SDN，機器學習可以帶來智能網絡

本文源于Inocybe Technologies的創始人Lemay和John Zannos的訪談，為方便閱讀，本文略作刪改。

現在，隨著機器學習和人工智能開始發展，Inocybe Technologies的創始人兼首席執行官Mathieu Lemay表示接下來要做的是組織要將網絡與先進的自動化網絡工具集成一個系統。

為了更好地了解這種轉變對企業和服務提供商的意義，Inocybe的首席稅務官Lemay和John Zannos討論了開放式網絡的發展，對機器學習信任的必要性，以及向自動化智能網絡的發展。

對“軟件定義網絡”如何定義呢
基本上，會把它全部歸功于靈活的可編程網絡。對于Inocybe而言，它更多地是關于開放式網絡，而不是SDN本身，即使他們有來自SDN的背景。它是關于網絡的可編程性和結構的動態性。

過去，網絡靠人們在運營?，F在，它需要的是機器。隨著我們連接的設備越來越多，我們需要擁有更先進的智能網絡。因此，SDN實際上采用了底層的靈活可編程網絡方法。它從可編程的數據平面開始，以AI和人工智能結束。

對于網絡運營人員來說，知道網絡的行為是如何以自動化方式管理編排網絡是必要的。在這個自動化的智能網絡中，通過機器學習對所收集的資料進行分析，然后根據分析的情況指導控制器如何編排網絡。

集成了機器學習的智能網絡還有多遠？
機器學習在網絡中的挑戰是我們今天所面臨的大多數網絡挑戰之一。由人類誤操作造成的網絡中斷，機器學習是無能為力的。為了擁有可靠的智能網絡，在我們開始使網絡智能化之前，我們需要停止或最小化進行人為地干預網絡。但運營商他們一直不相信機器學習能用于網絡。所以，在這個小圈子里，網絡管理員不信任軟件，軟件也不‘信任’網絡管理員。

下一步是否有明確的措施來克服這種脫節？
這是一個循序漸進的過程。云和物聯網的推動以及不再需要手動操作的需求對于網絡地發展將是一個驅動力的變化，因為如果沒有那么大規模的網絡，人們對網絡的管理總是會想到采用人工干預，長此以往這終將會成為一個問題。生活方式的改變以及網絡如何成為我們通信模式和設備的基本組成部分將推動網絡自動化。當然，這種自動化不再需要人類的參與。到那時事情就會開始順暢了。

智能網絡被應用地領域是不平衡的。一些實體店，公司和市場部門由于快速發展很快采用了智能網絡，因為流量和設備增加，對于他們來說僅僅通過手動管理，這種挑戰將是壓倒性的?？紤]到其組織的規模和復雜性，運營商將會迅速采取行動。

這種架構所需的技能是什么？
最大的挑戰是要把網絡管理員或網絡運營商變為更多的程序員。但問題是首先要找到具有網絡知識的程序員或具有編程知識的網絡管理員。它們是兩種截然不同的技能，在這個行業中找到兩種技能都有的程序員是極具挑戰性的。這為該技術部署造成了一定的障礙。

其次在這樣一個需要分解設備，并將軟件定義的技能集納入程序的世界里，程序員不僅需要一個良好的心態，而且還需要理解特定供應商的平臺組合，而這些都還只是最基本的要求。

什么樣的客戶需要Inocybe Technologies？
首先，最大的一級服務提供商，以便為某些項目提供有針對性的幫助。其次是二級和三級運營商。在企業方面，金融服務和零售業是關鍵的部分。另一類群體是自然資源公司，因為他們正在部署本地化網絡。最后一個專門的領域是衛星和太空公司，它們試圖找到一種更好的方法來管理陸地和衛星之間的連接。

讀者還應該知道什么？
最重要的是5G，物聯網和云使人們無法想象在不久的將來如何手動管理的網絡。因此，需要考慮如何獲得可編程網絡，如何整合SDN，以及如何數據分析和智能網絡。在未來網絡設備的數量或通過網絡傳輸的數據量是不會減少。

其次可以嘗試采取一刀切的方法解決問題。不要將整體架構放在海洋中，來解決世界饑餓問題。相反，需要嘗試解決不同的用例。

關于Inocybe
Inocybe的開放式網絡平臺是第一個使企業和服務提供商能夠在集成的可消費環境中部署軟件定義網絡（SDN）和網絡功能虛擬化（NFV）解決方案的平臺。Inocybe Technologies是從數據中心到網絡邊緣的開放網絡和OpenDaylight軟件定義網絡（SDN）技術提供商。

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