通信网络
“我从八十年代中期就开始投身整个网络的行业,见证了互联网从创立到壮大的整个历程。当前网络分工越来越精细化,合作让网络发生新的转型,正向着合作、互联、安全演进”。瞻博网络全球工程高级副总裁AE Natarajan说道。
瞻博网络全球工程高级副总裁AE Natarajan
瞻博网络大中国区CTO 井有浩在开始采访前,首先介绍了AE Natarajan的背景,AE Natarajan早在八十年代中期就开始投身网络行业,从开始到现在一直是行业里面非常资深的专家,他带领团队参与了TCP/IP协议、BGP协议。这几十年来,他在思科、Polycom、自主创业、瞻博网络等公司拥有多段经历,目前负责Junos软件开发,做了很多的Automation、SDN、智能网络,很好支持了OTT客户需求,特别是亚马逊、Google、Facebook等。
伴随全新应用不断出现,对于网络要求越来越严格,网络传输速度也越来越快,当前国内外大型互联网厂商都在尝试采用白盒交换机、采用开发网络,试图新方式来更好支持业务需求。
对此AE表示,大型互联网厂商采用白盒作为解决方案,一方面是由于可用性非常高,另外一方面是因为里都带有解耦软件的功能,进而实现降低成本、提供更多灵活性,为厂商专门的需求构建不同的组建和模块,所以它是适应于专门领域里面特定需求的用户的解决方案。瞻博网络也在大力投入解耦软件的开发和布局,这样的解决方案给行业、给互联网带来的非常重要的价值,能够为丰富的软件做好支撑的网络。
目前,瞻博网络与很多超大规模的公司展开了合作,不仅提供全套的网络方面解决方案,而且超出客户想象的全栈式、大规模的互联网架构。刚刚发布的全新解决方案组合,主要组件有瞻博网络EngNet、NRE Labs 、云端客户认证实验室以及服务,包括了多种教育服务、专业服务和先进的工程服务,加快了网络自动化技术在企业和个人群体中的普及。
AE也强调:“得益于二十多年的技术积累,我们也会将一些智能的能力嫁接到新的网络改造过程中,我们需要确保用户用到这些新的网络带来的效果,满足他们自己的需要。”
当前网络技术领域,最热门话题当属SD-WAN、IBN网络,也称智能网络/智慧网络,将机器学习、人工智能等新技术引入网络,试图打造一个自我学习、自我优化的网络,对于落地智能网络面临的挑战有哪些?
AE Natarajan表示,机器学习首先要拿到合适的数据作为输入。瞻博网络很早就开始做这样的探索,从传感器和不同的网络核、网络设备里面去采集数据。然后开始分析能带来怎样的用途,当前我们只是看到冰山一角,还有很多值得去挖掘的数据,我们还在不断地去学习如何用数据去解决一些真实的问题,实现自主运行网络。
不仅单一通过机器学习去分析输入的数据,而且要提炼一些重要的学习内容,然后在此基础之上要用新的数据样本对它做后续培训,还要用人机交互手段去推动机器进一步学习。
对于网络里面比较大的挑战,AE指出,就是数据包在传输过程中会出现瞬时掉包的现象,就是网络里头的黑洞。如果出现这种情况,对于服务的可靠性和应用的体验就会特别不好。我们怎么来感知到这样的威胁、掉包风险?瞻博网络跟很多合作伙伴在做技术探索,在此基础上如果做预防措施的话,跟这些网络运营商怎么共同去搭建解决方案,共同把网络做进一步的优化。通过这样的合作去提高网络的韧性,去实现自我驱动的网络效果。
写在最后
回顾互联网的发展历程,每次出现新的需求,网络便会发生改变,这种改变势必引入新技术,而瞻博网络在整个网络发展浪潮中就贡献不少力量,当然包括当下最热门的网络自动化、智能网络。
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