隨著供應(yīng)商希望簡化操作，降低成本并優(yōu)化現(xiàn)代云時代的WAN性能，軟件定義廣域網(wǎng)（SD－WAN）得到了AIOps的大力推動。

SD－WAN將網(wǎng)絡(luò)的控制方面與硬件分離，以創(chuàng)建虛擬化的網(wǎng)絡(luò)覆蓋，而AIOps則將機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于IT運營，以實現(xiàn)流程自動化。兩者的融合（也稱為AI驅(qū)動的廣域網(wǎng)）有望開啟廣域網(wǎng)的新紀(jì)元，使IT不僅可以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)和應(yīng)用程序體驗，還可以為單個用戶提供最佳體驗。

在過去的五年中，SD－WAN是通信領(lǐng)域最熱門的技術(shù)之一。

廣域網(wǎng)迫切需要演進，于是出現(xiàn)了SD－WAN。它為網(wǎng)絡(luò)帶來了更大的靈活性，并使企業(yè)能夠利用低成本的互聯(lián)網(wǎng)，代替高成本的電信寬帶服務(wù)。此外，SD－WAN通過自動故障轉(zhuǎn)移提高了網(wǎng)絡(luò)彈性。在“萬物互聯(lián)”的時代，網(wǎng)絡(luò)正常運行時間對于保持業(yè)務(wù)運營至關(guān)重要。

在2020年之前，SD－WAN的應(yīng)用已經(jīng)很廣泛了，而疫情的爆發(fā)刺激了它更快的被應(yīng)用。在2020 ZK Research Anywhere的研究中，有46％的受訪者表示，新冠疫情加速了他們的SD－WAN部署。

盡管應(yīng)用迅速，但是SD－WAN并不能解決所有網(wǎng)絡(luò)問題。無論是軟件定義還是其他方式的網(wǎng)絡(luò)運營，面臨的挑戰(zhàn)是策略配置和持續(xù)管理及故障排除都是手動完成的。所有的SD－WAN廠商都已經(jīng)做好了簡化部署的工作，雖然是零接觸的配置，但這只解決了零天的操作。一旦網(wǎng)絡(luò)運行起來，尋找廣域網(wǎng)中斷源頭的過程仍然是一個需要大量人工繁重工作的過程。如果沒有一個智能事件關(guān)聯(lián)的自動化模型，在LAN、WLAN和WAN域之間隔離問題的難度成倍增加，而且完全不可能。

在某些方面，SD－WAN加劇了故障排除問題。它通過隱藏中斷的多路徑網(wǎng)絡(luò)，為網(wǎng)絡(luò)增加了一定程度的彈性。這導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)操作儀表板可以顯示所有內(nèi)容均為“綠色”，但應(yīng)用程序的性能較差的情況。隨著視頻技術(shù)的興起，網(wǎng)絡(luò)性能問題變得異常明顯，網(wǎng)絡(luò)工程師們不斷地爭相嘗試和補救問題。

這是AI可以發(fā)揮作用的地方。AI系統(tǒng)可以攝取網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施（LAN，WLAN和WAN）提供的大量數(shù)據(jù)，以“查看”即使最精明的網(wǎng)絡(luò)工程師也看不到的東西。曾幾何時，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)相當(dāng)簡單且流量較低時，經(jīng)驗豐富的網(wǎng)絡(luò)專業(yè)人員就有可能“了解”網(wǎng)絡(luò)，并通過結(jié)合領(lǐng)域知識和對流量的快速檢查來快速找到問題的根源。但是隨著設(shè)備，應(yīng)用程序和信息量的激增，情況就不一樣了。最大的變化之一，周期性的輪詢數(shù)據(jù)已經(jīng)被實時的流式遙測技術(shù)所取代，這將增加一個數(shù)量級或更多的數(shù)據(jù)。

人工智能系統(tǒng)甚至可以看到網(wǎng)絡(luò)中的最小變化，并預(yù)測人眼無法識別的事物。一個很好的類比是AI如何在醫(yī)學(xué)專業(yè)的放射學(xué)中使用。AI系統(tǒng)可以檢測核磁共振成像中最小的異常情況，從而使醫(yī)生能夠比沒有AI的患者更早地治療患者。網(wǎng)絡(luò)專業(yè)人員也是如此。AI系統(tǒng)會發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的小問題，這些小問題可能會導(dǎo)致應(yīng)用程序出現(xiàn)異常情況，最終用戶不會注意到這些問題，但稍后會引起更大的問題。網(wǎng)絡(luò)工程師可以使用AI系統(tǒng)的輸出，在問題對業(yè)務(wù)產(chǎn)生影響之前（即自動駕駛網(wǎng)絡(luò)）主動解決問題。

談到AI計劃，數(shù)據(jù)科學(xué)家使用了一個公理，指出“好的數(shù)據(jù)可以帶來好的見解”。這當(dāng)然是正確的，但是部分?jǐn)?shù)據(jù)導(dǎo)致部分洞察也是正確的，這可能是AI驅(qū)動的WAN產(chǎn)品的局限性之一。更具體地說，如果解決方案只看網(wǎng)絡(luò)而沒有理解對實際用戶體驗和應(yīng)用程序的影響，那么它就失去了很大一部分。如果存在多個網(wǎng)絡(luò)問題，則應(yīng)優(yōu)先考慮那些影響關(guān)鍵應(yīng)用程序和／或用戶的問題。如果某些問題根本不影響應(yīng)用程序性能，則可以將這些問題放到后燃器上，然后再修復(fù)。

此外，如果解決方案僅看到WAN數(shù)據(jù)，而沒有將其與網(wǎng)絡(luò)的其他區(qū)域（即LAN和WLAN）相關(guān)聯(lián)，則可能會導(dǎo)致效率低下，從而增加網(wǎng)絡(luò)成本。更糟糕的是，這可能導(dǎo)致有關(guān)網(wǎng)絡(luò)性能問題以及如何解決這些問題的錯誤假設(shè)或結(jié)論。在這方面，需要從整體上看待AI驅(qū)動的WAN，這是AI驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)更大端到端故事的關(guān)鍵部分。

AIOps是SD－WAN演進的關(guān)鍵，它為網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵部分帶來了急需的自動化和洞察力。由AI驅(qū)動的WAN必須超出網(wǎng)絡(luò)范圍，才能在應(yīng)用程序和用戶級別提供有意義的見解（和操作）。這不僅可以帶來性能更好，成本更低的網(wǎng)絡(luò)，還可以確保用戶的生產(chǎn)力和客戶服務(wù)保持較高水平。

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