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关注意味着WAN它必须变得更加智能和敏捷，以应对与网络资源和安全相关的挑战。由于这些原因，网络管理员倾向于基于机器学习的技术来帮助他们管理网络的各个方面。

广域优化

可应用于广域优化SD-WAN。理论上，机器学习可以采用某种形式的拓扑优化，从而分析络分支流量，并根据当时可用类型的流量制定适当的连接。然后，机器学习算法也可以用来自动将流量路由连接到选定的连接。目前，它正在使用中WAN考虑到安全要求、成本和应用程序属性，优化流量变化的技术模型。

希望机器学习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SD-WAN解决方案中的标准。随着人工智能的广泛应用，机器学习得到了改进IP络流路由的整体效率很可能成为该技术早期采用者的日常实践。

故障预测

在SD WAN使用机器学习技术进行故障预测的工作原理几乎与制造业的预测性维护相同。例如，在生产车间，分析物联网设备收集的数据，以预测工具或设备何时需要维护或维护。然后，该数据可以用来安排适合制造商计划的停机时间SD-WAN用机器学习预测故障的方法几乎相同。使用AI可根据诊断出的问题类型自动部署解决方案，也可通知络管理员解决问题。

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，故障的可能性预计会增加。

络管理

机器学习，SD-WAN随着各种混合系统的出现，为了优化和简化网络系统结构，预计未来12个月将有大量的创新和实验软件定义网络系统。随着连接设备生成数据量的增加，网络管理员将需要不断寻找新的和改进的方法SD-WAN注入更多的敏捷性和智能性。这就是SD-WAN人工智能和机器学习的地方。

随着软件定义的广泛发展和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，并将更多的智能推向上下文的边缘。物联网、边缘、云计算和人工智能将成为第四次工业革命的同义词，但它很可能为未来上下文和技术创新的支柱做好准备。