人工智能（AI）的迅速崛起正在深刻地改变着网络运行中心（NOC），而网络运行中心的任务就是监管日益复杂和数据密集的网络环境。随着人工智能驱动的应用（如大型语言模型和机器学习算法）在各行各业大量涌现，NOC 面临着实时处理、低延迟通信和大规模计算工作负载需求所带来的数据流量激增。这就需要大幅扩展基础设施以处理更高的数据量，同时需要先进的监控工具和高性能系统来确保网络的可靠性、正常运行时间和效率。人工智能的集成不仅增加了数据量，还需要更复杂的分析来监控网络性能、检测异常情况并预测潜在故障，从而推动 NOC 采用可扩展、高吞吐量的解决方案来有效管理这些动态工作负载。
人工智能驱动的数据需求增长正在重塑 NOC 的监控和监管，因为网络流量的复杂性和数量要求更加精细和实时的可视性。为此，NOC 将越来越依赖于能够显示详细、高分辨率数据的先进可视化系统。更高密度的 MicroLED 屏幕由于能够提供更高的像素密度、出色的亮度和更高的清晰度，使操作员能够在大型视频墙上同时监控多个数据流、网络指标和警报，因而变得至关重要。这些屏幕支持显示复杂的数据可视化，例如热图或实时流量，这对于人工智能密集型环境中的快速决策至关重要。然而，要大规模呈现如此高分辨率的内容，需要强大的视频处理设备，能够处理 4K 或更高分辨率而不会出现延迟或性能下降。此类系统必须管理多个输入，实时处理数据，并支持无缝扩展，以适应不断增长的网络需求，这使得先进的视频处理器成为现代 NOC 运营的基石。
就安全性和可扩展性而言，Jupiter Systems 的 PixelNet 视频处理器是满足不断发展的 NOC 要求的理想解决方案。PixelNet 提供高度可扩展的架构，支持无限数量的输入和显示，使 NOC 能够在不影响性能的情况下在多个地点扩展视频墙。PixelNet 采用安全、封闭的第 2 层网络，确保对每个像素进行端到端 AES 256 加密，保护敏感数据免受网络威胁--这对于管理关键任务的 NOC 来说是至关重要的。该系统的自配置和自监控功能，以及对全冗余服务器的支持，确保了 24/7/365 的正常运行时间，这对人工智能驱动环境中的持续监控至关重要。此外，PixelNet 还能以低延迟处理未压缩的 4K 视频，并通过 SFP+ 与光纤连接兼容，从而在分布式系统中实现远距离、高质量的数据传输。这使得 PixelNet 能够满足现代 NOC 对可扩展性和安全性的独特需求。
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