孤立地看，SD-WAN 自動化確實提供了一些顯著的好處和增強功能。但是，要使市場真正從 AIOps 和自動化中受益，所有 SD-WAN 元素都需要通過 API 集成相互通信。這種通信將使系統能夠對 WAN 邊緣設備進行自動更改，并反映云資源配置的更改，例如 Microsoft Azure、AWS 和 Google Cloud。如果將所有元素整合到一個單一的整體方法中，人工智能決策和自動化可以應用于整個系統，而不是孤立每個組件。

服務提供商和供應商還受益于統一自動化，它支持跨 SD-WAN 覆蓋和底層進行部署并增加客戶價值，將所有內容整合在一起。

自動化的準確性

自動化還可以減少進行更改時的人為錯誤。由于糟糕的服務質量 (QoS) 配置，過去 20 年中幾乎所有 MPLS 部署都遇到了性能問題。許多客戶甚至取消了 QoS 以改善用戶體驗。借助人工智能和自動化，QoS 可以從一開始就正確實施，并隨著人工智能隨著時間的推移了解性能屬性而不斷發展。

機器學習為所有技術提供了答案

SD-WAN 目前提供基本的自動化，例如糾錯和路徑選擇。為確保自動化提供顯著優勢，人工智能必須專注于業務意圖結果。

預期結果是確保網絡按照既定策略運行，無論發生什么變化。IT 團隊可以部署新的思維和策略來實現更好的業務成果和用戶體驗。如果預期配置不起作用或造成網絡問題，機器學習可以識別問題并自動更正或通知 IT 團隊。

隨著越來越多的數據可用，機器可以使用這些數據中的模式來確定應該采取哪些行動。為算法提供不同的信息集，以根據新輸入繼續完善其決策，即使數據以前從未見過。

在沒有 AI 和自動化的網絡中，添加新應用程序和拓撲更改通常需要冗長的規劃。當組織遷移到云或開始提出新要求時，他們通常會面臨設計復雜性。SD-WAN 自動化將發展到通過拖放網絡元素和自動化編排和測試更容易增加復雜性的程度。

通過 SD-WAN 自動化降低成本

SD-WAN 自動化可以降低成本，因為它有助于減少時間和資源的潛在浪費，從而使網絡和安全團隊受益。自動化還通過消除聘請昂貴的承包商和工程師的需要來幫助降低成本。雖然員工可能需要至少幾個月的培訓才能有效地執行任務，但系統可以自動執行這些任務。

普通的 SD-WAN 平臺需要知識和支持，即使是從命令行界面過渡到基于門戶的配置也是如此。在許多情況下，由于部署所需的專業知識，SD-WAN 供應商通過集成商和托管服務提供商銷售他們的產品。隨著自動化配置和管理功能變得更加豐富和強大，大多數SD-WAN 選項將是 DIY 或共同管理的，因為完全托管的服務不會提供它們目前的價值。

SD-WAN 可自動執行許多通常由人工完成的本地和云網絡任務。未來將實現一個能夠做出決策的智能、自學網絡，同時實時平衡各種工作負載。

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