云网融合架构中的人工智能应用

21/24云网融合架构中的人工智能应用第一部分人工智能在云网融合架构中的应用场景 2第二部分人工智能优化云网资源配置和管理 5第三部分人工智能提升网络安全防御能力 7第四部分人工智能助力网络故障智能诊断 9第五部分人工智能增强网络流量智能分析 12第六部分人工智能推动边缘计算智能决策 16第七部分人工智能促进网络业务体验优化 18第八部分人工智能赋能云网融合架构创新 21

第一部分人工智能在云网融合架构中的应用场景关键词关键要点智能网络运维

1.利用人工智能技术实现网络故障的自动检测和诊断，提高网络运维效率和准确性。

2.实时监控网络流量和性能数据，通过机器学习算法预测潜在问题并采取预防措施。

3.通过自然语言处理等技术，构建智能客服系统，帮助用户快速解决网络问题。

网络安全防护

1.利用人工智能技术识别和防御各种网络攻击，增强网络安全防护能力。

2.通过恶意流量分析和异常检测算法，及时发现和阻断网络入侵行为。

3.利用机器学习和深度学习模型，识别网络中潜在的安全漏洞和威胁。

资源优化分配

1.利用人工智能技术优化网络资源分配，提高网络利用率和性能。

2.通过动态负载均衡算法，根据网络流量情况合理分配带宽和计算资源。

3.利用预测性分析技术，预测网络需求并提前进行资源预留。

个性化服务体验

1.通过人工智能技术分析用户网络行为数据，提供个性化的网络服务和内容。

2.利用机器学习算法为不同用户定制网络配置和优化策略。

3.通过自然语言处理技术，提供智能语音交互服务，提升用户体验。

业务创新与拓展

1.利用人工智能技术拓展网络服务边界，提供基于网络的新型应用和服务。

2.通过人工智能技术赋能传统行业，推动业务创新和转型。

3.利用云网融合架构和人工智能技术，打造面向未来的数字化平台，满足不断变化的业务需求。云网融合架构中人工智能的应用场景

云网融合架构是云计算和网络连接的集成，为企业提供灵活、可扩展和安全的网络服务。人工智能（AI）在云网融合架构中发挥着至关重要的作用，增强了网络管理、优化和自动化。

网络管理和运营

*网络故障诊断和预测性维护：AI算法可以分析网络数据，识别异常模式并预测潜在故障，使网络管理员能够采取预防措施，最大限度地减少停机时间。

*网络性能优化：AI可以优化网络配置和流量路由，以提高带宽利用率、减少延迟和改善用户体验。

*网络安全威胁检测和响应：AI可以检测和分析网络流量，识别恶意活动和安全威胁，并自动采取补救措施。

*网络异常检测和自动化响应：AI算法可以识别网络中的异常事件，例如流量激增、路由异常或安全漏洞，并触发自动响应，如隔离受影响区域或调整网络策略。

云资源管理和优化

*云资源利用率优化：AI可以监控云资源使用情况，识别未充分利用的资源，并自动调整分配，以提高资源效率和成本优化。

*自动扩展和缩减：AI算法可以基于历史数据和实时预测，自动扩展或缩减云资源，以满足不断变化的工作负载需求，防止资源不足或浪费。

*服务等级协议（SLA）监控和合规性：AI可以持续监控云服务的SLA指标，并采取纠正措施以确保合规性，提高服务质量和客户满意度。

网络自动化

*网络配置自动化：AI算法可以自动执行网络配置任务，例如路由器配置、防火墙管理和虚拟网络创建，减少人为错误并提高配置的一致性。

*网络服务编排：AI可以编排复杂的网络服务，例如软件定义网络（SDN）和网络切片，使网络管理变得更加高效。

*网络故障自愈：AI算法可以分析网络故障并自动采取纠正措施，例如重新路由流量或重新配置设备，减少停机时间和简化故障管理。

用户体验优化

*个性化网络体验：AI可以分析用户行为和网络数据，提供个性化网络体验，例如根据用户偏好优化带宽分配或调整安全策略。

*应用程序性能保证：AI可以分析应用程序流量并识别瓶颈，自动调整网络配置以提高应用程序性能和用户响应时间。

*网络质量监控和报告：AI算法可以监控网络质量指标，例如延迟、丢包和吞吐量，并生成报告以帮助网络管理员识别问题区域和采取措施进行改进。

其他应用场景

*网络虚拟化：AI可以优化虚拟网络的部署和管理，提高网络的灵活性、可扩展性和成本效益。

*物联网（IoT）网络管理：AI可以处理和分析来自大量物联网设备的数据，优化连接性、安全性和数据管理。

*边缘计算：AI可以增强边缘计算环境，优化资源利用率、降低延迟并增强决策制定。第二部分人工智能优化云网资源配置和管理关键词关键要点【云网资源智能调配】

1.利用机器学习算法预测流量模式和需求，优化网络资源分配，提供QoS保障。

2.集成边缘计算和云计算，实现资源协同，提升计算效能和降低延迟。

3.引入基于强化学习的资源调度策略，实时优化云网配置，保证网络稳定性和应用性能。

【基于意图管理的自动化】

人工智能优化云网资源配置和管理

人工智能（AI）技术在云网融合架构中得到了广泛应用，其中一项重要应用就是优化云网资源配置和管理。通过を活用する,組織は次のメリットを得ることができます。

需求预测和容量规划

AI算法可以分析历史数据和实时流量模式，预测未来云网资源需求。这使得组织能够准确规划容量，避免过度配置或资源不足的情况。通过优化容量规划，组织可以降低成本并提高服务质量（QoS）。

动态资源分配

AI驱动的自动化系统可以实时监测云网资源利用率，并根据需求动态分配资源。例如，当流量激增时，AI系统可以自动将资源从低利用率的区域转移到高利用率的区域，确保所有用户都能获得所需的服务。

故障检测和预测

AI算法可以分析网络数据，检测潜在故障并预测未来的问题。通过早期检测和预测，组织可以采取防范措施，防止服务中断。此外，AI系统还可以提供有关故障根本原因的见解，帮助组织优化网络设计和运维实践。

服务质量（QoS）优化

AI技术可以优化云网服务质量，确保关键应用获得所需的带宽、延迟和抖动。通过分析用户行为和网络性能数据，AI算法可以识别并解决影响QoS的因素，例如拥塞、路由不佳或应用程序延迟。

安全增强

AI可以增强云网安全，通过检测异常活动、识别恶意软件和防止网络攻击。AI算法可以分析海量网络数据，发现人类分析人员可能错失的安全威胁。此外，AI驱动的自动化系统可以实时响应安全事件，采取补救措施，防止数据泄露和其他安全漏洞。

具体应用实例

以下是一些人工智能优化云网资源配置和管理的具体应用实例：

*阿里云的智能云网解决方案：该解决方案利用机器学习算法优化云网资源分配，预测流量需求，并自动化故障检测和修复。

*亚马逊云科技的亚马逊云网络（AmazonVirtualPrivateCloud）：亚马逊云网络使用AI优化路由策略，确保应用程序快速可靠地访问云资源。

*谷歌云的谷歌云网（GoogleCloudNetwork）：谷歌云网使用AI算法预测流量模式，并动态调整网络拓扑以优化性能。

结论

人工智能技术在云网融合架构中的应用为优化云网资源配置和管理带来了革命性变化。通过使用AI算法，组织可以提高容量规划的准确性、自动化资源分配、检测和预测故障、优化服务质量并增强安全态势。随着AI技术的不断发展，预计其在云网管理中的作用将继续增长，为组织提供更智能、更高效的运营环境。第三部分人工智能提升网络安全防御能力关键词关键要点【人工智能发现网络威胁】

1.机器学习算法可以分析网络流量、安全日志和事件数据，以识别异常模式和可疑活动，从而检测威胁。

2.深度学习技术能够从大量数据中学习复杂模式，提高检测潜在威胁的准确性和效率。

3.人工智能可以主动扫描网络漏洞和潜在攻击媒介，增强网络弹性并预防攻击。

【人工智能自动化安全响应】

人工智能提升网络安全防御能力

在云网融合架构中，人工智能（AI）发挥着至关重要的作用，增强了网络安全防御能力。通过机器学习、深度学习和自然语言处理等技术的应用，AI可以识别和应对传统安全措施无法检测到的复杂网络威胁。

异常行为检测

AI算法能够分析网络流量模式，检测异常行为和潜在威胁。通过建立基线流量模型，AI可以识别偏离正常行为的流量模式，例如恶意软件攻击、数据泄露或分布式拒绝服务（DDoS）攻击。这使得安全团队能够快速识别并应对威胁，从而最大限度地减少影响。

恶意软件检测

AI可以在网络流量中检测恶意软件，恶意软件通常会表现出特定特征，例如可疑的代码模式或命令和控制通信。AI算法利用这些特征训练模型，以识别未知或变种恶意软件。这提高了安全团队检测和阻止恶意软件感染的能力。

威胁情报分析

AI可以收集和分析来自各种来源的网络威胁情报，包括黑客论坛、安全研究人员和政府机构。通过关联和分析不同情报来源，AI算法可以识别新出现的威胁趋势和漏洞，并生成针对性警报。这使得安全团队能够保持对威胁态势的了解，并采取预防措施。

安全事件响应自动化

AI算法可以自动化安全事件响应流程，例如识别威胁、执行补救措施和生成报告。通过自动化重复性任务，AI可以节省时间和精力，从而使安全团队能够专注于更高级别的调查和分析。

边缘安全增强

在云网融合架构中，边缘设备（如路由器、交换机和网关）承担着重要的安全职责。AI算法可以通过分析边缘设备上的数据，检测威胁并采取实时响应措施。这提供了一层额外的安全保护，可以防止威胁在网络中传播。

利用云端海量数据

云网融合架构提供了获取和分析海量数据的独特优势。AI算法可以利用这些数据训练更准确和全面的模型。云端的分布式计算能力也使AI算法能够处理大规模数据集，从而提高检测和响应威胁的能力。

示例用例

*一家金融机构使用AI来分析网络流量，检测可疑交易模式。该系统检测到一笔异常的大额转账，并在欺诈者完成交易之前将其阻止。

*一家医疗保健提供商部署AI算法来检测恶意软件，该算法成功识别并阻止了未知勒索软件变体的感染，防止了患者数据的泄露。

*一家电信公司使用AI来分析威胁情报，它识别了一个新出现的网络钓鱼活动，并迅速发布警报，警告客户不要点击可疑链接。

结论

在云网融合架构中，AI已被证明是增强网络安全防御能力的强大工具。通过自动化检测、分析和响应流程，AI赋能安全团队，使他们能够更有效地抵御网络威胁，并保护关键业务数据和基础设施。随着AI技术不断发展，我们预计将在网络安全领域看到更多创新和应用，进一步提高组织的安全态势。第四部分人工智能助力网络故障智能诊断关键词关键要点【网络异常快速定位】

1.利用人工智能算法识别网络流量模式，建立网络健康基线。

2.实时监控网络流量，并与基线进行比较，识别异常事件。

3.快速定位异常源头，缩短故障排除时间，提高网络稳定性。

【故障根因自动分析】

人工智能助力网络故障智能诊断

随着网络基础设施日益复杂，传统的人工故障诊断方法面临着巨大挑战。人工智能（AI）技术的应用为网络故障智能诊断带来了新的机遇和变革。

1.故障定位和分析

AI算法可以分析大规模网络数据，自动识别和定位网络故障，从而大大缩短故障排查时间。

*异常检测：无监督学习算法可以检测网络流量和性能指标中的异常情况，识别潜在的故障。

*根因分析：基于知识图谱和专家规则的推理算法可以从异常数据中推断出根本原因，协助工程师快速解决故障。

2.故障预测与预警

AI模型可以基于历史数据和实时监测信息预测网络故障的发生概率。

*故障预测：时间序列分析和预测模型可以识别网络中存在的故障隐患，提前发出预警。

*容量规划：机器学习算法可以根据网络流量预测和用户行为建模，对网络容量进行动态规划，优化网络资源分配。

3.自动修复和自愈

AI驱动的自动修复系统可以自动响应和修复网络故障，减少工程师介入的需要。

*故障修复策略：AI算法可以根据故障类型和网络拓扑生成最优的修复策略，并自动执行修复操作。

*自适应网络：基于强化学习的算法可以优化网络配置和参数，提高网络的鲁棒性，降低故障发生率。

4.知识库和自动化工具

AI技术可以构建知识库和自动化工具，辅助工程师进行故障诊断和处理。

*故障知识库：AI算法可以从以往的故障记录中提取知识，构建故障知识库，供工程师快速检索和参考。

*自动化诊断工具：基于自然语言处理和知识图谱的自动化诊断工具可以根据工程师描述的故障症状，自动生成诊断报告和修复建议。

案例

*GoogleCloud的故障预测：GoogleCloud使用机器学习模型预测网络流量激增和服务中断，提前发出预警，避免大规模故障的影响。

*AT&T的自动化故障诊断：AT&T部署了一个基于人工智能的故障诊断系统，可以自动检测和修复网络故障，将故障解决时间减少了50%。

*华为的网络自愈：华为开发了一个基于强化学习的网络自愈系统，可以自动调整网络参数，优化资源分配，提高网络鲁棒性。

优势

*准确性提高：AI算法可以分析海量数据，识别传统方法无法检测的故障。

*速度加快：AI驱动的故障诊断和修复自动化，大大缩短了故障处理时间。

*效率提高：AI工具辅助工程师诊断和修复故障，提高了工作效率。

*网络鲁棒性增强：AI驱动的自愈系统和预测模型提高了网络的鲁棒性和可用性。

*成本降低：自动化故障处理减少了工程师介入的需要，降低了运营成本。

挑战

*数据质量：AI算法的准确性依赖于数据质量，需要建立完善的数据采集和预处理机制。

*算法优化：不断优化AI算法和模型，以提高故障诊断和预测准确性至关重要。

*安全性：确保网络故障诊断和修复过程的安全性，防止网络攻击和数据泄露。

*工程师技能：AI技术应用需要工程师具备一定的算法和数据分析技能。

结论

人工智能在网络故障智能诊断中的应用极大地提高了网络管理的效率和准确性，推动了云网融合架构的发展。持续的算法创新、数据质量优化和安全保障措施将进一步释放人工智能在网络故障管理方面的潜力。第五部分人工智能增强网络流量智能分析关键词关键要点流量模式识别与异常检测

1、人工智能技术能够自动提取网络流量中的特征，建立流量模式，并识别出异常流量。

2、人工智能算法可以根据流量模式实时检测网络异常行为，如分布式拒绝服务（DDoS）攻击、网络入侵、恶意软件活动等。

3、通过人工智能增强异常检测能力，网络管理者能够及时发现安全威胁，并主动采取防御措施。

网络拥塞预测与优化

1、人工智能技术可以分析网络流量模式，预测网络拥塞的可能性和程度。

2、基于人工智能的预测模型能够动态调整网络资源分配，优化网络流量，避免拥塞的发生。

3、人工智能辅助网络优化可以提高网络性能、降低延迟和丢包率，保障用户体验。

网络性能分析与诊断

1、人工智能技术能够实时监控和分析网络性能指标，如延迟、带宽利用率、丢包率等。

2、基于人工智能的性能分析工具可以快速识别网络故障和性能瓶颈，并提供详细的诊断信息。

3、人工智能辅助网络性能诊断有助于提高网络运维效率，降低网络故障的发生概率。

网络流量分类与应用识别

1、人工智能技术能够基于网络流量数据，自动识别不同的网络应用和协议。

2、人工智能模型能够根据流量特征对网络流量进行分类，如视频流、语音通话、游戏数据等。

3、网络流量分类和应用识别有助于网络管理者优化网络资源分配、优先处理关键业务流量。

网络安全态势感知与威胁检测

1、人工智能技术能够收集和分析来自不同网络来源的安全数据，如日志、入侵检测记录、安全设备告警等。

2、基于人工智能的态势感知系统可以整合和关联安全数据，识别潜在威胁，并预测安全事件的发生。

3、人工智能辅助网络安全态势感知能够增强网络防御能力，及时发现和应对安全威胁。

网络自动化与智能运维

1、人工智能技术能够自动化网络管理和运维任务，如网络设备配置、故障修复、性能优化等。

2、人工智能驱动的自动化工具可以提高网络运维效率，减少运维成本，并降低人为错误的概率。

3、人工智能辅助智能运维能够提升网络管理的智能化水平，降低网络管理的复杂性。人工智能增强网络流量智能分析

随着云网融合架构的兴起，网络流量的体量和复杂度显著增加，传统的人工分析方法已难以满足大规模流量的处理需求。人工智能（AI），特别是机器学习算法，为网络流量智能分析提供了新的解决方案。

AI辅助网络流量分析的技术

*无监督学习：通过聚类、异常检测和关联分析等算法，从未标记的网络流量数据中识别模式和异常行为。

*监督学习：使用标记的网络流量数据训练模型，以识别已知威胁和恶意活动，如恶意软件感染、网络攻击等。

*强化学习：基于奖励机制，训练模型优化网络流量分析和响应策略，提升网络安全性和性能。

AI在网络流量智能分析中的应用

1.流量分类

AI算法可自动对网络流量进行分类，识别不同类型的流量模式，如应用流量、恶意流量和正常流量。这有助于网络管理员优先处理关键流量，并采取针对性的安全措施。

2.威胁检测

监督学习算法可通过识别已知恶意特征，检测网络流量中的安全威胁。这有助于及早发现网络攻击，采取预防措施，防止数据泄露或系统破坏。

3.异常检测

无监督学习算法可对网络流量中的异常行为进行检测。这些异常可能表明潜在威胁或网络故障，需要进一步调查和响应。

4.流量预测

通过时间序列预测和机器学习算法，AI可预测未来网络流量模式。这有助于网络管理员提前规划网络容量，优化资源分配，避免网络拥塞和性能下降。

5.根因分析

在出现网络问题时，AI算法可协助网络管理员进行根因分析，识别导致问题的具体原因。这有助于快速解决问题，提高网络可靠性和可用性。

案例研究

*谷歌云平台：使用机器学习算法分析网络流量，检测异常并识别潜在的网络攻击。

*亚马逊网络服务：利用无监督学习算法对网络流量进行分类，优化流量路由和安全策略。

*思科：部署强化学习模型，优化网络流量管理和响应，提高网络性能和安全性。

结论

人工智能增强了网络流量智能分析的能力，实现了自动化、准确性和高效性。通过利用机器学习算法，云网融合架构中的网络流量分析可以大大提高安全性、可靠性和性能，为企业提供更安全、高效的网络环境。第六部分人工智能推动边缘计算智能决策关键词关键要点【边缘计算的智能优化】

1.人工智能算法在边缘节点部署，进行数据实时处理和分析，降低数据传输时延和成本。

2.基于机器学习模型，对边缘节点资源进行动态管理和优化，提高计算效率和资源利用率。

3.人工智能驱动边缘计算的自治管理，实现自动故障检测、自愈和性能优化。

【人工智能驱动的决策支持】

人工智能推动边缘计算智能决策

引言

边缘计算通过在网络边缘部署计算和存储资源，将数据处理和决策离用户更近，从而显著提升时延敏感型应用的性能。人工智能（AI）的引入进一步增强了边缘计算的能力，使边缘设备能够进行更智能的决策，从而优化资源利用率、提高服务质量并增强安全保障。

边缘人工智能的优势

*实时决策：AI算法可以分析设备收集的实时数据，并快速做出决策，而无需将数据传输到云端进行处理。这对于需要即时响应的应用至关重要，例如自动驾驶和工业自动化。

*资源优化：AI算法可以优化边缘设备的资源分配，确保关键任务得到优先处理。这减少了延迟和功耗，延长了设备电池寿命并增强了可靠性。

*安全增强：AI算法可以检测和缓解边缘设备上发生的异常活动和安全威胁。这增强了网络安全，保护了敏感数据和系统免遭攻击。

边缘人工智能的应用

AI在边缘计算中的应用范围广泛，涵盖各种行业和用例，包括：

*工业物联网：预测性维护、资产跟踪和质量控制

*智能城市：交通管理、公共安全和环境监测

*医疗保健：远程患者监测、医疗诊断和实时决策支持

*零售：个性化推荐、库存管理和欺诈检测

*能源：可再生能源预测、电网优化和能耗管理

边缘人工智能的挑战

尽管边缘人工智能具有诸多优势，但其部署也面临一些挑战：

*数据隐私：边缘设备收集大量个人和敏感数据，使其容易受到数据泄露和滥用的风险。

*资源限制：边缘设备通常具有有限的计算能力和存储空间，这限制了AI算法的复杂性。

*算法优化：为边缘设备设计和优化AI算法需要考虑资源约束和实时决策的要求。

未来趋势

随着边缘计算和AI技术的不断发展，边缘人工智能将在未来继续发挥关键作用，推动以下趋势：

*分布式AI：AI算法将分布在多个边缘设备上，协同工作以做出更智能、更可靠的决策。

*联邦学习：边缘设备之间将共享数据和模型，在保护数据隐私的同时提高AI算法的性能。

*自动驾驶汽车：边缘人工智能将使自动驾驶汽车能够实时处理海量数据，做出快速决策，确保乘客安全和车辆效率。

*工业4.0：边缘人工智能将推动工业4.0的数字化转型，实现智能制造、预测性维护和供应链优化。

结论

人工智能在边缘计算架构中发挥着至关重要的作用，通过智能决策、资源优化和安全增强提升了边缘计算的能力。随着边缘人工智能技术的持续发展，该领域未来将继续蓬勃发展，为各个行业和应用带来变革性影响。第七部分人工智能促进网络业务体验优化关键词关键要点实时网络性能分析

1.利用人工智能算法实时分析网络流量和性能数据，识别异常和潜在瓶颈。

2.通过机器学习模型建立历史性能基线，并检测与基线之间的偏差，及时发现和解决网络问题。

3.提供可视化仪表板和预警机制，让网络管理员快速掌握网络性能状况，及时采取措施。

个性化网络优化

1.根据用户类型、设备特性、业务类型等因素，定制化优化网络参数和策略。

2.利用人工智能算法分析用户行为模式和应用程序需求，动态调整网络资源分配，提升特定业务的体验。

3.提供基于用户偏好的内容缓存和优化传输路径，缩短延迟并提高内容加载速度。人工智能促进网络业务体验优化

在云网融合架构中，人工智能（AI）发挥着至关重要的作用，通过以下方式优化网络业务体验：

1.异常检测和故障预测

*AI算法可以分析网络流量和性能指标，检测异常情况和故障模式。

*通过识别不规则性或模式，AI可以提前预测网络故障，并在其对业务造成影响之前主动解决问题。

2.网络容量规划

*AI可以预测网络流量模式，优化网络资源分配。

*基于历史数据和实时流量监控，AI可以动态调整带宽和容量，确保网络符合不断变化的需求。

*这有助于避免网络拥塞和性能下降，从而提高用户体验。

3.主动网络优化

*AI算法可以实时监控网络，识别瓶颈和性能问题。

*基于这些见解，AI可以自动调整网络配置，例如路由策略、流量整形和负载平衡。

*这可以优化端到端网络路径并减少延迟，从而提高应用性能和用户满意度。

4.内容缓存和优化

*AI可以分析用户访问模式和内容流行性，优化内容缓存和交付策略。

*通过将常用内容缓存到离用户较近的位置，AI可以减少加载时间和提高响应速度，从而增强用户体验。

5.网络安全增强

*AI可以检测和识别网络威胁，例如恶意软件、网络钓鱼和分布式拒绝服务（DDoS）攻击。

*通过分析网络流量模式和行为异常，AI可以自动触发安全响应，阻止攻击并保护网络和业务。

案例研究

*运营商案例：一家电信运营商部署了基于AI的网络优化系统，将网络故障预测准确率提高了80%，从而减少了服务中断时间和提高了客户满意度。

*云服务提供商案例：一家云服务提供商使用了AI驱动的容量规划工具，将虚拟机（VM）性能波动减少了30%，从而改善了应用程序响应时间和用户体验。

*企业案例：一家企业部署了AI网络安全解决方案，将恶意软件检测率提高了50%，并减少了网络攻击响应时间，从而增强了业务连续性和声誉。

结论

在云网融合架构中，人工智能发挥着至关重要的作用，通过异常检测、故障预测、网络容量规划、主动网络优化、内容缓存和优化以及网络安全增强等方式，显著优化网络业务体验。通过采用AI技术，企业可以提高网络可靠性、响应速度和安全性，从而提升用户满意度和业务成功。第八部分人工智能赋能云网融合架构创新关键词关键要点主题名称：智能化的网络管理

1.应用机器学习和深度学习算法，实现网络流量预测、异常检测和故障诊断，提高网络管理自动化程度，降低运维成本。

2.结合自然语言处理技术，建立人机交互式网络管理系统，实现网络配置和优化的人性化、便捷化。

3.利用图形化可视化工具，直观展示网络拓扑、流量分布和性能指标，辅助运维人员快速定位和解决问题。

主题名称：边缘计算的人工智能赋能

人工智能赋能云网融合架构创新

导言

云网融合架构是当前网络发展的重要趋势，其整合了云计算和网络技术，旨在构建一个高效、灵活、敏捷的网络基础设施。人工智能（AI）的兴起为云网融合架构的创新提供了新的机遇，促进了其