机器学习技术如何有益于SD-WAN管理?

　　由于物联网等创新，对广域网的需求正在迅速增长。越来越多的连接设备，云迁移和对自动化的日益关注，意味着WAN必须变得更加智能，更加敏捷，以应对与网络资源和安全性相关的挑战。由于这些原因，网络管理员倾向于基于机器学习的技术，以帮助他们进行网络管理的各个方面。

　　广域网优化

　　广域网优化可以应用于SD-WAN。从理论上讲，机器学习可能会使用某种形式的拓扑优化，从而能够分析网络分支流量并针对当时可用类型的流量制定最合适的连接。然后，机器学习算法还可用于自动将流量路由到选定的连接。当前，正在使用WAN优化技术模型来处理流量变化，同时考虑安全性要求，成本和应用程序的属性。

　　希望随着机器学习和WAN路径优化技术的完善和改进，最终将导致越来越智能和自动化的流量优化成为SD-WAN解决方案中的标准。随着人工智能的使用变得越来越广泛，利用机器学习来提高IP网络流量路由的整体效率将很可能成为该技术的早期采用者的日常实践。

　　故障预测

　　在SD WAN中使用机器学习技术进行故障预测的工作原理与在制造业中进行预测性维护的工作原理几乎相同。例如，在生产车间，将从物联网设备收集的数据进行分析，以预测工具或设备何时需要维护或维修。然后，该数据可用于安排最适合制造商计划的停机时间。在SD-WAN中使用机器学习进行故障预测的方法几乎相同。使用AI软件预测网络故障可以用于根据诊断出的问题类型自动部署解决方案，也可以通知网络管理员来解决问题。

　　通过AI和机器学习技术，SD-WAN故障预测将变得更加简化和简化。随着网络需求的增长和更多技术的开始连接，可以预期出现故障的可能性会增加。

　　网络管理

　　随着机器学习，SD-WAN和各种混合系统的出现，以优化和简化网络体系结构，预计在未来12个月内将出现大量创新性和实验性软件定义的网络系统。随着不断增加的连接设备生成的数据量的增长，网络管理员将需要不断寻找新的和改进的方法，以向其SD-WAN注入更多的敏捷性和智能。这就是SD-WAN中的人工智能和机器学习的地方。

　　随着软件定义的广域网以及人工智能和机器学习技术的共同发展和成熟，它们的相互集成可以支持更强大的应用程序和服务，同时还将更多的智能推向网络边缘。物联网，边缘和云计算以及人工智能都将成为第四次工业革命的代名词，但是它很可能能够为未来的网络和技术创新的中坚力量做好准备