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思科重塑全智慧网络:让网络更智能、更简单、更安全、更快速

2019-07-15 15:53:57   作者:   来源:CTI论坛   评论:0  点击:


  当前,我们正处在一个互联网的多元化时代,无论是工作还是生活都离不开网络的支撑,而网络也逐渐开始走向了多元化,包括多云、5G、Wi-Fi、AI、大数据,安全都融入到现有的网络当中,这些改变也给网络架构提出了全新的挑战。
  至顶网网络频道 07月15日 北京报道:当前,我们正处在一个互联网的多元化时代,无论是工作还是生活都离不开网络的支撑,而网络也逐渐开始走向了多元化,包括多云、5G、Wi-Fi、AI、大数据,安全这些看似独立的技术领域都开始集中化的融入到我们现有的网络当中,这些改变也给网络架构提出了全新的挑战。
  思科大中华区资深副总裁,产品事业部总经理 魏松斌
  众所周知,思科作为全球最着名的网络公司,一直领跑于网络市场。在面对市场的全新需求时,又将如何重塑网络以应对挑战呢?思科大中华区资深副总裁,产品事业部总经理魏松斌指出,当前传统网络已不能适应企业的数字化转型需求,重塑网络势在必行。思科将通过五大支柱为数字化业务提供安全、智能的平台,这五大支柱包括:赋能多云化的世界、重塑全智慧的网络、释放数据的能量、增强无处不在的安全,以及丰富员工和客户的体验。
  重塑全智慧的网络
  其实思科很早就已经提出了全智慧网络概念,即思科的基于意图的网络(IBN),而今天在全智慧网络当中又多了两项创新技术,一个是人工智能(AI);另一个是Wi-Fi6;另外思科在企业协作产品当中也融入了AI能力,使其更加个性化及人性化。同时也包括多云、数据和安全方面的创新,这一切都会建立在安全的基础之上。
  如今,我们对人工智能和机器学习已经不再陌生。而今天的网络越来越复杂,网络承载的设备也越来越多,从以前的几亿个设备,到如今的几十亿、几百亿个设备,致使网络复杂度呈指数性成长。一旦网络出现问题,网络工程师就需要花费大量时间和精力,并凭借经验收集数据去进行诊断、分析和处理。这一过程很大程度上是重复性、根据经验去完成的一项劳动。
  
  在面对越来越复杂的网络环境,魏松斌认为,“如今网络的复杂程度几乎超出了人类所能处理的最大尺度,而目前人工智能最大的用途就是利用自动化去替代人类重复性的劳动,以降低复杂性对网络带来的影响。同时,每个人的经验积累也不相同,导致诊断速度与结论都会产生很大差异。这时人工智能就可以大显身手,辅助我们对网络进行更加高效的管理与维护。”
  那么,如何在网络中利用好人工智能和机器学习呢?魏松斌指出,现在有很多开源的机器学习模型,包括谷歌、微软、亚马逊都有开源的工具供大家使用并可进行个性化设置。但人工智能很大程度上要依赖数据来训练模型,因此没有经过大量数据训练的人工智能工具是没有实际意义的。
 
  魏松斌强调,“作为IT网络的先驱,思科在80年代首先把网络互联起来,在过去几十年中积累了宝贵、丰富的经验。在全世界,不管从运营商的骨干网、边缘网、接入网,还是从大企业到中小企业的网络,思科都有非常广泛的应用。因此,借助庞大的网络规模,为思科提供了海量的网络运维数据。与此同时,在技术支持方面,思科也积累了丰富的经验。思科将海量数据和实际经验,与人工智能相结合,最终生成了实际可用的机器学习模型。”
  精确诊断,减少误报
  目前,很多网络运维系统开始逐渐融入人工智能和机器学习等技术,以减轻运维人员的工作强度,提升系统自动化运维水平。但由于人工智能和机器学习本身特性和算法成熟度带来的限制,加之很多企业在数据收集和处理环节的投入相对薄弱,导致AI算法模型相对实际业务逻辑还并不够精准,甚至出现了大量误报等情况。
 
  
  对此,魏松斌解释称,“要实现自动化,首先需要进行网络故障诊断和网络运营监测,判断网络是否存在问题,例如流量是否超过基准。而基准需要根据不同网络的使用目的、时间段和条件去进行变化。只有当流量超过了个性化的基准才进行预警。在个性化基准之上,将实时数据加入到人工智能模型中,才可以检测出真实存在的问题,并根据专家系统的知识库,推测出问题类型,并提供相应的解决方案,例如Cisco DNA Center中的人工智能、机器学习功能不仅能预测网络问题,还能在未出现问题时提前采取预防行动。”
  魏松斌还表示,“如何提高AI得出结论的准确性,与经验积累有很大关系,比如和建模、训练数据的质量、数量都有很大关系。网络设备在实际运行环境中时间越长,所经历的实际案例越多,就越具备优势。对网络自动化运维来讲,每个企业所具备的实时数据和历史经验都有所不同,这就需要AI进行长期和持续性的分析学习,才能逐渐提升系统的精准度,减少误报率。”
  Wi-Fi 6与5G融合
  说起Wi-Fi6还比较有趣,因为Wi-Fi 6是首次采用数字进行命名的,之前都是以802.11n或802.11ac的形式进行命名,这或许是受了3G、4G、5G的影响也未可知,但从数字来看Wi-Fi 6貌似比5G还高出了一代。事实上Wi-Fi 6确实采用了很多5G技术,同样5G技术也采用了很多Wi-Fi的技术。而Wi-Fi 6不仅具备5G大带宽、低延时、多连接的基本优势,同时还具有一项特殊优势就是低能耗。原因是传统Wi-Fi技术会一直保持与基站的连接,而Wi-Fi 6通过终端和基站之间所达成的协议,在连接设备处于待机状态时会断开连接,因此耗电量会大幅减少。
  
  据了解,思科已经基于Wi-Fi6技术标准发布了无线Catalyst 9100以及Meraki产品。而Wi-Fi 6标准将于今年11月份最终确定。魏松斌表示:“此次思科产品先于标准推出,用户可以在最终标准出来之后,对已经投入使用的产品进行软件升级即可。除此之外,随着Wi-Fi 6速度的大幅提升,对配套网络设备速度的要求也相应提高。为此,思科已经将其核心网络交换机进行升级换代,由Catalyst 6000更换到了Catalyst 9600。”
  那么,思科Wi-Fi 6产品到底有哪些独到之处呢?
  第一,思科拥有自己的Wi-Fi 6射频芯片,该芯片能够大大增强故障诊断和数据分析能力,与Cisco DNA Center相配套,可以进行故障诊断、人工智能应用。此外,还能追溯故障原因。Wi-Fi的故障重演很难实现,因为大多数故障与环境干扰有关,随着环境干扰的消失,故障难以重演。对此,思科将Cisco DNA Center和Wi-Fi相结合,实现了对问题的回放功能,就像监控录像一样可以将问题倒回至故障发生的时刻,从而帮助工程师诊断无线网络问题。
  第二,思科Wi-Fi 6支持海量设备连接,除了Wi-Fi标准之外还支持物联网标准,例如ZigBee、BLE等协议,并且能够在Wi-Fi 6的APP上支持第三方边缘计算应用的运行。
  第三,思科组织了一个全球范围的Wi-Fi 6产业联盟。当我们在国外使用手机时,通常就会使用到漫游服务,通过运营商之间的协议能够使漫游服务自动完成。但对Wi-Fi来说,每到一处都要重新登录新的网络,十分不便。现在思科正在组织开放漫游平台,目的是将运营商和Wi-Fi提供商整合起来,让终端设备自动连接到当地可用的Wi-Fi网络,无需用户进行任何操作。特别是Wi-Fi 6与5G速率相当,将给用户带来极高的网络体验。
  魏松斌还特别强调,“由于Wi-Fi 6的传输速度会很高,理论连接速率可达9.6G,这就意味着传统布线已经不能完全支撑万兆连接带来的数据传输需要。那么当我们把原有的无线接入点升级到Wi-Fi 6之后,是否也要对原有布线进行更换呢?大家知道更换布线是一件非常棘手的工作,很多尘封已久的线路可谓一团乱麻,根本无从下手。因此,思科通过mGig技术(思科多千兆技术),可以实现在一条物理线缆上兼容1G、2.5G、5G或10G的网络连接速率,并且实现无线接入点与交换机之间速率的自适应,这样用户在面对复杂布线基础设施时,就可以轻松的部署Wi-Fi 6。”
  个性化的企业协作
  随着移动技术和手机、笔记本电脑的发展,使得协作已经无时无处不在。而今天的协作已经不再拘泥于电话沟通,真正的协作可以达成文件共享,甚至让不同地点的用户共享虚拟工作空间,这让协作发挥出了更高的效率。目前,思科在协作产品方面已经完全实现了IP化,如电话、视频、网络会议都已实现了IP化。更为重要的是思科以用户为中心的团队协作产品已经十分成熟,并且正在向下一代协作发展方向:实现真正个性化、人性化的目标迈进。
  那么,如何让协作变得更加个性化和人性化呢?魏松斌表示,“其中最主要的技术就是人工智能(AI)技术。思科通过把人工智能技术融入到协作产品中,让一向冰冷的屏幕摇身一变成了用户的助理,甚至顾问。在开会时我们遇到最尴尬的一幕就是忘记了只有几面之缘的同事姓名。以往企业高层在开会之前,都会有专门的助理去准备大量的会议背景资料,包括参会人名、工作背景等等。今天融入了AI能力的思科协作产品就能够实现会议助力的相关服务。”
  据了解,通过Webex提供的新功能,用户可以随时获取查询与会人员的相关信息,使交流变得非常具有个性化。魏松斌举了一个非常有趣的例子,“最近,我团队中的一位同事的儿子在高考中获得了非常好的成绩,考上了清华大学,当时Webex就通过这位同事的社交媒体获得了这一消息,并在Webex Meeting新增加的人物洞察(People Insights)功能中显示了出来,当时参会的同事们一起对他表示了祝贺,这就是一个非常典型的个性化协作事例。”
  众所周知,思科协作产品众多,而最近思科对其进行了整合,把所有协作产品全部归为了一个品牌,即为Webex。魏松斌对此表示,“无论是会议、通话,还是在线客服,所有产品都归类为Webex,这样能够使客户对思科协作品牌更加熟悉,无需为纷繁的名字所困扰。此外,所有技术全面统一,使 AI技术可以贯彻到每一条产品线中。”
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