过去几年，传统的 WAN 模式发生了巨大变化。在疫情之前，WAN 广泛用于将办公室里的员工，与分布在不同规模、类型和复杂程度的多个公司数据中心的信息和应用连接在一起。
如今，企业希望所有员工都能随时随地开展工作，不受任何限制，也不会影响服务质量。当今的现代化 IT 和网络环境需要支持时下云优先的世界以及随之而来的一切。WAN 需要不断发展来支持现代企业，而人工智能 (AI) 可以提供帮助。
应对复杂性
了解并控制网络流量和服务一直是 WAN 的标志之一。各大组织需要这种洞察和控制力，以便更好地引导关键流量，确保流量适时传送到合适的位置。优化网络流量和性能有助于保护最终用户体验并确保满意度。
毫无疑问，现代网络越来越复杂。设备和连接的数量呈现指数级增长，这意味着网络管理也要随之改进。
由于扩展速度超出了一般网络团队的承受能力，组织必须引入人工智能才能确保本已十分复杂网络结构跟上当前管理水平，同时使组织能够做好实时扩展的准备。
提升流量路由
在瞻博网络，我们深知现代网络的成功取决于最终用户获得的体验。他们能否即时获得所需的信息和应用？视频通话是否存在延迟或掉线现象？网络是在帮助员工提高效率，还是阻碍他们高效工作？
此时人工智能就可以发挥巨大优势——确保合理分配流量，进行最高效的优先级排序和路由，增强（并保护）最终用户的良好体验。我们可以集成人工智能来优先处理某些类型的流量，观察性能下降等各种故障的迹象，并向网络团队发出告警或自行进行调整。随着时间的推移，人工智能对所有相关变量的了解越来越深入，它甚至可以采取预测性措施，了解典型情况的因果关系，并提前做出调整。
了解网络、服务级别要求、用户需求以及流量的最佳路径，同时对所有因素进行优化，这并不是一项简单的任务。通过运用人工智能解决问题，问题变得更易管理，这让网络团队能够腾出时间处理更重要的事务。
改善运维
IT 和网络团队可能很快会被运维组织网络的细节问题牵掣住，其中包括：选择流量路径、查看安全告警、对问题区域进行故障排除等等。随着网络团队承担的网络责任越来越重，他们需要利用网络来帮助降低工作难度。人工智能的应用不仅能帮助他们管理不断增长的复杂网络，还能加快他们的设置和维修工作。
人工智能可以在配置阶段提供协助，帮助网络团队优化设备注册。当有人试图将新站点或服务连接到系统时，人工智能还能针对这种异常行为发出告警。人工智能可以隔离、发出告警并成功阻止这些尝试，还可以根据新添加的设备或功能调整并推出新的策略定义。
人工智能能够快速诊断并修复问题，这也是团队将其应用于网络的原因之一。当出现问题或告警时，网络团队会立即采取行动，确定告警是否为需要立即解决的重大问题。接着需要查找问题的根本原因，然后进行隔离和修复。然而，真正的挑战在于随着公司网络的不断发展和扩大，问题和告警也在不断增加。内部网络团队的规模通常难以跟上不断扩大的公司网络速度，这也意味着告警数量多到无法调查和管理。
人工智能可以对告警进行审查和排序，确定哪些非常紧急，哪些可以等待，以及哪些是误报。经过良好训练的人工智能还能自行进行调整和修复，例如增加网络带宽。人工智能在运维过程中的另一大应用是加快问题修复速度。以前，告警可以帮助网络团队大致了解问题所在，但仅此而已。人工智能可以引导团队准确找出问题所在（即为什么会有延迟、为什么会出现视频通话中断）并提供修复方面的指导。
简化注册和管理可以缩短价值实现时间和修复时间，帮助网络团队消除耗时的重复性任务。
瞻博网络 SD-WAN (Driven by Mist AI)
瞻博网络的人工智能驱动型 SD-WAN 技术能够在当今的现代化网络中实现这些人工智能应用，并改善最终用户和 IT 用户体验。如需进一步了解人工智能如何帮助组织更快速、更有效地行动，请观看点播网络研讨会：SD-WAN 重新定义网络研讨会系列第 1 部分：SD-WAN 中的 AI 案例，John Burk，Nemertes Research。
此外， 您还可以参加面向欧洲、中东和非洲以及美洲地区的网络研讨会，了解人工智能驱动型 SD–WAN 的实际应用。该研讨会每两周举办一次。
