SD-WAN中应用智能的重要性

IDC预测到2020年SD-WAN空间将达到60亿美元的估值，2015年该市场估值为2.25亿美元。当我们研究SD-WAN领域时，我们开始意识到超越简单的协议和端口识别对实现真正的性能和安全策略控制的重要性。

需要使用应用程序指纹识别(而不是签名)、深度数据包检查等技术，充分了解应用程序以及适当分类、排队和安全所必需的任何子特性。机器学习也将有利于该技术未来的迭代。通过机器学习，可以定义和不断改进应用程序流指纹的可扩展方法，使自学习方法能够准确理解网络上有哪些应用。

目前，在私营企业连接和更广泛的互联网上运行的应用的现有百科全书库在这种情况下为机器学习提供了密集的信息库。该池不仅提供关于现成应用的信息，还提供关于企业和服务提供商市场定制开发的应用指纹的信息。

当用户使用应用程序或网站时，CDN、Netflix、最终用户客户端应用程序和CDN服务器之间有几种不同类型的信息。你有传统的HTML和Javascript元素，高清视频流，标准清晰度视频流，诊断信息等流。如果SD-WAN基础设施不能区分不同类型的流，就很难正确制定不同类型的视频和其他流的策略。通过观察应用程序过程中涉及的端点。

利用这种智能，正确分类端点之间的所有流量，并应用适当的队列。QoS标记和优先级作为策略的一部分要容易得多。

如果通过CDN部署SD-WAN解决方案，可以适应不断变化的IP。它还允许更快地适应不断变化的应用功能。适应性将被自动吸收，并应用适当的策略。一个典型的例子是许多企业构建的定制应用。

如果将聊天组件添加到软件中为客户提供服务，SD-WAN解决方案将看到从策略中涉及的IP生成新的流量。然后通过检查流量，将其添加到现有应用的子流中，并应用适当的策略来满足业务需求。如果流量属于已知类型，识别后可以自动应用策略。一个很好的例子是，如果我们看到数据中心中带有DSCPEF标记的流量被发送到远程位置。可以肯定的说，这是VoIP等实时通信协议。

随着我们开始看到第二代和未来SD-WAN产品越来越成熟，这些功能不仅会增加新的功能，还会成为必要的功能。

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