為什麼機器學習 (ML) 和人工智慧 (AI) 是 SD-WAN 的關鍵技術
鑑於安全地將使用者連接到應用程式的技術發展速度，加上流量模式的快速變化，SD-WAN 必須與時並進。必須不斷開發和部署新工具，以便在異常網路行為影響終端使用者之前自動偵測和分析。為了在網路問題對使用者造成影響之前就能減緩和預防，網路專業人員必須快速了解並採用這些工具。
機器學習 (ML) 是網路領域最具價值的新興技術之一，可節省部署變更的時間、更有效地管理網路問題，並有助於不斷自動調整以因應新狀況。
人工智慧 (AI) 和機器學習目前已在生產中廣泛使用，包括安全性。它們正快速注入 IT 作業中，並大幅改變人類與技術互動的方式，提供更主動和自動化的方法。
人為錯誤是造成意外網路停機的最常見原因之一。自動化可以消除人為錯誤，但如果人類仍在做最後決定，就無法消除所有錯誤。此外，廣域網路 (WAN) 問題的疑難排解歷來都是繁瑣耗時的工作，需要管理員在無數的記錄檔和警示中篩選。找出網路問題的根源並加以解決所需的時間，會大大增加網路的總擁有成本。傳統的軟體定義廣域 (SD-WAN) 解決方案可能會提供集中式網路管理，協助管理員更快速地找出問題所在，但下一代 SD-WAN 中基於 ML 的功能可以在問題發生之前就預測到。現今的 下一代 SD-WAN 解決方案 具備以 ML 為基礎的功能，比人為干預能更快速地適應環境中的變化。
當人工智慧和機器學習嵌入 SD-WAN 解決方案時，網路可獲得大量資料處理，以及對網路和應用程式效能更豐富的了解。基本上，網路會變得更聰明。自動化、機器學習和人工智慧的結合，造就了自我修復、自我駕駛的網路 - 能夠在最少人為介入的情況下進行監控、分析、糾正和調整。
三大基於 ML 的自主 SD-WAN 功能
新一代 SD-WAN 解決方案具備以 ML 為基礎的功能，可讓您簡化網路作業，並透過三大優點提升效能：
- 精確的網路能見度，深入瞭解網路與應用程式效能。這是在問題發生時幫助解決問題的關鍵。
- 智慧型分析，包括分析不同事件如何影響網路、應用程式效能及安全性後，提出智慧型警示及網路變更建議。
- 自動化統計分析，讓產能規劃變得簡單。
隨著 SD-WAN 繼續被廣泛地採用，未來應該會將機器學 習的使用擴展到所有使用個案，將焦點從分支機 構連線轉移到自動化作業。這將開啟一個全新的時代，在降低營運成本的同時，提供預期的卓越效能、高度可用且彈性的頻寬，以及豐富的資料和分析功能。
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