
利用各种高科技产业链的发展趋势和新网络技术的明确提出,AI融入互联网技术的标准越来越完善:存储及其云计算服务器价格大幅降低,促使网络交换机配备功能齐全的CPU甚至GPU;各种开源系统的深度神经网络服务平台展示了对CPU和GPU计算密集的AI优化算法,展示了在互联网上部署AI优化算法的无缝拼接方法。
人工智能技术作为近年来科学研究的热门话题,已经融入到日常生活的方方面面,人工智能无所不在的新时代已经到来。在分布式系统计算机软件中,管理中心云主机和边缘计算网络服务器都变得越来越智能化。众所周知,连接云服务器和边缘网络服务器,控制数据和信息传输的互联网技术本身,确实是最后没有AI的行业之一。互联网技术设计方案之初,各种硬件设施异常昂贵。设计师觉得互联网技术应该只有最少的传播能力,却从来没有想到会发展成如此庞大的商业规模。网络基础知识建设的一切小调整都会引起连锁反应,可能会严重危及所有互联网学科。
虽然还有历史时间,但是AI的浪潮才刚刚开始冲击互联网的一些行业。比如部署云、互联网大数据设备,根据收集、分析、推断与客户、应用软件、机械设备或数据流量相关的数据网络,在应用系统层面进行集中智能化。此外,从智能数据流量分析和预测分析、智能互联网资源优化配置、智能路由器总体规划和故障检测,甚至智能感知质量设置等方面,也有大量的科研工作在探索AI如何危害互联网。特别是所有的优化算法都是在假设有中间网络服务器或云主机运行优化算法的情况下明确提出的。互联网中的智能缺失不仅消耗了服务器带宽,也减缓了对互联网上恶性事件的响应时间。为了在不违反互联网技术基础“端到端”标准的情况下,改善AI进入互联网基础设施建设的障碍,需要重新设计方案,自主创新网络交换机架构:在互联网中间的连接点智能部署互联网,完成互联网恶性事件的在线识别和互联网对策的本地实施。
智能互联网时代的网元服务平台。
利用各种高科技产业链的发展趋势和新网络技术的明确提出,AI融入互联网技术的标准越来越完善:存储及其云计算服务器价格大幅降低,促使网络交换机配备功能齐全的CPU甚至GPU;NFV允许互联网快速开发设计,消除了对独特或特殊硬件配置的依赖;各种开源系统的深度神经网络服务平台展示了对CPU和GPU计算密集的AI优化算法,展示了在互联网上部署AI优化算法的无缝拼接方法。为了更好地应用智能系统互联网测量和虚拟化技术互联网角色部署,新一代智能网络交换机基本上在现有网络交换机架构上增加了智能交换板及其相关的数据文件解决方案架构,为客户提供了性能卓越、高通量测序、集成互联网服务的软硬件支撑点服务平台。
1.智能网络交换机的硬件开发。
智能网络交换机的逻辑硬件配置框架包括交换线卡、管理方法线卡、钢网、侧板和智能计算线卡。其中,侧板用于连接主控芯片线卡、钢网、可互换线卡和冷却风扇开关电源等。,并展示供电系统、数据信息、管理方法和各种安全通道的运行计划;交换线卡,显示业务流程传输的外部物理插座,接受和推送数据信息;钢网的关键是通过套接字在两个板之间共享和交换数据和信息,并在接口板之间交换、分发、调度和操作消息格式。管理方法线卡展示机械设备的管理方法和操作功能,根据客户的实际操作命令对系统进行智能管理和特性监控,让用户满意机械设备的运行状态;智能计算线卡接受可互换线卡的业务流程数据信息,呈现通用计算服务器资源及其卓越的性能数据文件抓取、分析和求解架构,并根据部署的互联网服务实现相关的计算日常任务。
在硬件配置框架下,根据ACL标准,业务流程的总流程可以通过内部交换网板镜像系统从交换线卡转移到智能计算板。在智能计算板上,利用DPDK的零拷贝、CPU亲和度及其大页面运行内存,展现了数据文件抓取和分析的高效性。此外,利用多核CPU的并行处理特性,展示了流模式下的编码序列解决方案,防止了流模式下多核并行处理的同步控制。为了进一步提高数据文件分辨率的特性,智能计算板还配备了通用GPU。根据GPU的分布式系统特性,数据文件过滤、规则匹配、svm算法等功能在高通量测序场景下是适用的。另外,利用GPU的云计算服务器,为基于AI的网络技术应用呈现一个服务平台。
2.性能卓越的数据流量解决方案架构。
智能网交换机的总流量解决方案架构由数据信息计划、专业知识计划和监管计划三部分组成,执行总流量认知、学习培训和对策分配的综合步骤。
数据信息规划的关键包括两个控制模块:数据文件捕获和支持向量机算法。数据文件捕获控制模块根据匹配数据文件中的端口号、协议、IP地址等字段名选择属于同一个流的数据文件。在高速互联网中,通常使用几个进程与整个进程并行运行。支持向量机算法控制模块从初始数据文件中获取包含大量信息的特征数据信息,包括结构类型、统计分析特征和隐含特征。结构类型是指呼和浩特信息内容,包括初始数据文件中的协议、IP地址和服务项目。统计分析功能包括包裹大小、箱子延迟时间等。隐藏特征是指数据文件中数据的潜在特征,可以通过卷积和神经网络得到。
专业知识计划是指应用AI优化算法,从数据信息计划中深入分析特征数据信息,进而分析互联网物理线路和网络技术应用的个人行为。一般来说,根据统计分析的特点,可以立即观察互联网的动态,完成总流量数据的可视化;通过学习不同应用软件的不同方式,可以完成分类的应用;根据学习网络实体线的所有正常个人行为,偏离所有正常个人行为测试为异常,可以完成攻击性测试功能;通过对互联网物理线路事件日志的分析,可以完成常见故障的检查功能。
监管计划是指利用专业知识计划的分析结果,对不同的总流量实施不同的控制方法。这种控制方法包括流量阻塞、共享生产调度和带宽分配。流阻塞是指丢弃非法数据文件,可以快速防御黑客攻击。共享生产调度是指依靠网络交换机的本地主芯片卡,动态调整共享数据库(FIB)的共享端口号。它也适用于为一些应用软件分配网络带宽和优先级,以考虑特殊服务级别(QoS)规定。根据远程控制过程激活(PRC)协议,互联网管理人员可以轻松部署他们的控制方法。
人工智能赋予了互联网的应用领域。
以下是目前人工智能技术应用于互联网行业的一些典型场景。应该说,AD8561ARZ人工智能技术的关键技术在互联网行业具有广阔的市场前景和丰富的应用领域。随着技术的进一步发展趋势,场景会不断增加。
1.智能检测服务系统软件。
传统的基于标准和特征的检测服务模式无法解决总数据加密流量和零日攻击的检测问题。基于人工智能异常检测和攻击随机森林算法的人工智能优化算法因其独特的泛化能力而受到广泛的科学研究。此外,根据神经网络实体模型在科研深度增加和升级的工作能力,可以完成检验实体模型的自升级,大大降低分析攻击模板和获取攻击特征的人工成本。根据深度神经网络的自进化检测服务架构和原始模板训练的检测器,在部署过程中可以从自然环境中检测和收集未知攻击模板,然后利用新模板升级实体模型,完成学习、训练和检测的闭环控制。整个过程包括两个关键过程:未知攻击测试和增量学习。
在未知攻击检测的整个过程中,可以选择贝叶斯算法神经网络作为检测实体模型。贝叶斯算法神经网络不仅可以得到总流量的检测结果,还可以通过引入神经网络的整体权值来得到检测结果的可变性。已知攻击导致的测试结果可变性小,未知攻击导致的测试结果可变性大,因此将可变性大的总流量判定为未知攻击总流量,交由人力选择。Manpower选择未知攻击,识别不正确的已知攻击,并添加适当的标记。利用这种新的模板数据信息来测试实体模型,一方面不断创新旧的专业知识来提高测试精度,另一方面学习和训练新的专业知识来完成未知攻击的准确分类。
2.提高互联网的智能。
随着网络技术的发展趋势,不同种类的数据文件遍及整个互联网,复杂多变的业务系统有不同的业务流程要求:直播机房服务项目追求完美,期望更高的画质,云计算技术必须在客户的承受时间内更快地将结果返回给客户,云存储及其文件传输服务项目必须保持稳定的连接。TCP拥塞控制仍然是一种流行的互联网自调整方法。然而,由于TCP无法识别服务类型和网络状态,无法智能控制不同的总流量份额,严重危及数据传输的高效性。
智能网交换机作为部署在互联网上的智能连接点,可以识别不同总流量的业务类型,通过深度学习的方法完成智能数据流量操纵。在每个局域网中,都部署了中间控制板来收集和广播节目的网络状态信息内容。此外,必须评估所有全球智能网络交换机做出的管理决策。每个智能网交换机都配备了一个管理决策器,它基本上是根据本地和全球的网络状态做出单独的管理决策,并利用从中间控制面板获得的评估值来训练其管理决策器。根据互联网中的迭代更新训练,提高 智能网交换机的监管能力,从而改善数据流量的传播,提升 客户体验。
3.智能互联网运维。
初期的运维管理工作大多是借助运维管理人员的工作经验进行的,增加了成本,效率不高。智能运维依托互联网大数据赋能和AI优化算法,对IT运维数据信息进行深入分析,进而完成常见故障检查和常见故障追踪功能,受到广泛关注。
绝大多数运维管理数据信息以系统日志的形式出现。在计算机软件中,系统日志通常用于输出每台机器和设备的信息内容。通过分析该系统日志,可以检查常见故障。智能系统检测方法获取系统日志模板编码序列,开发编号形成词义空间向量,最后使用深度神经网络优化算法(如LSTM实体模型)学习和训练该词义空间向量,从而自动识别常见故障,可以降低人工成本。针对大中型大数据中心,存在多台具有耦合关系的计算机设备,个别机器设备会出现常见故障,而其他多台具有耦合关系的机器设备的重要指标值(KPI)也会出现异常情况,因此对常见故障的追踪具有关键的现实意义。根据运维管理的语义网络,挖掘计算机设备之间的关联交易,计算耦合的机器设备之间的关联系数。然后在某机器KPI异常时完成常见故障的自动追踪。
结论。
人工智能被引入互联网基础设施建设,完成互联网运营的智能化系统,推动了交换结构向互联网智能集成的发展趋势。与目前的网络交换机架构不同,根据引进的智能规划,智能网络交换机不仅可以继承原有的数据信息规划和运营规划,还可以升级可插拔的控制模块进行支持点的智能计算,在不升级现有基础设施建设的情况下,通过降低成本来升级目前的互联网。
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