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通过 宙斯Kerrava

SD广域网和AIOS聚合

小技巧
2020年3月25日 6分钟
网络化 SD广域网

sd-WAN提供成本和恢复能力效益将AI注入SD-WAN深入实现自动化操作和业务敏捷性

i人工智能ml机学习向量
信用库博/Getty图像

软件定义广域联网SD广域网和AIOps都红热技术SD-WANs提高应用可用性,降低成本并在某些情况下提高性能AIOS机学习IT操作提高自动化水平减少错误并允许企业以数字速度修改多数人视之为独立技术,但两者相冲流 并产生我称之AI驱动广域网.

SDWAN不是所有网络故障的灵丹妙药

SD-WAN最大跃进联网 自.但许多解决方案仍然依赖人工配置SD-WANs肯定提高应用弹性,降低电信成本,并常常提高应用性能,但比传统WANs复杂得多。初始搭建可能是一个挑战,但大问题在于持续操作人工调整网络以适应业务变化可耗时易错需要解决方案提高SD-WANs自动化水平

输入AI驱动WAN仿佛自驾驶车 AI驱动广域网 基于不同规则决策 适应变化速度比人快自驾车持续监控路况、速度限值和其他因素以确定应作何改变类似地 自驱动网络可以监控、正确、防守和分析 最小至非人参与通过AI驱动自动化能力实现,避免人们参与的必要性

免错 人工操作会阻塞企业 实现全部潜力有趣的数据点从我的研究中发现 企业平均需要四个月 才能改变网络这是因为维护遗留网络和修复故障耗时过长30%的工程师每周至少花一天时间除故障解析问题外什么都不做SD-WANs可以提高这些度量值, 但仍有沉重的人的负担

越来越多的数据挑战 企业迁移云面时, 他们根本等不及等那么久企业不应害怕AI接任工作,而应接受它AI可消除人为错误-这是网络意外故障的最大原因-帮助企业偏重更高层次任务

AI驱动WAN转换网络运维

SD-WAN演化成AI驱动WAN变换网络管理与运维管理员可以用时间专注于战略主动性,而不是修复问题ZK研究的另一数据点是90%修复问题所花时间都花在鉴别源头上。程序置云并用移动设备运行 识别问题源渐渐难解AI驱动广域网有能力发现最小异常点,即使它尚未开始影响商业

SD-WAN基本设计,所有路由规则都由管理员集中管理并跨网络传输AI驱动广域网更上一层楼,使管理员能够在问题通过故障预测发生前预测问题甚至可以在用户受到影响前自行调整网络故障,从而提高网络性能

自驾驶车知道路规则-盲点在哪里,如何与交通信号同步,以及用AI软件、IoT传感器实时数据、摄像头等等采取什么安全措施-类似地,自驱动网络知道更高层次规则并可以防止管理员出错,例如允许应用禁止某些行动的国家

安全是另一个问题从移动设备到物联网到云计算等所有事物都创建多新切入点并转移资源到网络边缘这使得企业面临安全风险,因为它们努力快速响应变化

商业界可以忽略用户制造的安全漏洞,同时使用数以百计的软件即服务应用而没有IT知识老年联网技术无法支持SaS和云服务,而SD-WANs则可以支持光部署自定义广域网并不足以保护网络安全不应该是SD-WAN部署的后遗症,

商家越来越多地用SD-WAN解决方案汇总AI解析增强网络安全解决方案使用AI分析某些事件如何影响网络、应用性能和安全性并创建智能建议网络修改,例如未经授权使用SaaS应用

回回自控汽车类比 AI驱动WANS设计 保持道路畅通 无事故帮助智能网络快速适应条件变化和必要时自愈合云计算和SaS应用需求增长后,智能网络即为未来,前思维企业已位居驱动位置

AI驱动广域网现存并未来爆炸

AI驱动广域网似似似先发制人,托管服务提供商Masegy,例如最近介绍SD广域网AIOP提供自主联网并拥有最完整的提供

OpenSystem, 另一托管服务提供商折叠云型Sqooba增加AIOps强网络安全服务与M&A主题保持一致,VMware最近获取AIOS商家Nyansa并卷入VeloCloudSD-WAN组移位令VMware相似能力达阿鲁巴网络初始应用AIWiFi故障解析思科市网络上的另一个供应商aiops故事,尽管它正试图在网络上应用它,而不仅仅是广域网

随着时间的推移,我期望所有SD-WAN或SSE销售商都把AIOS转换成折叠式,把焦点从连接转向自动化操作

深入了解SD-WAN