为什么机器学习(ML)和人工智能(AI)是SD-WAN的关键技术

鉴于技术发展的速度以安全地将用户连接到应用程序，再加上流量模式的快速变化，SD-WAN 需要跟上步伐。必须不断开发和部署新工具，以在异常网络行为影响最终用户之前自动检测和分析它。为了在影响用户之前缓解和预防网络问题，网络专业人员必须快速理解并采用这些工具。

作为网络中最有价值的新兴技术之一，机器学习 (ML)可以节省部署更改的时间，更有效地管理网络问题，并有助于不断自动调整以适应新情况。

人工智能 (AI) 和机器学习目前在生产中用于广泛的用例，包括安全性。它们正迅速融入 IT 运营，并显着改变人类与技术交互的方式，提供更主动、更自动化的方法。

人为错误是计划外网络停机的最常见原因之一。自动化消除了人为错误，但如果人类仍然做出最终决定，它并不能消除所有错误。此外，排除广域网 (WAN) 问题历来是乏味且耗时的，需要管理员筛选无数日志文件和警报。确定网络问题的根源并解决它们所需的时间对网络的总拥有成本有很大影响。传统的软件定义广域网 (SD-WAN) 解决方案可能会提供集中式网络管理，帮助管理员更快地定位问题，但下一代 SD-WAN 中基于机器学习的功能甚至可以在问题发生之前预测到问题。当今的下一代 SD-WAN 解决方案具有基于 ML 的功能的计算机可以比人工干预更快地适应您环境中的变化。

当人工智能和机器学习嵌入到 SD-WAN 解决方案中时，网络将获得海量数据处理以及对网络和应用程序性能的更丰富理解。基本上，网络变得更加智能。自动化、机器学习和人工智能的结合构成了一个自我修复、自我驱动的网络——一个可以在最少的人为干预下进行监控、分析、纠正和调整的网络。

基于机器学习的 3 大自治 SD-WAN 功能

具有基于 ML 的功能的 下一代 SD-WAN解决方案可让您通过提供三个主要优势来简化网络运营并提高性能：

• 准确了解网络并更深入地了解网络和应用程序性能。这是在问题发展过程中帮助解决问题的关键。
• 智能分析，包括在分析不同事件如何影响网络、应用程序性能和安全性后针对网络变化的智能警报和建议。
• 自动统计分析使容量规划变得简单。

随着 SD-WAN 继续被广泛采用，它应该将机器学习的使用扩展到未来的所有用例，将重点从分支机构连接转移到自动化操作。这将迎来一个预期的卓越性能、高度可用和灵活的带宽以及丰富的数据和分析的新时代，同时降低运营成本。