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人工智能正在重塑企业的运作方式。无论是大规模模型训练、实时推理，还是AI驱动的业务应用，都依赖于一个稳定、高效、低延迟的网络环境。然而，在企业纷纷加速布局人工智能的过程中，很多团队只关注算力和存储，却忽视了网络可观测性这一关键环节。事实证明，没有深度、实时的网络可观测性，再强大的AI算力也可能被网络瓶颈拖垮。
为什么网络可观测性对AI至关重要？
企业管理协会(EMA)的研究报告《企业网络为人工智能做好准备》显示，只有47%的企业认为现有的网络可观测性工具能够完全支持AI流量。这一数字是一个警示：AI工作负载对网络的要求远远高于传统业务。
人工智能训练与推理的特点是：
对延迟和丢包极度敏感：即使是毫秒级的延迟，也可能导致训练效率大幅下降，推理响应失败。
流量模式突发且难以预测：AI任务常常会瞬间产生巨大的数据流量。
跨域分布复杂：数据需要在数据中心、公有云和边缘环境之间无缝流动。
如果缺乏端到端的可见性，网络团队就无法及时发现问题，更无法预测和优化潜在风险。换言之，网络可观测性不是一个“可有可无”的技术升级，而是决定AI能否成功落地的预测指标。
拥有可观测性工具的企业更具优势
EMA的调查覆盖了250名正在为AI项目构建网络的IT专业人员，结果显示：
拥有完善可观测性工具的企业，AI网络战略成功的概率是其他企业的5倍。
这些企业往往设立了人工智能卓越中心(CoE)，在预算和战略层面给予AI更高的优先级。
同时，它们在合规性和隐私风险上的顾虑更少，能够更加专注于业务创新。
可见，网络可观测性不仅仅是技术层面的“锦上添花”，更是企业战略成功的重要保障。
可观测性最需要发力的领域
AI工作负载正广泛分布在混合架构中，包括私有数据中心、公有云和边缘环境。EMA指出，企业应在以下几个方面加强网络可观测性：
1. 公有云网络与云互连
公有云已成为AI工作负载的重要承载地，但其可观测性能力有限。尤其是新兴的GPU即服务(GPUaaS)提供商，在网络透明度方面远不及传统超大规模云厂商，给运维带来了新挑战。
2. 数据中心网络结构
AI训练往往需要横跨多个GPU集群进行高速通信，数据中心网络的微秒级性能可见性至关重要。
3. 广域网边缘(WAN Edge)
边缘计算正在承载越来越多实时推理任务，而边缘到核心的链路可见性是保障应用稳定性的关键。
实时数据：突破可观测性瓶颈
传统可观测性依赖SNMP轮询，通常每隔5分钟收集一次指标。这种方式在AI网络中几乎失效，因为AI流量突发可能只持续几秒钟，就会被完全忽略。
69%的受访者表示，他们需要实时基础设施监控，而不是几分钟一次的采样。
流式网络遥测被认为是解决方案，它能够以更高的频率、低延迟地捕捉网络状态。
在流量层面，NetFlow和IPFIX可以提供近乎实时的数据，但云厂商的VPC流日志粒度有限，很多细节无法捕捉。对于关键AI任务，甚至需要实时数据包监控来保障性能。
更智能的分析，更智能的网络
光有数据还不够，网络可观测性工具必须具备更高层次的智能，才能真正为AI应用赋能。调查显示：
59%的企业希望工具能够自动识别AI流量，帮助运维团队区分并优化AI应用。
46%的企业希望工具能预测AI流量的拥堵趋势，提前预防性能瓶颈。
42%的企业希望借助异常检测技术优化AI流量模式，防止网络资源被恶意占用。
34%的企业希望工具能分析整个GPU集群的流量行为，以便优化训练和推理效率。
这意味着，未来的网络可观测性不仅仅是“看到问题”，更要“预测问题、自动优化”，才能满足AI环境的苛刻要求。
总结：可观测性不是选项，而是必需品
AI正在改变网络的角色与价值，也在倒逼网络团队的转型。一个缺乏实时可见性和智能分析的网络，将无法承载AI的规模化应用。相反，那些主动投资网络可观测性的企业，将在创新与竞争中走得更远。
在AI时代，网络可观测性不再是锦上添花，而是决定成败的关键能力。
浙公网安备 33010602000006号
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