来自 资讯 2022-06-23 10:10 的文章

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AI和网络合作成功的5G网络自动化

作者:Poornima Apte

5G技术的引入是一项复杂的操作,涉及到一种新的系统架构,可以帮助扩展云模型的使用,cc防御的优势,如移动边缘计算(MEC)、大规模机器型通信和其他低延迟应用。人工智能(AI)和网络将需要发挥关键作用,在规模上利用5G的诸多优势,以成功容纳许多移动部件。

AI和网络:网络自动化的复杂性

软件定义网络(SDN)是未来的发展方向,由于棕地,传统硬件不再需要约束功能。虽然SDN提供了一系列优势,但如果没有精心策划,超级好用的linuxcc防御,它们可能会变得势不可挡。首先,虚拟网络功能(VNF)、物理网络功能(PNF)和云本机网络功能(CNF)之间的网络功能划分存在挑战。

5G网络可以根据单个服务水平协议(SLA)划分为网络片。数十万片也不是不可能的。管理这些资源的调配和部署需要人工智能和网络。此外,敏捷DevOps周期意味着网络调配必须快速进行,并根据企业技术需求进行放大和缩小。网络自动化的复杂性与日俱增,因为5G必须根据每家公司不断变化的需求进行定制,以满足SLA的要求。

规模上的速度也很重要。公司不会等待数天或数周的网络安装,他们需要数小时甚至数分钟的网络安装。网络安全,特别是随着更多关键功能迁移到边缘,也仍然至关重要。随着技术的变化,网络编排和管理必须跟上时代的步伐,而不会出现服务中断。大规模5G网络自动化的流沙将需要人工智能来管理供应网络的生命周期。

5G网络自动化和人工智能

人工智能和机器学习(ML)算法研究网络行为,防御ddos服务器,并在大规模管理网络时帮助提高效率。它们可以帮助配置物理设备以及部署和配置虚拟设备。使用预测分析,算法可以预测网络故障即将发生的时间和地点。此类智能有助于运营商主动修复潜在问题,避免潜在的破坏性停机。

AI和网络检测偏离规范的能力有助于在各种混合环境中标记安全合规性故障和问题。

AI对5G网络自动化的影响

当大多数5G网络切片、编排和管理杂务转移到人工智能系统,5G网络自动化应减少大规模供应和部署网络时出现手动错误的可能性。公司应该实现更高的服务效率,而不必过度中断和停机。随着网络提供商能够以较低的成本主动扑灭火灾,ddoscdn防御,客户服务指标应该得到改善。

人工智能和网络的另一个显著优势是,它可以帮助用户看到网络性能和使用模式,而这些模式通常不会被使用。对长期趋势线的研究使公司能够在边缘找到新的效率。

5G的承诺正在重振地面游戏,使其成为许多需要低延迟和高带宽应用的技术的主要驱动力。随着5G需求的增长,提供商将不得不依靠虚拟化来大规模剥离片。这些虚拟网络的管理和协调将需要AI能够提供的自动化。

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