自动驾驶的网络更简单

网络也能自动驾驶？

我们见过无人机，也见过特斯拉——这些都是能自动驾驶的高科技产品。自动驾驶对我们来说并不是一个科幻名词，而自动驾驶的网络无疑是个新鲜的说法。

按照控制系统的定义，汽车真正自动驾驶的基础是实现闭环控制，闭环控制即反馈控制，控制指令完全来自对整个系统的实时反馈。这种反馈当然不是膝跳反射那么简单的动作，而是诸如小脑如何维持身体平衡之类的一系列控制。

基于以上的认知，我们来看一下网络。

随着开源技术的不断发展和开放网络理念的深入人心，网络迈入软件定义时代，网络状态变得有迹可循，这意味着反馈机制在网络中变得通行。云技术的全面深化和SDN的普遍应用，使数据中心内部开始广泛采纳网络虚拟化技术。越来越多的数据中心面临升级，而如何打造一张稳健且智能的网络是业界亟待解决的难题。

全球网络厂商都在借助大数据、机器学习、人工智能等技术来解决网络难题，各种网络自动化工具和解决方案纷纷推向市场。随着软件定义网络的不断演进，网络正在从自动化走向智能化。

自动驾驶的网络长什么样？

我们先来看看自动驾驶的定义。

按照美国高速公路安全委员会的定义，自动驾驶分5个级别：

• Level 0代表没有自动驾驶；
• Level 1表示某个或某几个特定功能是自动的；
• Level 2表示能同时提供组合式的自动化功能，例如汽车的ABS功能、自动泊车等；
• Level 3表示有限自动驾驶，驾驶员能在特定的路况环境下完全交出安全关键驾驶功能，也能在充分的交接时间下进行偶尔的车辆控制，目前特斯拉自动驾驶就属于这个水平；
• Level 4表示完全自动驾驶，即，告诉汽车目的地之后做甩手掌柜，剩下的事汽车自己完成。

由此可见，自动驾驶的网络亦即能自动实现或满足用户意图的智能化网络。网络管理员只需要写写对应的策略即可——诸如业务A的服务保持高可用、业务B的带宽保持弹性，等等。

IBNS将成为网络发展的主流

IBNS，即Intent-based networking system，基于意图的交互式网络系统。

IBN网络系统通过对海量网络数据的分析学习，引导用户配置行之有效的策略，进而自动化地下发到网络中并执行，系统反馈实时网络状态和人性化的建议给到用户，确保原始的业务意图能被充分执行，打造真正智能、闭环的网络结构。

Gartner定义的IBN系统具备以下四种能力：

1. 转译和验证；
2. 自动安装；
3. 网络状态的察觉；
4. 精确诊断以及动态的优化和补救。

IBNS提供了通过数学方式来进行业务意图和网络配置协调性的验证，从而使得网络基础设施和业务主动行为之间的校准更加精密；与此同时，IBNS提供了一种搭建和运维网络的新方法，与传统方式相比它提升了网络的可用性和敏捷性。

对于CIO、CTO来说，在计划、发起和管理基于IBNS的网络基础设施时应当留意以下要素：

• 为了支持推进与IBNS的集成，在采购新的互助性网络基础设施时，考虑支持开放的、丰富的API接口；
• 通过按时、按量、分阶段地、实用性地安装设备达到引领IBN解决方案的效果，而不像以前的初始阶段就完全部署；
• IBN解决方案的预算应当以已改进的网络敏捷度、已增长的网络正常运作时间、更好的与业务主动行为校准作为驱动投入资金的动力。

让网络无难事

国内企业的数据中心网络，过去主要由硬件交换机、路由器、防火墙等设备组成，运维主要依靠面向设备的网管系统。

2015年以后，由于Linux的网络协议栈已经支持完整的二到七层功能，并且开放了所有控制接口，那个能被软件控制的开放网络已经可以免费获取。现在到任何客户那里都能找到一个大规模的可以被控制的Linux网络。

近年来随着各行各业的互联网转型，业务数字化、基础设施云化逐渐成为各行业的主流IT趋势。

2016年云杉网络发布国内首个网络虚拟化平台DeepFlow，帮助用户打造基于x86和Linux环境下的网络虚拟化、网络分析及网络安全服务平台。不同于面向网络设备的传统网管系统，DeepFlow帮助客户在虚拟化的网络环境中保证业务的连续性和安全性。

DeepFlow的推出，最大程度地消除了云时代企业IT网络与企业业务的脱节，为金融、电信、互联网、能源等多个行业提供下一代网络解决方案。