MSI AI QoS：次世代網路流量管理
網路設備
隨著新裝置和應用程式不斷湧入，有限頻寬的競爭變得激烈。當今的數位環境中，增加可用頻寬確實有其需求性，但有效的網路流量管理也變得比以往更加重要。而這正是 QoS 功能設計的目的 - 確保在使用網路/頻寬容量時仍能享受穩定和不間斷的連線體驗。
讓我們在談到後繼者的詳細資訊之前，先來了解更多關於 QoS 以及為什麼它面臨困境的原因。
網路中的 QoS 是什麼？
如果你曾經購買過路由器或瀏覽過路由器的管理介面，你一定會遇到「QoS」或「服務品質（Quality of Service）」這個術語。
那麼，它到底是什麼？
QoS（Quality of Service）是一種管理流量優先順序方法，可確保更重要的流量能夠優先通過。對使用者而言，這理論上代表對各種即時應用程式來說，網路體驗將更穩定和一致。
舉例來說，如果路由器需要在傳送語音通話或網頁的數據封包之間做出選擇，它應該優先處理即時通訊的數據封包，以確保通話品質清晰。
值得注意的是，只有在瓶頸出現在路由器（或網絡接入點）時，服務質量（QoS）才會發揮作用。
當前 QoS 技術的挑戰
儘管過去我們看到了QoS功能顯著提升了即時應用的性能，但是現在家庭環境中由於需要為大量設備提供服務的壓力，網路設備開始出現困難。
分類變得更加困難了。
過去，儘管分類是具有挑戰性的，但透過著色和排隊等技術，可以指導流量的流向。然而，與網路相連的設備和應用程式的迅速增長使其成為一項具有挑戰性的任務。傳統的QoS功能現在很難優先處理正確類型的流量。
儘管一些製造商採用了深度封包檢測（DPI）等技術來克服這個挑戰，但這些方法也帶來了一系列問題。在這種情況下，路由器會檢查通過它的每個封包，理論上能夠讀取每個通訊封包。然而，這種細緻入微的檢查和侵入性會讓使用者因為隱私問題而感到不舒服。
理想的 QoS 配置是有問題的
不太理想的QoS配置可能導致延遲高、速度低，並且整體使用者經驗不佳。正確配置該功能確實需要一定程度的技術技能和知識，對於只是想輕鬆瀏覽網頁的普通用戶來說可能要求過高。另一個配置傳統QoS的困難之處是現今終端用戶可用的應用程式眾多。舉例來說，如果為了改善影音串流的性能而配置網絡，卻可能會導致遊戲對話的品質下降。幾乎不可能找到一個適用於當今平均網路的通用QoS設置方案。
MSI AI QoS 簡介
微星（MSI）的RadiX系列遊戲路由器配備了AI QoS功能，這項功能在原始QoS功能的基礎上進行了改進。它不僅確保了穩定而連續的網絡體驗，就像傳統的QoS功能所期望的那樣，終端用戶還能夠輕鬆簡易地使用它！
AI QoS功能為您提供了4種廣泛適用的模式 –
- 遊戲模式
- 串流模式
- 居家辦公模式
- AI自動模式
- 遊戲模式
- 串流模式
- 居家辦公模式
- AI自動模式
正如名稱所示，每個模式都經過訓練得以識別相應的網路活動，讓路由器能夠主動進行優化。
例如，如果您使用遊戲模式，路由器將識別出在網絡上進行遊戲活動時特有的小數據封包，並對其進行著色，以確保以最小的延遲進行傳遞。事實上，我們在使用遊戲模式時看到了高達90%的ping減少！
如果您想知道AI自動模式的將如何作用，那麼正如名稱所示，它會切換到一種“平衡”模式。這將優先處理AI演算法認為比其他流量更重要（更即時/關鍵）的流量，加快其傳輸和傳遞速度。
以下就讓我們深入了解微星的AI QoS是如何工作
流量分類標記
微星AI QoS背後的AI模型是通過訓練數據流行為（使用封包大小變異性、突發性、分佈等因素）來準確預測流量類別。一旦識別出時間關鍵的封包，它們會被分類和標記，以便路由器能夠即時將這些封包傳送到目的地，避免延遲。
儘管深度封包檢測（DPI）等技術也使用了類似的方法，但卻是以犧牲隐私為代價。AI QoS不僅比DPI等侵入性技術更快，而且還克服了DPI無法解決的障礙。例如，DPI技術無法對加密的網路流量進行分類，因為其封包無法被檢測。相反，AI QoS可以通過分析數據流的方式對加密流量進行分類。
動態優先級
網路可用頻寬可能會大幅改變最佳的QoS條件，因此靈活性至關重要。透過即時評估網路需求，AI QoS演算法可以對波動做出反應，並即時調整QoS設定，進而實現更加無縫的使用者體驗。
這種靈活性使得它在家庭網路中成為一個資產，因為在家庭網絡中通常會有多名使用者同時使用各種不同的應用程式和設備裝置。
自動頻寬檢測
自動頻寬檢測旨在與動態優先級引擎協同工作，平衡並分配頻寬給各種類型的網路流量。它即時評估可用頻寬並平衡流量的流動方式，以避免網絡擁塞。
AI QoS 與深度數據封包檢測
儘管深度封包檢測（Deep Packet Inspection，DPI）可能具有侵入性，但它仍然是世界上最有效的QoS技術之一。這種技術涉及檢查通過路由器傳輸的每個封包（小的數據單元），以識別應用程式和流量類型。
DPI提供的在識別封包目的方面的準確性使其幾乎無懈可擊。然而，它也存在一些缺點。
例如，無法對加密的網路流量進行分類！
由於DPI需要對每個封包進行“檢查”，而加密的流量除了預期的接收者之外，對於任何其他人來說是不可讀的，所以DPI的能力受到了限制。
這正是為什麼微星的AI QoS功能在與基於深度封包檢測的QoS相比具有明顯優勢。它依靠數據流和網路行為來檢測應用程式和流量類型，而不是依賴封包內容。
讓我們快速了解一下它們的比較：
AI QoS
深度包檢測
對加密流量
（SSL、HTTPS 等）進行分類
（SSL、HTTPS 等）進行分類
是
否
收集有關您的數據
否
是
未來和當前的兼容性
無限
根據數據流行為等因素進行預測
根據數據流行為等因素進行預測
有限
只能處理註冊到其數據庫的應用程序
只能處理註冊到其數據庫的應用程序
CPU使用率
輕的
重的
結語
隨著數位環境在我們生活中不斷變化和演進，傳統的QoS技術在網路中維持秩序變得困難。它必須應對當今互聯網連接的高頻寬需求（4K串流媒體、大型遊戲下載等），同時還需要處理大量連接到網路的設備。微星的AI QoS利用創新的AI模型和演算法，能夠有效管理現代網路設置，輕鬆應對各種挑戰。它可以減少多人線上遊戲中的高延遲，消除串流媒體播放時的緩衝問題，為您提供更流暢的連接體驗！
您可以在此處了解有關 MSI AI QoS 的實際優勢的更多詳細資訊。
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