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    機器學習技術如何有益于SD-WAN管理?

    作者:云杰 發布時間:2021-01-08 17:12:51點擊:

      機器學習技術如何有益于SD-WAN管理?

      由于物聯網等創新,對廣域網的需求正在迅速增長。越來越多的連接設備,云遷移和對自動化的日益關注,意味著WAN必須變得更加智能,更加敏捷,以應對與網絡資源和安全性相關的挑戰。由于這些原因,網絡管理員傾向于基于機器學習的技術,以幫助他們進行網絡管理的各個方面。

      廣域網優化

      廣域網優化可以應用于SD-WAN。從理論上講,機器學習可能會使用某種形式的拓撲優化,從而能夠分析網絡分支流量并針對當時可用類型的流量制定最合適的連接。然后,機器學習算法還可用于自動將流量路由到選定的連接。當前,正在使用WAN優化技術模型來處理流量變化,同時考慮安全性要求,成本和應用程序的屬性。

      希望隨著機器學習和WAN路徑優化技術的完善和改進,最終將導致越來越智能和自動化的流量優化成為SD-WAN解決方案中的標準。隨著人工智能的使用變得越來越廣泛,利用機器學習來提高IP網絡流量路由的整體效率將很可能成為該技術的早期采用者的日常實踐。

      故障預測

      在SD WAN中使用機器學習技術進行故障預測的工作原理與在制造業中進行預測性維護的工作原理幾乎相同。例如,在生產車間,將從物聯網設備收集的數據進行分析,以預測工具或設備何時需要維護或維修。然后,該數據可用于安排最適合制造商計劃的停機時間。在SD-WAN中使用機器學習進行故障預測的方法幾乎相同。使用AI軟件預測網絡故障可以用于根據診斷出的問題類型自動部署解決方案,也可以通知網絡管理員來解決問題。

      通過AI和機器學習技術,SD-WAN故障預測將變得更加簡化和簡化。隨著網絡需求的增長和更多技術的開始連接,可以預期出現故障的可能性會增加。

      網絡管理

      隨著機器學習,SD-WAN和各種混合系統的出現,以優化和簡化網絡體系結構,預計在未來12個月內將出現大量創新性和實驗性軟件定義的網絡系統。隨著不斷增加的連接設備生成的數據量的增長,網絡管理員將需要不斷尋找新的和改進的方法,以向其SD-WAN注入更多的敏捷性和智能。這就是SD-WAN中的人工智能和機器學習的地方。

      隨著軟件定義的廣域網以及人工智能和機器學習技術的共同發展和成熟,它們的相互集成可以支持更強大的應用程序和服務,同時還將更多的智能推向網絡邊緣。物聯網,邊緣和云計算以及人工智能都將成為第四次工業革命的代名詞,但是它很可能能夠為未來的網絡和技術創新的中堅力量做好準備。

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