Execution Context
此人工智能集成功能通过分析带宽消耗、测量延迟峰值以及检测丢包事件，提供网络健康状况的实时可见性。它赋能网络工程师，使其能够主动识别潜在瓶颈，从而在这些瓶颈影响服务可用性之前进行干预。该系统通过处理交换机和路由器的遥测数据，生成可执行的洞察，从而缩短关键连接问题的中止时间。
系统持续采集网络流量数据，用于计算每个子网和应用层的聚合带宽使用情况。
延迟测量数据会汇总来自地理位置分散的终端节点，以检测可能表明网络拥塞的传播延迟。
丢包分析可以与特定网络段相关联，从而帮助定位硬件故障或路由异常。
Operating Checklist
将来自网络设备的原始流量统计数据导入到中央分析平台。
计算聚合带宽利用率和平均往返时延值。
检测统计异常值，以识别特定网络段中存在的较高丢包率。
生成诊断报告，将各项指标与潜在的根本原因进行关联。
Integration Surfaces
遥测数据采集
自动收集核心交换机和边缘路由器的SNMP、NetFlow和sFlow数据。
异常检测引擎
机器学习模型能够识别出与基线带宽或延迟模式的偏差，这些偏差可能表明存在故障。
告警仪表盘
网络工程师控制台提供关键指标的实时可视化，并根据严重程度提供通知。
