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作者:admin 发布于:2021-02-26 14:45:39 浏览:442【次】

人工智能为引擎的第四次技术革命正将我们带入一个万物感知、万物互联、万物智能的智能世界。根据企业对AI的采用率将从2015年的16%达到2025年86%,越来越多的企业将利用AI助力决策、重塑商业模式与生态系统、重建客户体验。

 

随着5G推广和发展,在各个行业的推进,网络承载数据量的增加,智能网络适用于分布式存储、高性能计算(HPC)和AI应用等场景,可大幅度提升云存储、AI应用、HPC应用等效率,引领数据中心进入极速无损的高性能时代。基于智能存储,为用户提供高可靠、高性能、高效率的弹性的网络、计算、存储,帮助企业实现数字化和智能化提升。

   随着企业云化与数字化转型的深入,IP网络需要承载越来越多、越来越关键的业务,这些海量的关键业务也对网络承载提出了更高的要求。以智能联接、智能运维、智能学习三大核心能力明确了智能网络的新视野,并发布了智简网络的三层架构:设备层、网络层、云端。其中,通过对终端业务体验的智能感知、实时分析以及自动部署,实现智能联接;通过对问题的实时感知、精准定位以及自动恢复,实现智能运维;同时,网络还能通过对业务模型、故障模型以及智能训练,实现智能学习。

网络本身也可以进行数字化、智能化的升级,用技术创新有效应对这些新的挑战。在数据通信网络引入大数据、AI技术和新一代协议,进行数据分析与优化,实现了从传统IP网络到智能网络的提升,引领数据通信网络进入智能IP时代。

   面向园区、数据中心、广域网络、网络安全等业务场景,提供以智能超宽、智能联接和智能运维为特征的智能IP网络,构建万物互联的智能世界。随着网络、分布式计算、分布式存储规模的不断增大,计算硬件能力不断提升,对数据中心网络性能也提出了更高的要求,对网络的诉求也越来越突出,从传统网络到专用网络具有低时延、高速转发等特点,但也存在组网规模受限、与以太网不兼容、运维复杂等问题。针对这些问题,我们还需提升网络中的低动态时延,数据中心的计算和存储的效率, 以更好的融合实现业务应用的数据处理。

 

 

   随着人脸识别、智能统计、数据采集、数据分析等对网络、计算、存储的要求,我们也需要提供智能网络、智能计算、智能存储的方案,针对这些实现和落地,在超宽的网络下传输数据,数据到达后进行分析统计,考虑数据安全进行存储备份或容灾,这些都需要一步一步的实现,来完成业务应用。

  网络设备的智能化提升,对设备中的智能要求突出,不仅硬件架构要求智能计算分析,还提升网络设备的软件智能分析,网络设备的架构也在不断的提升,针对越来越广泛的业务,网络设备自身越来越智能,操作也越简单,带宽性能会更高,随着网络中技术的发展,如SDNNFVVXLAN、云计算、大数据分析、人工智能等,从端到云或端到端,这些设备之间会相互协作的更紧密,融合的更智能。他们发展中,安全方向始终紧跟其后,随时提醒着网络防护、数据传输、数据存储等安全保护。

 

  随着网络带宽的提升(10G/25G/40G/100G),网络设备提升了缓存的处理和计算能力,并融入了AI智能分析,更好的解决了突发业务流量;集群架构应用越来越广泛,保障了设备带宽,还提升了设备冗余。全栈业务自动化,业务部署,通过多种网络虚拟化技术实现(如:集群或堆叠,链路聚合等,VXLAN+BGP-EVPN实现DC内、DC间的网络虚拟化),SDN网络部署,IPv4&IPv6,单播组播全栈业务上线;微分段东西向隔离,从防火墙转移到交换机,业务链将引流从控制面转向数据面。

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