什么是 AI 网络监控？

它利用 AI 系统实时处理网络数据流，了解正常网络行为的构成要素，并借助既定基线来检测网络活动中的偏差。AI 驱动的监控策略能帮助网络运营商突破传统规则化和手动方法的局限性，这些方法往往难以适应当今网络的规模、复杂性与精密性。

传统的网络监控工具依赖定期轮询、静态规则和以设备为中心的指标，适用于更简单且规模更小的网络。但是，现代计算网络日趋复杂且规模庞大。它们横跨多样化的动态全球环境和混合云基础设施，以及成千上万的互联设备。例如，多云环境平均覆盖 12 个不同的服务和平台。

与传统网络相比，高级网络还会生成大量数据。大多数 (86%) 的 技术领导者发现，传统监控方法完全无法跟上现代网络生成数据的数量和速度。因此，它们需要更复杂的监控工具和实践。

AI 网络监控工具支持对来自本地数据中心和云环境的海量遥测数据集（包括流量、日志、跟踪数据和用户交互）进行持续分析，从而全面了解网络活动。借助智能算法，AI 工具可以检测异常、预测组件故障并提供修复指导，以支持网络工程师和管理员预测潜在的网络问题，以免其导致运营中断（或影响用户体验）。

因此，人工智能驱动的网络监控可帮助企业实施更有效的网络管理实践，以构建更智能、更快捷、更具弹性的企业计算网络。

AI 网络监控依赖一系列流程和功能来自动执行网络管理任务。此类流程包括：

AI 网络监控解决方案从各种来源收集遥测数据和其他可观测性数据，包括网络设备（交换机、路由器）、数据查询和合成交易。它们可以主动（使用测试流量）或被动（通过观察实时生产流量）收集数据。通常，AI 系统通过集成流式传输遥测来增强数据，从而实现超越传统方法（例如简易网络管理协议 (SNMP) 轮询）的实时精细化洞察分析。

然后，原始数据（包括任何标头、元数据和系统级性能指标）经过清理、结构化处理和汇总，最终用于 AI 模型训练。

借助历史数据和外部数据源，ML 模型可学习网络的基线行为、正常流量和应用程序性能基准。AI 模型完成配置后，即可识别异常模式并区分良性性能波动和实际安全威胁、效率低下或策略违规等问题。

高级模型甚至可以采用深度神经网络和无监督学习来执行无监督异常检测（模型可以在识别新威胁或未知威胁，而无需依赖预定义的特征）。

深度神经网络（例如自动编码器、卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN)）旨在从高维和非结构化数据中学习复杂的模式和表征。这些模型可获取网络数据中复杂的依赖项和非线性特征，从而精准区分正常活动与异常实例。

AI 模型可用于监控实时数据流，分析每个网络流、事件或会话，以识别可疑活动和即将发生的故障。例如，AI 系统可标记预示分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击即将发生的异常带宽峰值，或识别能绕过传统安全过滤器的加密流量。

监控工具可部署合成监测（用于模拟用户交互验证网络和应用程序可用性）和基于流量的监控（用于汇总数据包流以进行流量分析和异常检测）等方法。

AI 网络监控工具还可关联数据以实现更强大的检测机制。如果一组相异警报都与同一根本原因（例如，交换机配置错误）相关，平台则可将其汇总，并将此异常作为单一可操作事件上报给 IT 团队。

当监控系统检测到异常或威胁时，它会触发警报（并推送给 IT 人员或网络管理员）；某些情况下，它还能启动自适应响应（例如，通过重新路由流量、拦截恶意 IP、配置额外资源或调整网络策略等方式）。

AI 监控工具采用预测性分析，支持 IT 团队根据趋势数据预测未来的网络问题并主动修复组件。例如，如果系统预测路由器会出现硬件故障，IT 人员可以在路由器发生故障前安排硬件更换。

监控工具还可运行优化算法，用于分析网络负载分布和延迟、生成配置变更建议并自动调整网络，以改进容量规划。

AI 驱动的根本原因分析可快速连接网络层和设备日志间的点，以缩短解决问题的时间。

基于 AI 的网络监控系统可从网络数据中持续学习，以更新基线并完善异常检测模型，从而适应网络配置和流量模式的变化。AI 模型所采集的情境化数据越多，它就越能有效执行自我优化并预防未来中断。

传统的网络监控依赖手动设置和静态规则或阈值，这些规则或阈值会在满足特定条件时生成警报（例如，CPU 使用率超过一定百分比时）。在传统的监控环境中，网络管理员需要在不同的网络设备（交换机、路由器、防火墙、服务器和接入点）上部署监控传感器；传感器使用 SNMP、互联网控制消息协议 (ICMP) 和 NetFlow 等协议来收集有关设备状态、流量和整体网络性能的数据。

传统的监控方法通常采用轮询方式定期收集数据，重点关注设备级健康状况指标。虽然这种方法提供了一种简单直接且不受供应商限制的监控战略，但它也存在显著局限性。

例如：

• 它通常孤立看待事件，且不会关联多个数据点或理解因果关系，以致拖慢根本原因分析和事件响应的速度。

• 基于规则的监控依赖预定义的阈值和条件，静态规则无法轻松适应动态网络条件。此问题可能会造成误报和警报疲劳，并且在某些情况下会导致监控系统遗漏关键事件（尤其是在基于云的网络和混合网络中）。

• 这种方法基本属于被动响应，因此只有在问题影响网络后才会被察觉。

相比之下，基于 AI 的网络监控则采用自适应的主动方案。它可以执行以下操作：

• 关联多个来源（流量、日志、设备）的数据，以进行全面的洞察分析，同时加速故障排除和根本原因分析。

• 动态适应不断变化的网络条件并持续学习。

• 扩展规模以高效处理复杂的 IT 运营和网络基础设施。

• 通过持续提高警报准确性、减少网络工程师的通知疲劳并提升整体响应效率，减少误报。

• 检测细微异常并主动预测潜在问题，以免其影响网络。

• 建议或自动应用纠正措施以维护网络安全和性能。

AI 网络监控可支持 IT 团队从被动式人工网络管理战略向智能、预测性、自动化方案迁移，从而满足现代网络需求。

根据 IBM 商业价值研究院 (IBM IBV) 的数据，“到 2026 年，AI 驱动的工作流（其中许多由 agentic AI 驱动）占比将从 2024 年的 3% 增至 25%”，这表明 AI 部署规模将增长八倍¹。采用基于 AI 的网络监控方法可为企业带来诸多好处，包括：