自动化的竞赛
自治网络曾被视为乌托邦理想的一部分，尽管这是一个遥远的未来。它的支柱,我们所做的一切,相连的世界里,从管理的细节知道牛奶在冰箱里需要更换时,网络的能力来自动上下坡道服务,而不需要人工干预。
在ACG研究公司最近的一项调查在网络服务提供商、互联网内容提供商、云服务提供商和大型企业中，百分之百的受访者表示他们觉得有必要追求自动化，百分之百的受访者对自动化的未来持乐观态度。此外，75%的受访者表示，他们将在未来五年内实现全面或重要的网络自动化。
自动化是一块垫脚石
然而，许多被调查的人担心，将一个网络有效地留给它自己的设备会有大规模重复错误的风险。例如，如果有人错误地配置了一些预先自动化的东西，它将被识别并纠正，只会产生一次负面影响。但如果这个错误是自动配置的，那么在任何人发现之前，自治网络就可以执行同样的错误过程数百万次。
简而言之:虽然网络自动化继续发挥着重要作用，但它并不能立即等同于网络智能。网络所需要的能力是什么适应不断变化的环境。
让我们拿像洗碗机这样普通的东西来说吧。许多洗碗机是自动的，具有一定数量的模式，给他们一个固定的，定义良好的，可预测的行为。有些洗碗机更先进;如果水太冷，他们可能会加热水，并根据一些观测结果调整周期的持续时间;比如洗碗水有多脏。它们具有基本的分析，由一组规则(策略)管理，但是它们可以自由地在该规则集中的任何地方进行操作。许多其他功能(例如，分配肥皂，开启和关闭阀门，信号时，循环完成，等)保持自动。
但是，如果让自动洗碗机去清洗不是盘子或器具之类的东西，比如土豆，会发生什么呢?
一个自适应洗碗机将能够识别出一个土豆(机器视觉/学习)，然后适应其各种自动或自治功能使用的规则和策略。它将决定一个土豆需要单独清洗(或与其他友好的土豆一起清洗)，而不是使用肥皂(味道不好)，并限制水温，因为你不是在做饭，你是在清洗。
自适应网络胜出
自适应网络提出了相同的概念。它是关于当网络遇到意想不到的情况时，规则、政策、行为等等是如何调整和调整的。
它可以揭示数据中深刻的、有意义的模式，帮助组织和/或他们的网络做出智能行动。这可以通过结合分析实现策略引擎。策略在创建和管理使用最优资源自动修改网络行为的规则方面起着关键作用。
让我们以网络在视频流中的角色为例。一个自治的网络可以通过编程在特定的时间将网络资源集中到国家的某一边——比如，东部的黄金时间，大致上是西海岸交通(学校运行)的高峰时间。
但是，如果东部的每个人都在直播一场进入加时赛的NBA总决赛，并因此开始悄悄进入西海岸的黄金时段，从而给网络带来意想不到的压力，那会怎么样呢?自动网络将简单地按照程序继续运行——你将开始看到每个海岸的客户体验都受到了影响。
但是,自适应网络会根据服务提供者设置的策略智能地动态响应。它可能会从东方或西方获得更多未被利用的资源，并调整过剩的能力以满足流媒体大众的需求。它可以识别这种需求，而不需要人的交互，基于网络中的pb级数据流，以及对在哪里需要什么资源的实时分析。
这似乎是一个非常具体的网络场景，但它是一个应该在某种程度上熟悉的所有网络运营商。如果需要广域网中的资源，比如渲染4k视频或CAD项目，自适应网络可以确定从哪里获取资源，以保持网络平稳运行和平衡，同时满足巨大的需求。
选择一个网络场景，在每个实例中，虽然自主性可能足以满足某些工作负载，但如果网络具有适应能力，则会更好地服务于网络。自适应网络的愿景将胜出，因为自主性还不够。所以也许我们应该不再把自动化网络看作是未来，而更多地把它看作是通向更大未来的垫脚石?