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AI-WAN:当AIOps遇上SD-WAN时

SD-WAN有成本和弹性方面的优势。将AI融入SD-WAN更进了一步,可实现自动化运营和业务敏捷性。

作者:布加迪编译来源:51CTO|2020-03-27 10:47

ai artificial intelligence ml machine learning vector

【51CTO.com快译】软件定义的广域网(SD-WAN)和AIOps都是热门技术。SD-WAN可提高应用程序的可用性,降低成本,并在一些情况下提升性能。AIOps将机器学习融入到IT运营中,以提高自动化程度。这减少了错误,并使企业能够以数字化速度进行更改。大多数人将它们视为独立的技术,但两者交汇带来所谓的AI-WAN。

SD-WAN不是解决所有网络难题的灵丹妙药

自实际的WAN以来,SD-WAN是网络界最大的飞跃。但是许多解决方案仍然依赖手动配置。SD-WAN当然可以提高应用程序弹性,降低电信成本,并常常提高应用程序性能,但是它们比传统的WAN更为复杂。初始设置可能是个挑战,而更大的问题是日常运营。手动调整和优化网络以适应业务变化可能耗时又容易出错。需要一种解决方案为SD-WAN带来更好的自动化。

这时候AI-WAN登场了。就像自动驾驶汽车一样,AI-WAN可以根据不同的规则做出决策,可以比人更快地适应变化。自动驾驶汽车可持续监测路况、速度限制及其他因素,以确定需要做出哪些变化。与之相仿,自动驾驶网络可以监测、纠正、防御和分析,基本上不需要人干预。这通过基于AI的自动化功能来完成,不需要人参与。

别搞错了,手动运营将阻碍企业充分发挥潜力。数据表明,企业平均需要四个月才能在整个网络中进行更改,这是由于维护旧网络、修复故障太费时间。ZK Research的一项研究发现,30%的工程师每周至少花一天的时间专门排查解决问题。SD-WAN可以改善这些指标,但是仍面临沉重的人员负担。

由于企业迁移到云时面临越来越多的数据挑战,它们根本等不了那么长的时间。企业应拥抱AI,而不是害怕AI抢饭碗。AI可以消除人为错误(人为错误是计划外网络停运的最大原因),可以帮助企业改而专注于更高级别的任务。

AI-WAN将改变网络运营

那么,SD-WAN向AI-WAN演进将如何改变网络管理和运营?管理员可以将时间用于专注于战略性计划,而不是解决问题。ZK Research的另一项数据表明,解决问题所花费的时间中90%用于查找根源上。鉴于应用程序驻留在云端,在移动设备上运行,查找问题的根源变得更困难了。AI-WAN能够发现最细微的异常,即使还没有开始影响业务。

SD-WAN从根本上进行了设计,以便所有路由规则由管理员集中管理,并可以跨网络传输。AI-WAN更进了一步,它使管理员能够通过故障预测在问题发生之前就能预料问题。它甚至可以在用户受到影响之前自行调整网络故障,从而提升网络性能。

自动驾驶汽车使用AI软件、来自物联网传感器、摄像头及众多设备的实时数据,了解道路规则——盲点在哪里、如何与交通信号同步以及采取哪些安全措施。同样,自动驾驶网络了解更高级别的规则,并可以防止管理员犯错,比如允许在某些操作被禁止的国家或地区使用。

安全是另一个问题。从移动设备、物联网到云计算,一切都在创建多个新的入口点,并将资源转移到网络边缘。由于企业难以快速响应变化,这使企业面临安全风险。

企业可能未注意到用户留下的安全缺口,成百上千个软件即服务(SaaS)应用程序在IT部门不知情的情况下同时使用。较早的网络技术无法支持SaaS和云服务,而SD-WAN支持。但是仅仅部署SD-WAN不足以保护网络。安全在SD-WAN部署中不应该是事后考虑的方面,而是一开始就是要考虑的方面。

供应商日益将基于AI的分析与SD-WAN解决方案捆绑在一起,以提高网络安全性。此类解决方案使用AI分析某些事件如何影响网络、应用程序性能和安全性。然后,它们为任何网络变化(比如未经授权使用SaaS应用程序)制定智能化建议。

回到自动驾驶汽车这个比方,AI-WAN旨在保持道路畅通、没有事故。它们使智能网络能够迅速适应不断变化的情况,必要时可自我修复。由于对云计算和SaaS应用程序的需求不断增长,智能网络将成为未来,高瞻远瞩的企业已经处于主导地位。

AI-WAN如今就有了,将来会急剧发展

AI-WAN似乎极具未来气息,但是许多供应商正在交付AI-WAN或将解决方案推向市场。比如说,托管服务提供商Masergy最近推出了面向SD-WAN的AIOps以提供自治网络,并提供最完整的产品。

另一家托管服务提供商Open System收购了基于云的Sqooba,将AIOps添加到其强大的网络和安全服务中。遵循并购主题,VMware最近收购了AIOps供应商Nyansa,并入到了其VeloCloud SD-WAN事业部。这一举措为VMware提供了与Aruba Networks类似的功能,后者最初将AI运用于WiFi故障排查,但现在将其引入到SD-Branch产品中。思科是另一家倡导AIOps的网络供应商,不过它正尝试将AIOps运用于整个网络,而不仅限于WAN。

久而久之,我预计每家SD-WAN或SASE供应商会将AIOps纳入阵营,将重点从网络连接转移到自动化运营上。

原文标题:The coming together of AIOps and SD-WAN,作者:Zeus Kerravala

【51CTO译稿,合作站点转载请注明原文译者和出处为51CTO.com】

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