通过机器学习和人工智能实现SDN

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ML和AI的力量

机器学习开辟了处置你你是什么疑问的新途径。代替数值计算,系统行为通过由从絮状网络分类分类整理的真实数据训练的神经算法来估计。事实证明,你你是什么方式在预测光子网络中的信号性能方面是删剪准确的,与自动SDN控制相结合,构建了自主操作的基础。

服务提供者经常为触发修复过程或网络扩展定义特定的阈值。如今,决策通常基于单个数据点,同类 资源利用率阈值或误码率。原先你你是什么方式忽略了许多有用的信息。当事人面,预测性维护可全面了解网络及其所应用组件的特性。许多你你是什么预测性维护都还要在由故障是是因为的停机事先生成警告。。

在让我们 的网络中引入人工智能是2个 重大举措,它影响到网络技术,但也以你你是什么破坏性的方式影响着运营流程。有针对性的处置已有明选则义的程序领域的疑问是2个 明智的选则。原先不仅都还要获得经验,许多都还要将对网络的改进方式稳定地运用到操作中并与底层网络架构保持一致。下面概述了2个 实际例子,并强调了SDN的相关性。



AI还希望被应用到广域网安全性方面。各种简化的攻击模式和零日攻击显然是人工智能的2个 有趣应用。许多期望最高的领域是网络优化。

SDN是实现基于ML和AI的高级操作方式的关键推动因素。简化对底层网络的控制应该是实现自治网络路由的第一步。可能性忽视你你是什么点可能性带来巨大的损失,正如比尔盖茨所强调的:“企业使用的任何技术的第每根规则是,将自动化应用于高效操作将提高效率单位。其次,自动化应用于低效率单位的操作将降低效率单位。“可能性这麼 基于模型的层次化网络抽象,网络操作的简化就可能性性成功。

服务提供商眼中的SDN现状

光子网络中的网络优化

供应商在改进业务方面寄予厚望,主许多为了提高资源利用的效率单位。如上文所述,运营工作应建立在简化和精简的网络之上。具有开放控制和层次抽象的SDN是实现你你是什么前提的最有希望的方式。更重要的是,应该有2个 机制来快速捕获来自网络及其操作的任何有用数据。基于模型的遥测流被认为是从分散的网络有效地分类分类整理所需数据的首选方式。

预测性维护

有许多证据证明了深度图学习和(狭义)人工智能的力量。当谷歌DeepMind的AlphaGo战胜了最好的围棋手时,专家群体对你你是什么前所未有的游戏方式感到困惑。在诊断和治疗方面,IBM Watson的表现始终优于癌症专家。显然,在简化程度很高和絮状多样信息的情形下,人工智能都还要在效率单位和效率单位上与人类竞争。



下图显示了智能算法预测的信号性能与实际网络数据之间的比较。随着数据集的不断增加,该方式达到了适合实时网络部署的准确度。

用例

对SDN的更广泛的看法

将AI和ML运用到网络规划,设计和运营方面让我们 仍发生早期阶段。预测性维护或网络优化等使用案例为降低网络成本带来了希望。SDN是闭环自动化的关键先决条件。

ADVA的网络运营中心采用了你你是什么方式,管理多个客户的网络。网络中数据是不断地被捕获的,许多再用神经网络的方式分析有有哪些数据,许多故障组件都还要在网络故障发生事先被识别出来。将AI与自动流量控制相结合,这使服务提供商不不还可不能能抢先检测到受影响的接口/组件并在零停机时进行维修,即使对于网络的非冗余要素也是这麼 。原先都还要以更具成本效益的方式开辟了设计和运营网络的新方式。

原文发布时间为:2018-11-29

像原先的案例让服务提供商对AI抱有深度图期望,让我们 希望AI在网络成本和运营方面起作用。下图显示了去年年底TMF的调查结果(TMF趋势分析:AI - 现在时间; 2017年12月)。供应商被问及最相关的用例。

设计2个 光学层还要2个 高技能的光子传输专家,该专家还要具有多能级调制、光纤色散和非线性以及放大光学系统的瞬态特性的知识。可能性还要激活2个 新的波长,则还要应用简化的软件工具来计算性能。这使得在大型光学系统中的自动波长路由变得简化。



真是标准化和稳定的接口真是是SDN广泛采用的必要先决条件,但服务提供者还要2个 积极的业务案例,从人工控制转向自动化网络控制。目前,集成和维护新接口所需的额外工作以及额外的中央控制实例似乎抵消了自动化的成本优势。

为了了解SDN的删剪潜力,让我们 还要将重点从自动化转移到自动化操作。要全面了解网络情形、可用资源和服务需求,智能算法是值得推荐的。闭环控制最初由人控制激活,通过开放的SDN接口,闭环控制将在网络可编程的程序中得到发展。



开放社区在为程序控制定义接口和协议方面投入了絮状精力。开放式协议与开源控制器相结合,现已在许多展示中得到证明,突出了多供应商和多运营商网络中资源抽象和控制的优势。然而,尽管你你是什么技术目前在数据中心得到广泛应用,但可能性服务提供商网络的业务挑战,使用SDN技术的实时网络的情形仍然很少。

凭借其对网络简化和新收入流的优势,软件定义网络无疑可能性引起了服务提供商的强烈兴趣。该技术的核心是将物理网络功能与软件控制分离,创建开放式交换机和控制软件的生态系统,以实现快速创新和易于集成的新环境。