Description
Занимая ведущие позиции в сфере разработки протоколов нового поколения для IP-сетей, а также алгоритмов машинного обучения и обработки больших данных, компания Huawei кардинально меняет подход к анализу данных и применяет принципы оптимизации с обратной связью, знаменуя переход от традиционных к интеллектуальным IP-сетям.
Компания Huawei твердо убеждена в достоинствах интеллектуальных IP-сетей:
Превосходная пропускная способность как самая важная цель развития интеллектуальных IP-сетей. Такие современные приложения, как видеосервисы, дистанционная работа, облачные вычисления и приложения на основе искусственного интеллекта, переходят на новый виток развития в плане сетевой пропускной способности. В кампусные сети внедряются новый стандарт беспроводной связи Wi-Fi 6 и коммутаторы 100GE, а центры обработки данных и магистральные IP-сети идут по пути развития к скорости 400GE.
С прогрессирующим ростом производительности на физическом уровне и появлением технологии сегментирования сети FlexE повышается эффективность и гибкость использования полосы пропускания в сетях предприятий и организаций. Становится возможной реализация ряда сервисов (в том числе офисных, производственных и вычислительных приложений) в одной физической сети.
Жесткая изоляция каналов, несущих разный трафик, обеспечивает 100%-ю гарантию доступности полосы пропускания для работы важных приложений в сетях вертикально интегрированных компаний и производственных сетях, а также выделенных IP-линий операторов связи.
Благодаря интеллектуальному сегментированию полосы пропускания сети сверхширокополосного доступа гибко адаптируются с развитием услуг.
Интеллектуальный опыт как основа архитектуры интеллектуальных IP-сетей. Сегодняшние IP-сети довольно непредсказуемы в плане «спроса и предложения» сетевых ресурсов. Сервисы и сети не способны четко согласовывать запрашиваемый объем ресурсов.
Сетевой уровень, таким образом, не получает точной информации (намерений использования того или иного сервиса) от сервисного уровня. А когда приходит черед предоставить запрошенные ресурсы, картина опять меняется в силу того, что IP-сеть статистически мультиплексируется и с изменением трафика и типов сервисов меняется также и потребность в ресурсах.
Чтобы сделать спрос на ресурсы предсказуемым, необходимо точно определить намерения в использовании сервиса. Далее сервисный уровень должен сообщить сетевому уровню о требованиях к сервису, или же сетевой уровень должен сам сделать необходимые выводы о намерениях, анализируя поведение сервисного трафика (модель сервиса), чтобы заранее определить типы терминалов, пользователей и сервисов.
Платформа контроля, анализа и управления сетью также вносит вклад в решение проблемы нестабильности с предложением ресурсов, используя алгоритм машинного обучения — нейронные сети. Алгоритм позволяет строить модели сети, определять и анализировать состояние сети в режиме реального времени и понимать истинные потребности в сетевых ресурсах.
Под интеллектуальным опытом также подразумевается согласование намерений в сервисах с сетевыми ресурсами и бесперебойное предоставление соединения, соответствующего данным намерениям при минимальных затратах. Таким образом, достигается цель «опыт, управляемый приложениями».
Автономно управляемая сеть — ключ к успеху в деле улучшения пользовательского опыта. Подход, при котором меры принимаются только на основе жалоб пользователей, изжил себя, поскольку не отвечает современным требованиям к эксплуатации и техобслуживанию сети.
Специалисты сервисных служб часто последними узнают о проблемах в сети, что не позволяет гарантировать высокое качество обслуживания. Поэтому на первый план выходит необходимость внедрения предиктивной системы эксплуатации и техобслуживания как обязательного условия развития.
Состояние сети необходимо отслеживать в режиме реального времени, своевременно выявляя проблемы или потенциальные риски. Такая система, сопоставляя модели отказов, сможет точно локализовать основные причины и автоматически устранить неисправности.
Таким образом, проблемы с сетью будут решаться своевременно, не затрагивая качества сервисов и не портя впечатлений пользователей.