#閒聊 導入AI專案是好還是壞

公司最近開始會叫我們學一些AI工具 自己是有開始試跑 AI / 資料相關專案之後 真的有感網路環境變複雜很多… 以前大概還能用體感去判斷問題 例如很直覺地發現哪個系統慢、或是哪段會卡卡的 現在有點像是變成跨站點傳輸、流量、Wi-Fi 各種全部混在一起 最常出現的情況是大家都說網路變慢了 但實際上沒人講得出是哪裡慢、什麼時候開始慢😅 也不知道是不是因為導入AI的關係 結果 IT 這邊就要從一堆維度去查 像是裝置、連線、頻寬、應用層… 排查時間反而比以前更久!!! 也因為這樣所以最近開始在看能不能提早看出異常的解法 像是可以統一把整個網路狀態視覺化、甚至自動分析的那種 有同事推薦到 Aruba DCN 這類型的網路管理 說是可以用 AI 去看整體流量行為,提早發現異常點 至少不用等到同事回報才開始排查 想問版上有沒有類似經驗? 現在這種 AI / 資料型流量,是不是一定要搭配這種工具才能用?
愛心
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問就是推 ai導入專案更需要集中管理
你這個狀況很典型的毛病吧 其實AI專案一上線,流量直接變不可預測 以前靠感覺抓真的不準了
我以前debug Wi-Fi卡頓 查半天結果只是某個人開熱點干擾 超煩哈哈
我們公司後來用 juniper 他就是AI驅動的現代化網路架構 也有自動化管理
想問一下你們跨站點的流量是怎麼看的? AI專案很容易把內網流量吃掉,但很多人會誤判成Wi-Fi問題
應該是一開始貴公司就有這問題,只是導入AI後流量變更大,更平凡發生緩慢。 這塊解法是貴公司要是否願意投入預算,讓IT部門導入grafana等圖形化介面或EFK等工具,可讓IT快速查看各網路或服務節點狀況工具,才有辦法快速反應。 甚至要有建構專門SRE團隊,才有辦法定時監控、快速釐清根因排障。 如果貴公司沒有相關制度與工具的話,那這本就是顆不定時發生的未爆彈。 只能看原生工具沒有有相關監控或限流機制。
B6(已編輯)
我是覺得導入ai沒有比較先進啦反而是問題更多
先卡 自己也遇到這種問題了
現在是有在看整體流量的工具嗎?還是主要還是靠設備各自的log在查? 我們公司之前也是一樣,AI專案上來之後整個流量型態變超亂,有時候是跨站點
老實說現在網路環境這麼複雜,單靠看log真的很難 你們有在做事件關聯或整體分析嗎?
你們現在是等人回報才查嗎? 因為如果是這樣,通常問題已經發生一段時間了 建議還是要有個工具能自己抓異常,至少可以提早處理
感覺你們現在沒有統一的管理,所以大家才會一直覺得變慢 但其實可能只是流量波動變大
我們之前就是訓練模型一跑,全公司網路一起卡 後來用 Aruba DCN 去把不同流量分開,才比較穩定一點
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B14
你這個不是工程師不夠強,是資訊太分散吧? 想問你們現在查問題是不是要開很多畫面? 我們以前也是這樣,查一次問題像在拼拼圖 後來用 Aruba DCN 直接整合在一個dashboard,真的差很多
流量有做分開嗎? AI、一般辦公、會議如果混在一起,很容易互相影響
現在大推AI