人工智能將如何改變您的Wi-Fi

我一直非常尊重獸醫，因為他們是純粹根據病人無法解釋的模糊癥狀來解決問題的主人：傷害的地方，受傷的時間，以及導致問題的事件。很多時候患者甚至不知道他們生病了。然而，獸醫能夠用他們所擁有的數據做出有根據的猜測，這通常會導致成功的診斷和治療。

無線局域網(WLAN)也無法通話，這通常迫使IT管理員像醫生一樣操作，聽取無線用戶用模糊的術語描述癥狀：“我無法連接。”“這太慢了。”“有時它可行有時它不會。“IT管理員在觀察到癥狀之前不知道無線網絡的狀態(例如，用戶抱怨)。然后，他們所能做的只是通過事件日志和數據轉儲來收集數據，這是非常被動的，并且通常不會提供快速根本原因識別和修復所需的上下文。

雖然上述方法是治療Fido的唯一方法，但它真的是我們能為Wi-Fi做的最好嗎?

答案是否定的，這在很大程度上要歸功于云，大數據和機器學習技術的最新進展。

我們怎么來到這里

機器學習已經有一段時間了。在20世紀50年代，艾倫·馬西森·圖靈(Alan Mathison Turing)寫了一篇論文，將機器學習定義為一種機器，可以在不與人類區別的情況下學習和交流。雖然我們仍然在圖靈定義的某些方面，但已經存在可以在國際象棋中擊敗人類的機器(IBM Deep Blue，1996)和Jeopardy!(IBM Watson，2011年)。

隨著新的云和大數據技術的出現，這些機器學習應用程序今天成為可能。像Amazon Web Services(AWS)這樣的云平臺提供了前所未有的處理和存儲，而Spark和Hadoop等大數據技術可以在大型數據集上隨時間和空間獲得強大的洞察力。

從這場完美風暴中，我們看到了新機器學習應用的激增。例如，Fruition Sciences在葡萄園中使用傳感器來監測葡萄藤的蒸騰，以便在像加利福尼亞等干旱多發的地方節約用水，同時提高葡萄酒生產的質量。類似地，Watson的發明者正在使用認知推理來指導腫瘤學家 根據患者的病史選擇最合適的癌癥治療方案。生物技術公司正在使用人工智能和大數據來尋找FDA批準的藥物的新目標。

值得注意的是，IT部門正在使用機器學習這一趨勢。Splunk通過使用非結構化彈性搜索來分析和可視化事件日志文件以獲取詳細的IT指標和快速問題修復，從而開創了這一領域的先河。Fireye使用它來檢測安全風險。思科將其用于自動化網絡操作和路徑優化，而Mist正在使用機器學習來實現無線操作的自動化。

全新的無線體驗

使用最新技術，我們現在可以前所未有地收集和分析與無線網絡相關的數據，從而提高業務運營效率并提供前所未有的用戶體驗。這使我們可以自動執行手動操作任務，如數據包捕獲，事件關聯和根本原因分析，從而可以消除手動配置和故障排除任務。此外，機器學習提供實時預測建議，以便在員工，訪客和客戶遇到問題之前為IT部門提供一個平臺。

因此，現在出現的問題是 - 如果您的WLAN足夠聰明，可以主動將信息傳達給您，那么它會說什么?這是一個非常有用的項目的簡短列表：

每個用戶連接的平均時間是多少?哪些用戶在連接到Internet時遇到問題?為什么?

我的所有用戶都獲得了足夠的吞吐量(即帶寬)嗎?

我的網絡中是否有任何影響服務的覆蓋漏洞?

用戶是否有從一個接入點漫游到另一個接入點的問題?

如果存在問題，是由于設備，無線網絡或有線域(即DHP，DNS，WAN)中的問題?

我應該采取哪些具體步驟來修復上述問題?

我的用戶在哪里?他們訪問這些地點多久了?他們在各個區域的經歷是什么?

隨著新應用程序每天涌現，我們處于機器/人機交互新時代的最前沿，這將徹底改變我們的生活，工作和娛樂方式，與互聯網相提并論。雖然我們距離讓機器取代IT管理員還有很長的路要走，但現在虛擬無線助手已成為現實。通過機器學習，您的WLAN比以往任何時候都更加智能，并且它終于有了一個聲音。讓我們來看看它有什么意義!