人工智能不仅有助于提高网络弹性，而且还消除了主动维护中的猜测 Cloudera 通信、媒体和娱乐部董事总经理 Anthony Behan 谈到人工智能现在如何彻底改变电信行业

在瞬息万变的世界中，企业正在努力以更复杂的方式利用新技术，很明显，人工智能可以帮助自动化常规流程并简化云和更广泛的电信行业内的工作负载。

《AI Magazine》采访了 Cloudera 通信、媒体和娱乐部董事总经理 Anthony Behan，探讨企业如何最好地处理人工智能和云迁移。

在这里，他讲述了人工智能如何彻底改变电信行业，讨论网络弹性和客户互动。此外，他还重点介绍了 Cloudera 如何帮助电信客户制定数据架构、人工智能和云迁移决策。

您认为人工智能如何彻底改变电信行业？

人工智能不仅有助于提高网络弹性，而且还消除了主动维护中的猜测。例如，人工智能可以分析恶劣天气事件的指标，将其与消费模式和其他网络数据相关联，这可能会影响网络性能，甚至导致中断。

因此，电信公司现在可以提前预测哪些地方可能需要工程援助，以使防御更加强大。

它还可以用于预测人类行为模式。例如，如果天气恶劣、国定假日前后或教师罢工等事件，人们可能会更多地在家工作，从而给所在地区的服务带来更大压力。同样，如果天气好并且人们进城通勤，这会给内城网络带来更大的压力。

最后，人工智能和机器学习工具还可以预测流量激增并自动分析工作负载以减轻网络压力。这些工具的使用是我们在大流行期间首次看到的，人工智能发现了瓶颈，并使电信公司能够采取行动，例如建议客户改变他们连接网络的方式。这有助于在充满挑战的时期提高服务质量。

这些只是网络中的三个例子，但我们与电信公司互动的方式，包括账单查询、升级请求或支持查询，都正在被人工智能极大地改变。

在 COVID-19 大流行之后，您发现客户在电信服务中遇到了哪些困难？

COVID-19 大流行迫使电信行业重新评估其优先事项，并重新调整重点以提供更好的连接。几乎一夜之间，我们就看到在家工作的人们和放学的孩子同时进行直播、学习和玩网络游戏。尤其是光纤网络在白天承受的压力更大，导致速度变慢和连接问题。

与此同时，由于电信公司专注于其核心产品：连接，因此扩展到娱乐和媒体等其他领域的尝试被取消了。

您认为云迁移为何面临挑战？为什么这些迁移并不总是成功？

电信行业已经认识到，它需要实现现代化并转向云，以应对不断增长的数据量和即时可扩展性。然而，这些迁移并不总是简单的提升和转变，并且由于电信公司收集的数据规模庞大而出现了问题。

有些每天提取多达 3 PB 的网络健康数据，以确保一切顺利运行。这是一个巨大的数据量，将所有这些数据存储在公共云上可能会产生巨大的成本，并带来架构和合规性挑战。

电信公司必须就哪些数据属于何处做出明智的决策，以应对这些挑战并取得云的成功。某些类型的信息，例如客户的个人身份信息 (PII)，通常需要存储在本地，以确保它们保持在合规范围内，而其他数据可以存储在云中。然后，电信公司可以通过将网络运行状况报告的频率从每分钟几次减少到每小时几次来优化数据收集。

然而，电信公司如果要做出这些决定，就需要了解他们的数据。因此，成功的云战略必须由实施现代数据架构来驱动，该架构以混合数据平台为基础，为您提供两全其美的优势。这使电信公司能够做出更明智的数据管理决策。

Cloudera 正在采取哪些措施来帮助客户对其数据做出明智的选择，特别是在人工智能和云迁移方面？

混合和多云环境正在成为各行业事实上的标准。

在 Cloudera，我们帮助客户解决在不同底层基础设施上运行多个并发工作负载的复杂性，并就其数据架构做出更明智的决策。

我们不断发展我们的平台，以提高可观察性，提供一致的合规性，并使组织能够从数据中获益，无论数据位于何处。云固然很棒，但数据安全性、合规性和工作负载性能始终是第一位的。

我们提供一系列专门构建的数据服务，允许在从边缘到人工智能的整个数据生命周期中进行扩展。无论是传输海量数据，还是部署和监控下一代人工智能和机器学习模型，Cloudera 数据平台都可以帮助客户推动创新。

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