AI-多云互联，网络通信的“自动驾驶

数字时代需要可编程的灵活性，敏捷性和互连性

全球国际电信会议PTC称数字化转型将开启“‘连接’的新十年”。Equinix在发布的《全球互联指数》报告中指出，城市化、数据主权、网络安全和全球数字服务贸易等技术的使用，推动了全球数字化的发展趋势。正是在这样的背景下，数字媒体、人工智能/机器学习(AI/ML)、大数据和安全分析、增强/虚拟现实和物联网(IoT)等产业日益增长。

与传统骨干网络相比，这些技术应用的动态性和交互性特征需要更加的弹性、灵活、低延迟和高带宽的连接来处理数字洪流。事实上，全球互连指数预测，到2020年，数字业务将需要5,000 Tbps以上的互连带宽容量，才能满足企业之间数据交换，这一带宽容量需求已经超过了当前全球IP流量、互联网和MPLS网络的总体增长。

这就是为什么业界纷纷转向SDN和NFV技术，从而将其带入数字化时代的未来!

过去十年来，SDN和NFV的供应商和用户一直致力于充分利用这两种不断发展的技术，但仍有很大的增长空间。TBR报告称，近四分之三的领先一级运营商已经或计划采用SDN和NFV。报告预测从2016年到2022年，SDN/NFV总开支将增长94.3%，达到1680亿美元。

为了在新的全球经济中取得成功，企业需要在数字和商业生态系统内部以及之间建立全球互联关系，以便利用邻近性进行直接和安全的数据交换。这种邻近性使他们能够为全球数字用户群创建一个更动态、物理和虚拟的分布式、互连和集成的解决方案。

基于SDN的互连架构使企业能够充分利用混合IT基础架构的重要协同作用，融合本地和厂商中立的多租户数据中心，网络，云，应用程序，数据和安全性，为客户创建全球集成的端到端数字解决方案。

传统的基于运营商的网络和基于SDN的互连结构

我们看到SDN / NFV基础架构在全球数字业务数字化转型中扮演着重要角色。 例如：战略性地为边缘IT流量交换和控制提供可编程互连功能，以访问对延迟敏感的关键IT服务，应用和数据/资产分析。

支持快速访问与应用程序、数据和用户密切相关的的混合和多云服务。这加快了市场速度，和可扩展性，确保了业务连续性和灾难恢复的可靠冗余。

要想实现“能够为全球数字用户群创建一个更动态、物理和虚拟的分布式、互连和集成的解决方案“，跨平台、混合多云服务的网络连接和打通就成为了首要解决的问题。

传统的基于运营商的网络和基于SDN的互连结构目前存在以下问题需要注意和解决：

不同云厂商及IDC平台间由于自身技术机构和程序编排的差异，导致跨平台（跨供应商）间的互联变得更加困难；

随着业务及应用技术的快速扩张和飞速发展，为了适应终端客户或合作伙伴的需求，目前企业对于混合多云的互联需求已经不只停留在点对点或点对多点的互联上，使系统得到一个能够快速实现多点全网状结构的平台或功能；

传统运营商专线组网的业务模式，导致多云互联带宽需求会因可能极少出现但必须得到保证的最高带宽作为购买的基础，无法按需、弹性使用和计费，在全网拓扑下这更成为了意见天大的难事；

多云互联在传统专线接入方式下，固定带宽模式经常会出现过渡使用或资源冗余的情况出现，无法按需分配给需要的节点使用。

SDN/NFV和AI是如何被杠杆和商业化的?

通过SDN平台可以打破不同厂商不同平台的差异，通过简单几步操作快速实现跨平台的混合多云连接服务；

为了迎合多云混合、协同的需求，必须拥有具备建立矩阵式全网状拓扑结构网络的功能；

在全网状拓扑结构下可以实现任意连接端口的实时弹性带宽调整；

建立带宽资源池，打破固定端口或线路带宽的模式，具备一颗超强计算能力的“大脑“，它可以通过端口流量历史情况、突发状态等数据进行分析，从而AI智能的判断和实时调节分布在全球各地的端口限速，直到资源池用量到达阈值后进行告警，将资源利用效率和变化莫测的终端带宽需求完美的融合解决。