人工智能在NFV中的应用.pdf

NFV（网络功能虚拟化）和人工智能（AI）是目前通信技术领域两个非常重要的技术概念。NFV将传统电信设备的网络功能虚拟化，通过软件形式部署在通用服务器上，从而实现网络功能与硬件设备的解耦，便于网络功能的灵活部署和整体成本的降低。而人工智能技术的兴起，为NFV系统内的管理和编排提供了新的解决方案。 NFV的概念最早由ETSI于2012年提出，并在德国SDN和OpenFlow世界大会上发布了相关的白皮书，正式将NFV引入世界。NFV的快速发展，逐渐进入了第四阶段，开始注重NFV商用落地的研究。然而，尽管NFV的引入可以在理论上为网络带来极大的敏捷性，但在落地部署过程中还存在很多问题，主要表现在网络架构动态变化带来的复杂性、网络功能虚拟化后复杂的规划和管理问题以及网络功能的灵活调度问题。 人工智能，亦称机器智能，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。人工智能的概念自从19世纪50年代后，已经经历了3次发展热潮，其研究领域非常广泛，包含很多分支，如专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理等。其中，深度学习是机器学习中一种对数据进行表征学习的方法，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行学习。 在NFV的背景下，人工智能技术的应用主要体现在对网络的灵活调度和管理上。人工智能技术可以将复杂的问题交由机器进行处理，从而提供解决方案。例如，文章中提到的基于机器学习的智能VNF生命周期管理方案，就是一种利用人工智能技术对NFV进行管理的方法。 人工智能技术在NFV中的应用，主要涉及到网络功能虚拟化后的管理和编排问题，通过人工智能技术，可以实现对网络的灵活调度，解决网络架构动态变化带来的复杂性问题，以及网络功能虚拟化后复杂的规划和管理问题。这不仅为NFV的发展提供了新的解决方案，也为人工智能技术的应用提供了新的场景。