关于MC当前网络问题：过去几周的排查过程与解决办法

我注册的号，好几个一上来就因为卡给个判负首场，刚才又卡掉一场。

辛苦了，
近期网络资源都去支持ai dpsk了，现在的网络服务很多都是浮动的，特别是云服务器。
ai以获取数据（大数据），会频繁访问网络，类似于攻击（我们公司服务最近也不稳定），带宽会被占用，机房总体带资源是有限的，也许自己的服务期没被访问，同一机房其他服务器被访问，就会占用带宽。
以上是我的分析，所以我们公司服务器年前到现在也有卡顿（阿里云、电信机房都有卡顿情况）

辛苦了，
近期网络资源都去支持ai deepseek了，现在的网络服务很多都是浮动的，特别是云服务器。
ai以获取数据（大数据），会频繁访问网络，类似于攻击（我们公司服务最近也不稳定），带宽会被占用，机房总体带资源是有限的，也许自己的服务期没被访问，同一机房其他服务器被访问，就会占用带宽。
以上是我的分析，所以我们公司服务器年前到现在也有卡顿（阿里云、电信机房都有卡顿情况）

我问了deepseek
他回复了些解决办法是的，AI频繁访问网络服务可能会对整个网络环境产生负面影响，尤其是在资源占用和带宽占用方面。以下是具体原因和影响：

1. 带宽占用

• 大量数据传输：AI任务（如分布式训练、模型推理或数据采集）通常需要传输大量数据。如果网络带宽有限，频繁的网络请求可能导致带宽被大量占用，影响其他网络服务的性能。
• 实时性任务受影响：对于需要低延迟的网络服务（如视频会议、在线游戏等），带宽被AI任务占用可能导致延迟增加或服务质量下降。

2. 资源占用

• 服务器负载增加：AI频繁访问网络服务会增加服务器的负载，可能导致服务器响应变慢，甚至出现超时或崩溃。
• 网络设备压力：路由器、交换机等网络设备在高负载下可能性能下降，影响整个网络的稳定性。

3. 网络拥塞

• 流量激增：如果AI任务集中在某一时间段内访问网络服务，可能导致网络拥塞，影响其他用户的正常使用。
• 跨区域网络影响：如果AI任务需要访问远程服务器（如云端服务），跨区域的网络流量可能进一步加剧拥塞。

4. 电力与散热

• 设备高负载运行：频繁的网络访问会导致服务器和网络设备持续高负载运行，增加电力消耗和散热需求，可能间接影响设备寿命和稳定性。

如何缓解AI对网络环境的影响？

1. 优化网络使用：

   • 对AI任务的网络请求进行压缩或分批处理，减少不必要的数据传输。
   • 使用本地缓存或边缘计算，减少对中心服务器的频繁访问。

2. 带宽管理：

   • 使用流量控制工具（如QoS）为AI任务分配固定带宽，避免占用过多资源。
   • 将AI任务安排在非高峰时段运行，减少对实时性服务的影响。

3. 分布式计算：

   • 将AI任务分布到多个节点，避免集中访问单一服务器或网络路径。

4. 监控与调整：

   • 实时监控网络流量和服务器负载，及时调整任务优先级或资源分配。

总结

AI频繁访问网络服务确实可能导致网络环境变差，但通过合理的资源管理、带宽优化和任务调度，可以显著减轻这种影响，确保网络环境的稳定性和高效性。

美国今天开始完全无法正常完成游戏，按了没反应一个动作几十秒，换side界面基本稳定掉线无法重连，疯狂掉分了

辛苦了…

现在基本上不怎么卡了

12点55分左右开了局双方几分钟就断一次

目前还是经常掉线，基本上每1分钟就得打tip刷一下状态，3分钟就倒计时卡死需要退出重进

是ddos攻击吗？感觉好可怕

一定是码丽斯干的，这回真的不削必亡了（狗头保命

好像凌晨又卡了