未来30年不落后的网络架构，智能网络

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，实现网络自愈自治。

头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，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，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

这是一个好时代，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，未来将会在网络产业界掀起一场革命。

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