现代汽车的平行泊车辅助功能是一个伟大的发明，它节省了时间，但它不能作出明智的决定，在哪里停车，或考虑到没有停车区和街道清洁的日子。司机仍然需要在场。也就是说，直到全自动汽车成为现实。自动驾驶汽车将依赖于理解道路规则，并使用人工智能(AI)在没有司机的情况下做出决策。数据将不断地输入到汽车中，因此随着条件的变化，基于ai的决策也会发生变化。
自动驾驶网络也是如此。一个AI-powered软件定义广域网络(SD-WAN)了解所有的规则，能够根据业务意图适应变化。sd - wan正在为网络、安全和人工智能的融合铺平道路，以帮助企业解决迁移到云中的日益增长的数据挑战。简单地说，下一代基于云的应用程序需要能够正常工作的更智能的网络。
手动运行的网络是一个缓慢的，错误的过程，其涉及由人执行的劳动密集型人工配置。传统网络是困难和耗时的管理，它的东西很多企业继续奋斗。
ZK Research的数据显示，企业平均需要4个月的时间来实现整个网络的变化。这对今天的企业来说太慢了，尤其是在安全方面。随着移动设备、物联网(IoT)和云计算创造出许多新的入口点，并向网络边缘转移，企业因不能更快地响应变化而将自己置于风险之中。
所花费的时间，以确定和解决问题的数量是维持原有网络的主要缺点。通过ZK Research进行的一项研究发现，工程师的30％，至少一天花一个星期什么都不做，但解决问题。在更广的范围，一个公司的网络预算的70％以上，随着朝向不变应万变。现代化的网络，并使用人工智能网络操作可以显著带来70％下降到一些更合理，企业才能在创新与投资只是保持点亮。
人为错误是意外网络停机的最大原因。自动化可以帮助公司消除人为错误，腾出时间专注于更高层次的任务。然而，自动化本身并不能完全消除错误，因为人类仍然在做决策。
自动化和人工智能
实现了自驾车网络的一个，可以监控的，正确的，防守，并以最少的人力分析的唯一途径干预，是通过自动化和人工智能。当AI嵌入在SD-WAN解决方案，网络获得广泛的数据处理能力和网络和应用性能更丰富的理解。
以一个网络管理员为例，他想要增加一个应用程序的带宽，但是这个行为在某个国家是被禁止的。一个自动驾驶的广域网络会知道规则，并在适当的时候自动做出改变。同一个网络可以在问题发生之前通过故障预测和警告管理员来预测问题。它甚至可以在最终用户受到影响之前自行调整问题。
回到自动驾驶汽车的类比，人工智能在人类容易出错的领域是不可或缺的。通过结合人工智能软件、来自物联网传感器、摄像头、GPS和蜂窝连接的实时数据，自动驾驶汽车可以主动监测盲点，与交通信号同步，或在紧急情况下采取安全措施。在这些情况下，人工驱动程序的响应速度不够快，就像网络管理员无法手动快速响应所有网络更改一样。
除了敬畏人工智能，网络管理员应该拥抱它。人工智能供电SD-WAN可以将网管免费管理员把重点放在如何服务交付，并确保其质量，而不是它是如何发生的是世俗的细节被逮住。
关于以人工智能为基础的行动，最后需要提醒的是。我曾与一些尝试过基于人工智能系统的IT领导者进行过交谈，他们在出现错误时抛弃了这些系统。像自动驾驶汽车一样，人工智能系统并不完美，会出现错误，但门槛应该是“比人好”，而不是“完美”。在网络运营中，人们会犯很多错误。机器制造的东西会少得多，并将其作为学习输入，每天都能变得更聪明。
一定要收看这个SD-WAN视频系列：你应该知道的关于SD-WAN的一切