本文主要探討自主運行的網(wǎng)絡（Self-Driving Network）背后勢在必行的經(jīng)濟因素、從自動向自主邁進的技術發(fā)展路線，以及所需的組織與技能的轉型。
面向未來：統(tǒng)籌考慮
為了實現(xiàn)自主運行的網(wǎng)絡（Self-Driving Network）的愿景，我們不但要思考技術路線圖，還要考慮推動行業(yè)發(fā)展的經(jīng)濟力量，以及自主運行的網(wǎng)絡將給人類帶來的影響。顛覆創(chuàng)新的出現(xiàn)，通常不僅僅在于技術突破的推動，更是技術、經(jīng)濟和社會等諸多因素綜合影響的結果。
顛覆一個行業(yè)常常需要外來者。行業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內部的既有參與者幾乎不會有做出改變的動機，因為他們已經(jīng)對現(xiàn)狀進行了投資。正是由于他們對可能出現(xiàn)的顛覆視而不見，才為行業(yè)的外來者創(chuàng)造了機遇，說不定哪天某位年輕的數(shù)字天才會重塑整個網(wǎng)絡行業(yè)。諸多跡象表明，這種結果是合理而且可能的。就運營效率而言，在自動化和其他超大規(guī)模云技術方面實力出眾的Web服務的企業(yè)，要比那些被傳統(tǒng)業(yè)務模式拖累的業(yè)內企業(yè)成長快得多。然而，電信行業(yè)為市場準入設置了很高的門檻，其中包括監(jiān)管和大規(guī)模的資金需求。盡管谷歌已經(jīng)迫使現(xiàn)有的網(wǎng)絡運營商加快了對寬帶的投資，但是，還未有跡象顯示，谷歌將從根本上取代傳統(tǒng)的網(wǎng)絡運營商。事實上，在數(shù)年間做出巨大的努力和龐大的投資以后，谷歌已經(jīng)暫停了進一步擴張的計劃。
勢在必行的經(jīng)濟因素
對于傳統(tǒng)的服務提供商而言，盡管逐步逼近的外來威脅或許并不存在，但是內部威脅卻在慢慢增加。瞻博網(wǎng)絡相信，勢在必行的經(jīng)濟因素，將促使傳統(tǒng)的服務提供商從根本上改變其網(wǎng)絡的運營方式。自己顛覆，或者最終被別人顛覆，是要面對的。
對傳統(tǒng)的電信服務提供商而言，其主要成本是運營支出而非資本支出。他們每年的網(wǎng)絡運營成本，要遠遠高于最初購買設備的成本。隨著網(wǎng)絡規(guī)模的擴大、復雜性增加和管理難度加大，這些運營成本還在直線上升（圖1）。
這里顯示的模式既清晰又令人苦惱。為了控制成本，網(wǎng)絡運營商必須擁抱自動化，并朝著自主方向發(fā)展：自主運行的網(wǎng)絡（Self-Driving Network）。
自動化需要讓網(wǎng)絡設計者沒完沒了地在性能與敏捷性之間進行取舍，“敏捷性”是你能夠讓基礎設施處理突發(fā)情況的速度，而“性能”則是傳統(tǒng)的“速度與吞吐率”。自動化和自主化讓我們能夠“遠離”這些曲線，減輕取舍的煩惱（圖2）。
所需的技術
為了促進日益困難的網(wǎng)絡經(jīng)濟，我們首先要更加積極地采用自動化技術，然后推動網(wǎng)絡朝著自主運營的方向轉變。向自主運行的網(wǎng)絡（Self-Driving Network） 的發(fā)展始于瞻博網(wǎng)絡的自動化戰(zhàn)略，它包含三個要素：
- 通過簡化和抽象網(wǎng)絡來降低運營的復雜性。
- 支持客戶更加快速地部署新的網(wǎng)絡服務。
- 通過深度遙測來提高容量利用率和網(wǎng)絡永續(xù)性。
為了幫助我們的客戶實施這一戰(zhàn)略，瞻博網(wǎng)絡構建了自動化框架，該框架包括瞻博網(wǎng)絡Junos操作系統(tǒng)，以及一套全面的工具集、擴展工具包和可編程接口。利用這些支持，瞻博網(wǎng)絡的客戶以及售前和售后專業(yè)人員正在開發(fā)和部署能夠降低運營支出（OpEx）的方法。多年以來，瞻博網(wǎng)絡一直在提供先進的自動化功能，但是，為了真正發(fā)揮“數(shù)字化”的力量，讓服務提供商和企業(yè)能夠快速部署大量的服務，我們還需要提供比自動化更多的東西，讓客戶獲得更出色的應用。
下一階段就是發(fā)展自主運行的網(wǎng)絡（Self-Driving Network），這種網(wǎng)絡具有預測能力，還能適應環(huán)境變化。自主運行的網(wǎng)絡的特點是覆蓋范圍廣，為個人量身定制，客戶體驗得到更好地優(yōu)化。這些未來的網(wǎng)絡運營成本低，甚至可以對最終用戶免費。網(wǎng)絡管理員稍做培訓就能勝任工作。自主運行的網(wǎng)絡（Self-Driving Network）可以：
- 自動發(fā)現(xiàn)其組成部分
- 自動配置
- 利用探測和其他技術自動監(jiān)控
- 自動防御內部和外部威脅
- 自動糾錯
- 自動檢測是否需要新的服務，在需要時自動啟用該服務
- 自動監(jiān)測和更新服務，以優(yōu)化服務交付
- 通過機器學習進行自動分析
- 定期或當出現(xiàn)意外狀況時自動報告
在我們采用機器學習和大數(shù)據(jù)分析構建自動化框架時，我們正在緩慢地邁向自主運行的網(wǎng)絡（Self-Driving Network）。這些“零接觸”網(wǎng)絡要想成為現(xiàn)實，依靠的是遙測、自動化、機器學習和具有明確意圖的編程：
- 遙測：SNMP、流量遙測和深度數(shù)據(jù)包檢測（DPI）的局限性開始顯現(xiàn)。我們需要基于推送語義學進行遙測，基于機器學習進行異常檢測。更多的信息將在機器內被收集和處理。遙測功能將一直啟用，并根據(jù)需要放大和縮小。為了以最為高效和有效的方式來實施，服務提供商必須跨時間、地域和網(wǎng)絡層來進行數(shù)據(jù)關聯(lián)。最終，我們需要深度遙測，以確定設備、客戶和數(shù)據(jù)包的狀態(tài)。瞻博網(wǎng)絡的OpenNTI就是一個實例，它是一個簡單的開源工具，旨在使用標準的遙測、分析和分層設計來收集關鍵性能指標（KPI），并使其標準化和可視化。
- 自動化：今天，我們能夠自動發(fā)現(xiàn)拓撲、計算路徑和安裝路徑。我們已經(jīng)擁有帶寬儲備，能夠應對流量變化，但是我們還需要更加智能地自動調整帶寬，例如，出現(xiàn)流量峰值的原因，到底是因為下載最新的歌曲造成的，還是發(fā)生了DDoS攻擊？當網(wǎng)絡實現(xiàn)自主運行的時候，我們就能夠自動替代服務和遷移服務；基于配置的服務進行升級；基于機器學習實現(xiàn)感應式網(wǎng)絡響應。
- 明確的意圖：告訴網(wǎng)絡你想要實現(xiàn)什么，而不是準確地告訴它要做什么。采用瞻博網(wǎng)絡的NorthStar Controller，服務提供商可以基于所提供的帶寬、多樣性和虛擬網(wǎng)絡間策略等限制條件來安裝網(wǎng)絡路徑。自主運行的網(wǎng)絡（Self-Driving Network） 將基于提示和建議，而不是基于限制條件。服務將通過自我組裝提供一致的客戶體驗，而且網(wǎng)絡將基于最具有價值的客戶、應用優(yōu)先級或對等成本等做出決策。你的汽車能夠閱讀你的日程，知道應該去哪里，包括設計最佳線路。瞻博網(wǎng)絡正在構建基于意圖的系統(tǒng)，并使之融入我們的Contrail Policy Framework和Security Policy Enforcer之中。
- 決策：目前基于規(guī)則的系統(tǒng)只需要簡單的編程（例如，如果發(fā)生X，那么就做Y），盡管它給人的印象是一切盡在掌握之中，但是，實際上卻非常不方便。在另一方面，機器學習具有創(chuàng)造性，你不用知道它到底是如何學習的。機器學習將幫助我們從對網(wǎng)絡靜態(tài)編程，轉向能夠從數(shù)據(jù)輸入中學習、做出預測，然后正確采取行動的算法。向訓練算法中輸入的數(shù)據(jù)越多，網(wǎng)絡就越睿智。
- 本地視角和全局視角：作為軟件定義網(wǎng)絡（SDN）的一部分，網(wǎng)絡的管理和控制變得越來越集中。在本地感知依然重要的同時，越來越多的全局感知將擁抱自主運行的網(wǎng)絡（Self-Driving Network）的到來，該網(wǎng)絡將具備下列特性：通過監(jiān)督式學習來進行根本原因分析；利用基于時間的趨勢分析建立并適應基準；跨地域、層級和對等體進行信息關聯(lián)；基于全局狀態(tài)進行本地決策優(yōu)化。
在開發(fā)全自主運行的網(wǎng)絡（Self-Driving Network）方面還存在著巨大障礙，但是，我們不應該被困難所嚇倒，困難只會激發(fā)我們的斗志。通過我們的OpenLab設施，以及各種Hackathon和Throw Downs活動，瞻博網(wǎng)絡正在幫助業(yè)內人士了解和利用這些工具和技術。
增強的智能，而非人工智能
在發(fā)展的初級階段時，我們應該思考技術進步所產(chǎn)生的更大社會影響，這是十分重要的。目前，與自主運行的網(wǎng)絡（Self-Driving Network）相關的社會和行業(yè)生態(tài)系統(tǒng)問題，似乎還不太普遍、嚴重和具有威脅性。但是，問題的確存在。
2003年，麻省理工學院的經(jīng)濟學家首次從兩個維度對勞動力進行了分類：常規(guī)與非常規(guī)；有認知和無認知。這種劃分對了解未來的勞動力狀況，提供了一種有益的框架。
- 常規(guī)/手工崗位：一般存在于建筑、交通、生產(chǎn)和修理行業(yè)
- 常規(guī)/有認知的崗位：通常從事結構性工作，但是，也可能包括會計師和放射學家等需要高技能的崗位
- 非常規(guī)/手工崗位：包括非重復性的熟練工種（如發(fā)型師和護理員等）
- 非常規(guī)/有認知的崗位：包括需要分析思維、創(chuàng)造性以及相關技能的管理和專業(yè)崗位
- 趨勢很明顯：技術正在對“常規(guī)”工作崗位產(chǎn)生巨大的壓力，其中包括“手工”和“有認知”的崗位。我們應該從同樣的角度來觀察未來的網(wǎng)絡運營崗位。對于配置、監(jiān)控和報告等常規(guī)任務，它們的自動化程度將越來越高，而在可預見的未來，常規(guī)程度較低、認知性更高的任務，則繼續(xù)由人工來完成。瞻博網(wǎng)絡認為，它將人們從單調乏味的工作中解放出來，進而關注更高層面的戰(zhàn)略舉措，如思考和開發(fā)新的服務項目。
網(wǎng)絡行業(yè)的技能轉型已經(jīng)開始了。SDN讓人們可以通過API對物理基礎架構進行編程，它已經(jīng)對以前在工作中不需要編程技能的網(wǎng)絡工程師和系統(tǒng)管理員敲響了警鐘。由于需要更快地創(chuàng)建和部署服務，于是出現(xiàn)了DevOps，它涉及到網(wǎng)絡運營、IT和軟件開發(fā)等角色。
具有前瞻性的網(wǎng)絡運營商知道，要充分發(fā)揮虛擬化和軟件定義基礎架構的優(yōu)勢，他們必須對自己的組織和網(wǎng)絡架構進行轉型。行業(yè)的既有參與者不僅要重新設計其運營和服 務交付流程，還要升級其組織和個人技能。隨著時間的推移，網(wǎng)絡技能慢慢從相對靜態(tài)的操作轉向編程。最終，在自我驅動的世界中，網(wǎng)絡專家將提供監(jiān)管和算法調整支持。這樣一來，網(wǎng)絡公司中的所有人都將成為行業(yè)內的最佳員工。隨著網(wǎng)絡問題從根本上得到“解決”，有些人將轉到服務設計崗位中。
一直以來，技術創(chuàng)造出來的就業(yè)崗位要比 其破壞掉的多的多。就在許多人都在談論人工智能的時候，我們更傾向于認為它是增強的智能。
創(chuàng)新需要資源。如果我們把大部分IT和網(wǎng)絡資源用來維持網(wǎng)絡的日常運行，我們又如何繼續(xù)創(chuàng)新？為了在創(chuàng)新方面投入更多，服務提供商必須用新的工作取代原來的工作。自動化降低了成本，改進了服務；客戶需求和相關的創(chuàng)收機會將會增加。當網(wǎng)絡能夠更好地防御威脅時，當網(wǎng)絡具有更高的可靠性、永續(xù)性、適應性和響應性，而且更容易管理時，網(wǎng)絡才會更多地走進每個人的生活。只有這樣，我們的行業(yè)才會取得成功。
總結：追求自主運行的網(wǎng)絡的愿景
隨著流量水平的不斷增長和新設備的大量增加，網(wǎng)絡的復雜性也在大幅度提升。不斷增加的運營成本和收入增長放緩都證明了這一點，傳統(tǒng)服務提供商的利潤空間正受到擠壓。如何才能抽象、簡化和消除這種復雜性，是我們行業(yè)繼續(xù)前行所面臨的重要挑戰(zhàn)。盡管我們的行業(yè)在自動化和虛擬化方面不斷取得進步，但瞻博網(wǎng)絡并不滿足：我們想要進行顛覆式創(chuàng)新。自動化是第一步，但是我們還需要做得更多。服務提供商告訴我們，網(wǎng)絡經(jīng) 濟是不可持續(xù)的，但是，我們都知道沒有網(wǎng)絡我們將無法生存。
在網(wǎng)絡方面我們需要有吸引力的愿景，一個真正值得追求的愿景。當前的思想反映了網(wǎng)絡行業(yè)對大膽的想法充滿疑惑。循序漸進固然很好，而要想在未來獲得更多的回報，則取決于我們?yōu)榱藢崿F(xiàn)目標所做的努力。在一個技術更加融入我們生活的世界里，我們的生產(chǎn)率會更高，我們將更加健康，有更多的時間去做對大眾有益的事情。我們需要構建自主運行的網(wǎng)絡（Self-Driving Network） 。
