通常,虚拟化讨论的范畴是通过虚拟机划分并行但与运行环境无关的大型同类微处理器。但是从广义上来看,虚拟化还可以表示替代原有服务,一般是部署在本地服务器或基于物理网络基础架构上,但即使云中分配的服务也可被取代。
那么,问题来了:对于企业和网络运营商而言,有多少物理网络基础架构可以按照这种方式进行虚拟化?
答案是:几乎所有东西都可以虚拟化。事实上,网络功能虚拟化这个术语恰恰就准确地描述了我们这里所指的问题。显然,在虚拟网络基础架构流行之前,还有一些问题需要考虑,但实际上考虑这些问题没太大必要。
使用云网络,或是网络即服务如何?两者都可以。我敢打赌这是所有环境所有网络的最终归属,软件定义网络将最终激励创新,并且带来很多应有的好处。
这让我想起最近一直在问客户的问题:2020年的网络将会是什么样子呢?或者更进一步,2025年的网络会是什么样子呢?
为了寻找到答案,先来看一些倍受关注的重大趋势:
看到这些影响,就很容易准确地预料到物理网络基础架构在未来10年将发展壮大的趋势。例如:
其他物理网络基础架构又会有什么变化?
所有其他的基础架构都会虚拟化和迁移到云中,包括网络管理、性能优化、分析、安全和SDN控制器本身。公有云和私有云都可以,但是选择使用公有云的会越来越多,因为公有云模式具有经济性、可靠性和按需可扩展性等内在特性。由于有了超高性能的互联网链路(10Gbps及更高速网络都将普遍应用),因此它与本地实现相比不会有明显劣势。本地设备和物理基础架构方面节省的成本可用于其他更好的战略需要。
有了这个基础之后,SDN就成为将这种愿景变为现实的催化剂和驱动力。SDN本质在于网络基础架构的基础可编程性,因此这种基础架构的差异性越少越好。
可扩展性表示可以增加更多相同的元素。同样,这些元素就是AP和交换机——基于SDN的AP和交换机,仅此而已。先进的处理器和接口本身的性能,加上SDN本身的灵活性和可扩展性,就是实现最佳网络的重要指标。
到目前为止,我们所做的工作已接近完整了。现在变化的速度已经在我们可承受的范围之内,即使是技术方面的变化也一样。比较明确的一点是,迁移到SDN已经是现代网络发展的最重要方向。再加上前面所提到的硬件功能的发展,我们很容易看到SDN作用的扩大正带来更多的好处。
好文章,需要你的鼓励
许多CIO在实施AI战略时因良好初衷反而导致失败。专家指出,仅为AI而做AI会浪费资金且无实际成果,应先评估业务价值。CIO常见错误包括:让风险规避型利益相关者施加过度限制、仅依赖现成AI工具而不深度整合、在人员和流程问题未解决时强推技术转型。成功的关键是确保AI解决方案真正节省时间并带来业务价值,需要有权威的负责人推动决策,同时不惧怕小规模试错,快速迭代改进。
谷歌研究院开发出一种革命性的人工智能技术,通过学习人类眼动轨迹来提升视觉问答能力。该技术像训练侦探一样教会AI关注图像中的关键区域,准确率提升3-10%。研究发表于CVPR 2024,在教育、医疗、无人驾驶等领域具有广阔应用前景,为AI向人类智慧靠近开辟了新路径。
Kahoot是一个基于游戏的学习平台,涵盖科学、历史、地理、英语和数学等领域。该平台于2023年推出AI功能,AI生成器可从主题、文档、网站或视频链接即时创建互动学习体验,帮助教师减少备课时间,让学习更具吸引力和个性化。平台支持50种语言,拥有120亿用户,还提供翻译工具和AI驱动的学习推荐功能。
英国卡迪夫大学研究团队通过脑电图技术发现,当人们体验虚假听觉(即"听到"实际不存在的语音)时,大脑的神经活动模式与听到真实声音时几乎相同。研究揭示了大脑会根据语言经验和上下文自动"填补"缺失的语音片段,这一发现对理解听觉障碍、改进助听设备以及开发更智能的语音识别系统具有重要意义。