》數字化轉型的驅動力

業務數據化。企業數字化轉型意味著(zhe)進(jìn)行業務、流問場程和組織再造，把企業的核心資産、流程和管理可得等全部上網，即進(jìn)行業務數據你要化。而網絡是業務運行和數據承載的基礎，因花體此網絡平均故障發(fā)生間隔（MTTF）面我們(miàn)臨更高的要求；同時(sh飛著í)，要求具備一定的網絡故障預判預測能(néng)力，故障後(好刀hòu)業務恢複更加迅速。

數據業務化。企業的數據是企業的重要資産，借助數據綜合分析，低妹更好(hǎo)地發(fā)揮價值爲企業業務目标道草服務，即數據業務化。數據業務化要求信息系統能(néng)夠更好姐少(hǎo)地理解和承載業務目标。

業務需求和信息系統之間的縫隙需要彌合。意圖網絡（IBN，Intent-Based Networ樹得k）的出現提供了一種(zhǒng)很好(hǎo)的方式，把業務意圖轉變爲系間爸統策略，并下發(fā)給網絡等基礎設施執行。&算城nbsp;

》傳統網絡管理的挑戰

傳統網絡管理系統的挑戰來自于多個方面(miàn)，主遠姐要表現在：

對(duì)于業務意圖（Intent）的解愛子析和轉化存在不足。傳統網絡管理系統多是基于網元的管理操作系統，對(duì)和市于意圖的轉化和自動化處理在最初的系統設計上欠考慮。

其次，囿于數據采集和計算處理手段有裡照限，傳統網絡管理系統的快速反應能(néng)力和大數據分析處理能(néng見小)力受限，基本上屬于被(bèi)動反應式（Reactive來腦）處理系統。存在救火式維護、問題定位難光在、恢複難以閉環等諸多明顯弊端。

》基于AI的先知網絡管理框架

新華三在網絡領域對(duì)解技慢決方案、技術創新和運維管理等有近子家三十年的經(jīng)驗和積累。正是基于對(duì)網絡行業的深厚理解，結合A山家I和大數據等技術，創新性地提出了先知網絡管公作理框架。該框架總體上包括三個大的機科組成(chéng)部分，即雲端先知服務中心（Seer姐員Service Center）、子我局端（企業本地）先知網絡中心（SeerN那姐etwork Architecture 銀章Center，簡稱SNA Center）和快嗎移動端先知精靈App（SeerGenie）。

移動端先知精靈App主要功能(néng)包括園區無線接入診斷、設備版些地本分析和關鍵信息推送等。其出發(fā)點是基于移動優先策略，給最終用戶或刀快者運維人員提供一個便攜工具，提升使用體驗。

局端先知網絡架構中心，通常安裝在船去客戶本地，包括SNA Center、SeerEn唱路gine（先知控制器）和SeerAnaly體工zer（先知分析器）三個組件。主體功能(néng)劃分上Ce水低nter負責意圖翻譯，控制器負責自紙書動化，分析器負責智能(néng)化。

客戶業務意圖通過(guò)控制器轉譯爲策樂區略，并最終轉換成(chéng)設備能(néng)理解的配置指令。

從系統論的角度，網絡可當作一個動态系統來考慮。動師喝态系統過(guò)程包括健康度判斷、問題故障定位、修通新複措施計算和配置動作關聯等，其後(hòu)面自樂(miàn)的關鍵之處在于基于數據的請樹AI/ML學(xué)習和分析下車。一個完整的流程包括：數據感知、存儲計算、智能(弟船néng)分析、可視化展示和優化閉環；優化後(hòu)的數據了行進(jìn)行新一輪的感知，并依此循環，如圖件資3所示。對(duì)于SNA架構來說(shuō)，先知分飛都析器實現從數據的感知到分析洞察，先知控制器實現優化閉環動作商藍。

新一代智能(néng)網絡分析+林內動作系統，從面(miàn)向(x看內iàng)業務的數據感知到主動智能(nén長暗g)分析，以及仿真預測和動作閉環，提供基于意圖的智能(néng)管理作笑能(néng)力。

》面(miàn)向(xiàng)業務的是有數據感知

數據是新時(shí)代的石油。于網絡而言，數據是網絡新時(shí)人行代—網絡智能(néng)化時(shí)代的石油。一方面(miàn湖場)，數據驅動業務的發(fā)展，數據的重要性不言而喻數畫；另一方面(miàn)，業務拉動數據的開(kāi)采，對(d暗銀uì)于網絡業務智能(néng)化系玩腦統而言，需要兼顧成(chéng)本和效益，數據采集并非來者不拒。因道喝此，應更加重視面(miàn)向(xiàng)業務件嗎進(jìn)行數據采集，數據服務于業務，從而更好(hǎo)日外地服務于用戶。結合先知網絡架構，從深度、廣度和精度三裡和個方面(miàn)進(jìn)行闡述。

深度數據感知服務于業務。Zoom-In方向(xiàng)，從U市腦nderlay物理管道(dào)，到Overlay邏輯管道(dào)，到會(業她huì)話應用，再到報文隊列。Zoom-Out但妹方向(xiàng)，從鏈路，到設備，到區域網絡，到企業全局網絡。例如對黑鐵(duì)于隊列報文的丢包和時(sh子章í)空信息，綜合分析丢包對(duì)客戶具體應秒妹用的影響，并將(jiāng)影響在對(duì)應農時的應用層、邏輯層和物理層上呈現暗通出來。

廣度數據感知服務于業務。時(shí)間維度從曆史旅程到現在，範圍也鄉維度從網絡本身到周邊上下文，過(guò)程維度從單一系統到綜合可年聯動。通過(guò)采集5W1H數據，多維度關兒光聯分析後(hòu)，對(duì)于SeerAnalyzer-C術術ampus場景，實現數據感知。

精度數據感知服務于業務。精度可從時(shí)間精度和空間精度兩(liǎng)方面(miàn)來看店風。通過(guò)流式Telemetry/GR微文PC進(jìn)行高速數據采集，例如以毫秒級的速度問習感知芯片buffer的變化，來分析網路的流量術歌擁堵/暢通程度，真正明察秋“毫”。Telemetry/GRPC是先知分析器醫時支持的标配技術（需芯片支持），而傳統的S少醫NMP做不到。通過(guò)INT（In-Band銀還-Telemetry）方式，對(duì)應用業銀路徑沿途的時(shí)空（時(shí)間戳和鏈路/端口）信息進(jìn服笑)行精準測量和分析後(hòu)，可以呈現全路家信徑，消除路徑盲區，實現沿途時(shí)車村延的可視化，有效幫助故障根因分析。

》先知分析器的主動分析

主動（Proactive）智能(néng)分析是指SeerAn近兒alyzer對(duì)感知和采集到的數據，基于智能(néng)模型和邏輯白身算法在後(hòu)台不間斷地進(jìn)行家區多維綜合計算，及時(shí)發(fā)現網絡當前故障和隐患，并基森票于時(shí)序數據的動态學(xué)習，進(jìn)行異常檢測和趨勢預測。相中

設備健康度是一個典型的主動分析亮湖計算的例子，通過(guò)對(duì)交換機系統平面(miàn)腦年、控制平面(miàn)和數據平面雨裡(miàn)關鍵指标的綜合計算，又森以打分形式展現單台設備健康度；綜合計算可得到整個網絡健康度。系統平面(m山報iàn)包括常見的CPU、内存、電源、風很業扇和溫度等子項指标；數據平面(miàn)包括鏈路國體狀态、轉發(fā)表、ACL資源、芯片Buffer等子項指标；控制平面(數國miàn)，包括BGP到RR連通狀态等。這(zhè)些指标，根據新華三的也身多年網絡經(jīng)驗賦予不同的算子權重。同時(sh大物í)，這(zhè)是一個可擴充的指标體系報大，針對(duì)網絡場景可以增加或更新指标項。

主動分析追求故障發(fā)現的及時(shí)性和準實時人哥(shí)性，有别于傳統意義上的被(bèi)動式事(shì)後(h聽冷òu)處理，一方面(miàn)降低MTTK（MeanTime-To說船-Know），另一方面(miàn)增強在線低風檢測和預測水平，提升網絡管理智花雪能(néng)化水平。

》預測仿真以及先知先覺

對(duì)網絡中不同網元設備的時(西不shí)序數據進(jìn)行周期性采集，基于模型主動計算，可以建立客戶術雜場景環境相關的動态基線，并對(duì)異常進(jìn)行檢些術測；或實現趨勢預測，如光學(xué)器件壽命預測，流量趨勢預測，系統容銀男量預測等。

網絡仿真，可在新業務上線前仿真對(duì)當房城前在網業務的影響，分析出設備和鏈路故障對(duì友信)現有業務的影響、網絡變更的影響範圍等，從而分析制定必要的媽如應對(duì)措施，保證業務的可靠運行。其原理基礎是w北術hatif分析，作爲一種(zhǒng)統計分析工喝工具，在網絡中結合控制平面(miàn)和數據平面(mi如訊àn)變化因素分析，有利于提前做好(hǎo)網絡變更的模拟并什下制定預案。

》融合分析器+控制器的網絡優化機制

WAN鏈路的帶寬是一種(z媽白hǒng)寶貴的資源，同時(shí煙少)對(duì)可靠性也提出非常高的要求， WAN鏈章術路優化是一個曆久彌新的關鍵問題。在SD-WAN工請中，可以借助于SNA架構的分析器SeerAnalyzer和控制器雨亮SeerEngine組合提供一種(zhǒng)新的解決方案。

形象地說(shuō)，分析器實現大腦思考過(gu東愛ò)程，控制器實現手眼配合等執行過(guò)程。

借助于分析器，對(duì)WAN鏈路狀态進(jì房請n)行主動計算，同時(shí)根據時(shí)序數據建立鏈路的動态AI基線，綜東愛合判斷給出鏈路優化和切換依據。控制器基于分析器提供的 “依據”自動作什化的下發(fā)和調整相關設備 配置；新的鏈路狀态依然會(huì)重複這(zh兵大è)個過(guò)程，從而實現了一種(子亮zhǒng)負反饋的閉環機制，園區的WiFi睡樂優化場景等也是如此。

總結起(qǐ)來看，借助于SNA架構，可以從數據如河采集開(kāi)始，到事(shì)前、事(shì)中和事(shì)後(hòu)拍慢不同時(shí)間，到網絡、用戶和應用不同角度，進(jìn)行多維度分綠綠析和洞察，并通過(guò)可視化展示和優化聯動，促進(jìn)網絡智能(nén員區g)化管理水平提升。

網絡智能(néng)化的發(fā)展是一個循序漸進(jìn)的過年風(guò)程，目前仍然處在比較初級的階段。面(miàn)向(xiàng)未來嗎用，一方面(miàn)，網絡智能(néng)運維將(jiā厭玩ng)借助于相關技術的發(fā)展器書繼續提升；另一方面(miàn)，遠拍自動駕駛網絡是一個更加激動人心和更具業務價值的方向(x睡謝iàng)。這(zhè)裡(lǐ)面(年日miàn)包括業務場景的豐富和技術的進(jìn)步，也包括行業标準的建立和綠請客戶價值提升等。

就(jiù)智能(néng)運維來說(shuō劇議)，當前更多地是基于數據爲主的感內廠知智能(néng)的作用，這(zh頻吃è)裡(lǐ)的數據主要是指網絡設備軌迹數據以及相關的金來周邊上下文數據。從網絡系統的複雜度、管理效器子率和人機友好(hǎo)等角度看，專家知識和業務經(jīng)驗將(ji兒樹āng)是一個有待深挖的寶藏，也得著預示著(zhe)認知智能(nén下計g)將(jiāng)在這(zhè)一過(我也guò)程中發(fā)揮更大的作用。

就(jiù)自動駕駛網絡來說(shuō)將(jiāng)會(huì)分錯什階段演進(jìn)，從輔助駕駛科畫、部分自動化、有條件自動化到高度自動化和最終的全自動。就(jiù)像車輛的子相自動駕駛，一輛傳統的車，由于機制原理從一開(kāi)始不具備腦西智能(néng)部件，即使全方位運維保養做得再到位，也實現不厭吃了自動駕駛。網絡的智能(néng)運維和網絡自動駕駛也是類似的情況。

“智能(néng)+”的浪潮席卷全球，也在革新網絡行業的發(fā)展。還票新華三希望借助SNA架構，通過(guò)網絡智能(néng照線)驅動客戶業務智能(néng)化的發(fā)展，紙電大力推動智慧城市建設和工業4.0等方向(xià人朋ng)的數字化轉型。