2019，IP网络完成智能觉醒
当上班族每天早上开车堵在同一个路口时，脑海中总会思考一个“哲学问题”——路为什么会拥堵？
路窄车多，相信是很多人的第一反应。但现实案例告诉我们，或许并非如此。在布宜诺斯艾利斯有一条以国家独立日命名的“七月九日”中心大道，这条大道宽150米，共有18个车道，可在高峰时期依然拥堵不堪。相比道路宽窄，很多时候道路的复杂情况才是拥堵背后的真正推手。匝道、环道、出入口，汽车、单车、行人，多种元素组合起来，让道路的管理变得非常复杂。而相比之下，越是单一简单的道路，运行得越发通畅。例如东南亚的摩托车专用车道，又或者是对车速提出明确限制的高速公路。
而在IP网络上，也在发生着同样的“交通问题”。
用手势管控复杂公路？IP网络的矛盾之核
IP网络需求的发展，在某种程度上来说和交通发展差不多。早年间交通工具单一，人们的需求通常只是骑上自行车，从一个地方去往另一个地方。而早期IP网络的需求，也仅仅是“连接”和“传递”而已。但发展到今天，随着云计算、AI、5G等等技术的普遍应用，IP网络早已变得复杂起来。
首先是连接对象的多样化。根据《华为GIV 2025》的预测，到2025年全球IoT联接数量将达到1000亿，其中通过Wi-Fi 6联接终端数将达到800亿。尤其别忘了，IoT连接是一个极具概括性的说法，其中既包括了一些基础传感器，也包括了工业互联、自动驾驶等等场景下的关在键设备。
于是泛式的连接仅仅是IP网络发展的基础，未来还会出现多种不同的业务需求模式。正如仅仅是在工业互联一个场景之中，记录基础数据应用的传感模块需要的可能是长效稳定的网络服务，但负责决策控制的模块可能需要的是极低时延的网络服务。尤其随着5G网络的应用普及，不同业务场景下的网络需求差异将会变得更大——5G直播、VR游戏、自动驾驶等等常见的业务，都对网络能力提出了不同的动态化要求。
换句话说，未来的IP网络可能是这样一条“公路”，路上行驶的车辆众多，但有的是自行车，有的是跑车。而行驶者的需求也不同，有的要不顾一切尽快驶往目的地，有的则还会看看沿路的风景；有的行进到一半突然想要加快速度，有的走着走着还要来个急刹。
而就在这样一条公路上，管理者是谁呢？
说出来可能很多人会感到惊讶，数据显示目前仍有超过63%的网络使用人工的管理方式。也就是说，在这条公路大概率是由“交警”亲自站在路口打手势管理的。这样的管理模式自然是低效的，数据显示，超过70%的网络故障都因人的失误产生，并且在传统运维模式下，从发现网络故障到解决网络故障，平均所需时间花费是4个小时。
即使是在今天，承受这种成本都会带来巨大的压力。更何况未来网络联结数增加，在效益翻倍的同时，网络故障带来的损失同样也会成倍增加。
可见业务的广泛和复杂化与网络管理原始化之间的矛盾，是IP网络最核心的矛盾。
从人治到智治
总之，随着联结数的增加、业务需求的多样化和运维压力的增长，这条“公路”的管理水平急需提升。
在现实世界中，我们通常如何应对这样的问题？
在1927年，世界上第一盏自动控制的交通信号灯在英国出现。从此自动化控制开始成为调节交通的重要手段，很快我们已经不再满足于“自动化”，开始向智能化进军。智能化的交通信号灯不仅可以调节车辆通行情况，还可以根据不同时段的车流量来调整红绿灯时长，以提升交通管理的效率。而在未来理想的状态下，智能交通系统将与自动驾驶和车联网组合在一起，形成一张智能网络。让更高效的“智治”，来替代“人治”。
同样的逻辑，是否也可以应用在IP网络中，让智能化改变原有的网络运行模式？
答案当然是肯定的，让智能为人所不能，早已成为了各行各业都在追求的解决方案。在2018年，华为就推出了智简网络（IDN）的概念。在理解智简网络之前，我们先要弄清楚，网络系统中有哪些流程是可以智能化的。
最首要的自然是在联接环节上，采集、分析和部署数据，感应业务场景的需求变化……让这一切变得智能、自动、实时。接下来是运维，评估网络质量、发现并解决问题。最后，在理想状态下网络还应该拥有学习能力，通过可部署的AI模型或AI训练提升自身的智能化程度。
但这一切背后的难点在于，从数据的采集到智能决策的执行，中间横跨了云端、网络、设备三层，需要在各个层面建立智能的能力。例如在交换机、路由器这样设备层面中，需要设备本身具备边缘计算推理能力，可以实时采集网络特征、进行分析，并进行动态调整优化。而在整体网络层面中，则要实现全网的数据分析推理。至于聚合数据、模型泛化，让个例问题转化为通用解决方案，则需要云端AI实现。
如同在交通领域中，一台台拥有自动驾驶能力的车辆，加上能够驱动这些车辆的智能公路，最后结合云端不断计算分析的交通大脑，便能够实现多层次的高效智能。
层层跨域，演化“无意识”的用户导向网络
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