測算法可以應(yīng)用在數(shù)據(jù)流、服務(wù)、設(shè)備和用戶行為上，實際上是把標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計規(guī)劃活動擴展應(yīng)用到更多的網(wǎng)絡(luò)和技術(shù)性能指標(biāo)上。他說：“目前，容量規(guī)劃方法依賴于經(jīng)過技術(shù)供應(yīng)商認(rèn)證并由工程設(shè)計提供支持的參考性能KPI。人工智能/機器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用使這種方法不斷改進，其不斷學(xué)習(xí)的過程進一步提高了性能，甚至超越了靜態(tài)KPI方法?！?/p>

保證性能和質(zhì)量

Noya說：“對于網(wǎng)絡(luò)性能和質(zhì)量問題，預(yù)測算法對分析進行多維度管理，確定哪些事件對結(jié)果的影響最大?！鄙疃葘W(xué)習(xí)是網(wǎng)絡(luò)性能/質(zhì)量優(yōu)化特別有用的工具。Nicholson說：“當(dāng)您有一個包括了您要預(yù)測事件的記錄數(shù)據(jù)集時，您就可以在這些數(shù)據(jù)上訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?！比绻疃染W(wǎng)絡(luò)得到了適當(dāng)?shù)挠?xùn)練，它可以準(zhǔn)確地預(yù)測這些事件什么時候會發(fā)生。他解釋道：“例如，當(dāng)您能準(zhǔn)確預(yù)測容量問題時，您可以提前行動來平衡您的網(wǎng)絡(luò)負載，進一步提高網(wǎng)絡(luò)容量?！?/p>

據(jù)Toy表示，網(wǎng)絡(luò)性能和質(zhì)量問題類似于制造問題。他說：“制造過程的數(shù)據(jù)越多，就能夠提供給維修中心更多的問題信息，您就越容易預(yù)測故障。”他說，“網(wǎng)絡(luò)問題幾乎是一樣的。通過預(yù)測錯誤率來預(yù)測網(wǎng)絡(luò)邊緣和核心的故障和性能問題，根據(jù)日志預(yù)測組件的故障，并在出現(xiàn)問題之前采取行動?！?/p>

預(yù)測分析還可以根據(jù)使用類型來檢查數(shù)據(jù)流模式趨勢，并在發(fā)現(xiàn)可能要出現(xiàn)問題時提供早期預(yù)警。專業(yè)服務(wù)機構(gòu)畢馬威的首席信息官網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施咨詢主管Atif Mir說：“例如，使用UDP（用戶數(shù)據(jù)報協(xié)議）的低優(yōu)先級實時數(shù)據(jù)流在更高優(yōu)先級數(shù)據(jù)流受到影響之前，就會開始出現(xiàn)性能問題。”他解釋說：“一個好的、強有力的預(yù)測分析工具能夠預(yù)測這種影響，如果得到授權(quán)，還可以進行修改以避免這種影響?！?/p>

主動安全

大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)都是通過具有入侵檢測和數(shù)據(jù)包分析功能的防火墻來進行保護的。然而，攻擊者變得越來越聰明，也越來越狡猾。Mir說：“如今的犯罪分子要老練得多，有時像企業(yè)一樣有組織和贊助。網(wǎng)絡(luò)主動防御需要一種完全不同的方法，而預(yù)測分析就是其中之一。”

預(yù)測分析使安全分析平臺能夠識別系統(tǒng)、設(shè)備和/或用戶的異常行為。Soldato說：“這填補了急需填補的空白。采用NGFW（下一代防火墻）和端點技術(shù)、預(yù)測分析等等，通過識別一個文件在下載和執(zhí)行時的行為，即使是簡單的保存行為，確定文件應(yīng)該干什么，不應(yīng)該干什么，主動識別潛在的外部威脅，甚至是零日威脅。”

能夠減輕內(nèi)部威脅風(fēng)險和快速檢測安全隱患比以往任何時候都更為重要，而預(yù)測分析可以提供那些想不被人們發(fā)現(xiàn)的犯罪線索。Toy說：“預(yù)測分析結(jié)合NetFlow或者sflow數(shù)據(jù)，可以幫助衡量網(wǎng)絡(luò)上設(shè)備的風(fēng)險（包括最終用戶），預(yù)測哪些是最危險的?！盩oy指出，“網(wǎng)絡(luò)泄露事件的成本通常是幾百萬美元。泄露事件發(fā)現(xiàn)得越快，并及早進行糾正，成本就越低，對企業(yè)聲譽的影響也就越小。”endprint

控制成本

當(dāng)可以選擇多種技術(shù)時，對網(wǎng)絡(luò)定價結(jié)構(gòu)進行比較顯得非常復(fù)雜。Mir說：“軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SDN）與預(yù)測分析相結(jié)合，有助于簡化預(yù)測，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)成本?！?/p>

Soldato說：“實施了預(yù)測分析功能的分析平臺，由于能夠獲取并處理大量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，因此可以幫助預(yù)測網(wǎng)絡(luò)成本?！鳖A(yù)測分析是一種前瞻性的預(yù)測技術(shù)，其平臺允許企業(yè)以可視化的方式預(yù)見未來幾個月甚至幾年后的網(wǎng)絡(luò)使用、性能和質(zhì)量情況。他指出：“反過來，這也有助于企業(yè)準(zhǔn)備和預(yù)測網(wǎng)絡(luò)升級、新設(shè)備和人員?！?/p>

Noya指出，作為網(wǎng)絡(luò)成本預(yù)測的前提條件，有必要建立網(wǎng)絡(luò)配置成本基礎(chǔ)，確定具體技術(shù)服務(wù)和最終客戶產(chǎn)品的成本，包括資本支出（CAPEX）和運營支出（OPEX）等。他說：“對于網(wǎng)絡(luò)單元支持多種產(chǎn)品和服務(wù)的融合運營商來說，這個過程比較困難，但最終要準(zhǔn)確地理解產(chǎn)品和服務(wù)的總體擁有成本?！本W(wǎng)絡(luò)庫存還應(yīng)與采購目錄相匹配，以便在網(wǎng)絡(luò)設(shè)計、網(wǎng)絡(luò)容量和擴展成本之間保持連續(xù)性。Noya說：“利用網(wǎng)絡(luò)預(yù)測容量分析結(jié)果來理解未來的成本?！?/p>

開始工作

為任何形式的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化部署預(yù)測分析的第一步是收集和整理明確知道的歷史問題。物聯(lián)網(wǎng)（IoT）軟件開發(fā)商Greenwave Systems公司副總裁兼工程系統(tǒng)架構(gòu)師John Crupi說：“您必須知道正常功能的構(gòu)成，才能識別出什么是不正常的?！彼忉屨f：“性能問題集中出現(xiàn)可能是正常的，這取決于網(wǎng)絡(luò)特性，也可能是要出現(xiàn)嚴(yán)重問題的早期征兆?！?/p>

首席信息官們還需要制定與業(yè)務(wù)需求相關(guān)的預(yù)測分析策略和路線圖。Mir說：“在這一策略內(nèi)，設(shè)置一個能進行概念驗證的可實現(xiàn)的目標(biāo)。下一步是找出導(dǎo)致出現(xiàn)變化的所有因素，并獲取與變化相關(guān)的所有數(shù)據(jù)/日志。”

Crupi說：“開始使用預(yù)測分析的最好方法不是從預(yù)測分析開始，而是要先理解和識別系統(tǒng)中的行為模式。這些模式為應(yīng)用預(yù)測分析奠定了基礎(chǔ)?！?/p>

Kastanis建議，一旦部署了預(yù)測分析平臺，就可以為機器學(xué)習(xí)模型提供大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。然后依靠人類專家來驗證最初的預(yù)測，并在專家的批準(zhǔn)下對網(wǎng)絡(luò)進行修改，直到機器學(xué)習(xí)模型的精確度一直高于基本期望值。Kastanis說：“除非有可靠的案例研究證明了機器學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確性，否則運營商會懷疑是否值得冒險讓機器學(xué)習(xí)模型對對網(wǎng)絡(luò)進行修改，以實現(xiàn)自主網(wǎng)絡(luò)管理?！?/p>

值得努力的工作

Crupi說，預(yù)測分析不是一個解決方案，而是戰(zhàn)略工具。他指出：“這只是整套分析工具的一部分?！?/p>

Crupi說：“很多企業(yè)希望馬上采用預(yù)測分析，立即開始訓(xùn)練模型來預(yù)測故障?！边@真不是個好主意。他解釋說：“訓(xùn)練一個預(yù)測模型需要大量的數(shù)據(jù)，并要求數(shù)據(jù)科學(xué)家掌握了歷史背景。最好從基本分析和可視化開始，這樣您就可以開始‘看到正在發(fā)生的事情。”

Kastanis說，回憶自己的經(jīng)歷，預(yù)測分析所帶來的好處值得我們付出時間和精力去構(gòu)建和部署該技術(shù)。他說：“這是非常好的概念，能夠顯著地穩(wěn)定網(wǎng)絡(luò)性能，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)管理的OpEx，從而提高了網(wǎng)絡(luò)管理效率。”

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