未来30年不落后的网络架构,智能网络
发布时间: 2019-08-21

智能时代

“无人驾驶”在今天算不上什么新闻了,可仅在5年前,这个词还是用来形容忘记拉手刹造成的交通事故。关于智能时代,你究竟了解多少呢?

就让我来给你们讲点和朋友探(chui)讨(niu)时,能用上的技术干货!

1956年,美国新罕布什尔州达特茅斯学院的一次计算机科学会议上,人工智能作为一个正式的学科被正式创立。仅60余年,曾经只存在于科幻小说中的情节便陆续走进了生活中。

  • 自动驾驶

  • 智能工厂

  • 智能音箱

此外,指纹识别、人脸识别、地图导航等时下热门的应用也都有重大突破,而这些,都得靠人工智能爸爸替它“铺路”。


什么是智能网络?

智能网络是下一代网络架构, 将‘AI+大数据’融入网络,能够大幅降低人工干预,提升网络效率,最终实现网络自愈自治。

第一次听到这个概念的朋友是不是一头雾水, 没关系,小板凳搬过来,小编这就给你细细道来。

大家想象自己驾驶着汽车在高速公路上,把镜头拉回到五年前,你可能需要每时每刻关注周围的行车情况、油耗和车的状态,通过广播收听哪里堵车抓紧规划绕行,万一有紧急情况只能干着急,更可怕的是没法及时知道前面是否有车祸,随时有可能成为连环相撞的受害者。但是现在不一样了,实时导航系统、汽车防撞系统、甚至无人驾驶,为你保驾护航。那么,在网络中也是一样的道理:

网络,即道路
报文,即车辆

系统可以识别高速公路上跑的各种类型的车(识别不同的业务),同时能保证特定类型车辆快速通过(关键业务保障),并且清楚的知道车的走走停停、油耗等情况(业务质量感知和质差分析)。

系统可以发现汽车在高速上发生堵车的情况(故障主动发现),同时能判断是什么原因导致堵车(故障根源分析),可能是前方发生车祸、道路临时调整、异常车流进入等。

 

系统可以预测道路上的车流量(流量预测),提前规划出行的时间,同时能预测前方道路拥堵情况(故障预测),避免发生多米诺骨牌式的连环相撞,后果不堪设想。


 

智能网络背后的黑科技

智能网络最底层是大数据,大数据就是将网络世界中每个报文、每个设备每时每刻的行为、状态等数据信息,收集汇聚成一个超级大的数据池,在这个基础上赋予深度学习和机器学习,便形成了智能网络的发源地。深度学习和机器学习的核心是算法模型,举个简单的栗子,算法模型就好比一台发动机,大数据是汽油,从理论上来说,具备了这两样东西后,这台机器就可以跑起来。把它迁移到网络系统上,基于对运行状态的感知、数据的分析挖掘、专家系统的支撑、业务意图逻辑的理解、根因分析的反哺,不断训练迭代模型,最终做出能与专家媲美的判断和决策辅助,这样的网络系统便具备了自然人所能理解的智慧。

眼见为实

大家都知道,关于智能网络的概念已经炒了一段时间了,很多厂商都还停留在PPT上,落地更是轻飘飘。

说一千道一万,下面带领大家看看吊炸天的锐捷智能网络到底长啥样呢?

  • 智能预测(以光模块故障预测为例)

锐捷智能网络支持光模块故障预测,自动进行DDM异常与故障的关联学习,识别准确率大于90%。提前预警,保障业务稳定运行,彻底告别人工标注时代。

  • 故障识别与根因分析

基于9种基线自学习算法(多维分析),主动识别故障与异常,进行故障聚类分析,自动进行根因树推导。进一步解放运维人力,提高运维效率,告别单纯依靠专家经验的传统模式。

  • 业务体验度量和质差分析

利用精细化协议行为分析,精准识别质差应用,并进行质差原因的定界与定位。从应用角度看清网络,帮助网络运维人员发现问题,并根据分析结果主动优化。

 


展望

这是最好的时代,为了让智能网络时代更快到来,目前,锐捷智能网络的商用正如期推进,未来必将会在网络产业界掀起一场革命。