在网络管理员的备考过程中，网络新技术特别是AI网络管理是一个重要的部分。随着技术的不断发展，AI在网络管理中的应用越来越广泛，掌握这一部分内容对于提升网络管理效率和应对未来网络挑战具有重要意义。
一、AI在网络管理中的应用场景
- 预测网络流量峰值
- 知识点内容：通过机器学习算法分析历史网络流量数据，预测未来的流量峰值时段。
- 学习方法：理解常见的机器学习算法如时间序列分析、回归分析等，并能够应用这些算法进行数据分析和预测。
- 识别异常流量模式
- 知识点内容：利用AI技术识别网络中的异常流量，特别是零日攻击等新型攻击方式。
- 学习方法：熟悉常见的网络攻击类型和特征，学习使用AI工具如深度学习模型进行异常检测。
- 自动化配置优化
- 知识点内容：根据网络的实时负载情况，自动调整QoS策略等网络配置，以优化网络性能。
- 学习方法：掌握QoS的基本原理和配置方法，了解自动化工具和技术如何实现动态配置调整。
二、主流AI网管平台
- VMware Aria Operations
- 核心功能：集中管理云环境、应用和基础设施，提供实时监控和自动化运维功能。
- 学习方法：详细了解VMware Aria Operations的用户界面和功能模块，通过实际操作熟悉其使用方法。
三、AI技术对网络管理员数据分析能力的要求
- 数据处理和分析
- 知识点内容：能够处理和分析大量的网络数据，提取有用信息以支持网络管理决策。
- 学习方法：学习数据分析的基本方法和工具，如Python编程语言和相关的数据分析库。
-
模型构建和评估
- 知识点内容：能够构建和评估机器学习模型，以解决实际的网络管理问题。
- 学习方法：掌握机器学习的基本原理和常用算法，通过实际案例学习和实践模型构建和评估过程。
总结
在备考的最后15天里，重点复习AI网络管理的应用场景、主流AI网管平台的核心功能以及AI技术对数据分析能力的要求。通过理论学习和实际操作相结合的方法，全面提升自己在AI网络管理方面的知识和技能，为即将到来的考试做好充分准备。
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