随着我们迈向“永远在线,始终连接”(Always On,Always Connected)模式的更高阶段,手机已然成为我们生活中的核心部分。 手机为我们提供对数据和通信媒介的即时访问,这种方式的访问影响着我们的决定,并最终影响我们的行为。
据思科预计,到 2022 年,全球移动网络将支持超过 120 亿台移动设备和物联网 (loT) 连接。1 这些移动设备将支持多种功能。 手机已经取代了各种小工具,为我们提供多种服务。 如果手机可以提供 Apple Pay、Google Pay 或电子支付功能,即没有必要随身携带钱包。 如果手机可以解锁并启动汽车或打开车库门,即没有必要随身携带车钥匙。 现在,应用程序还包括实时流媒体服务,这些服务可支持 VR/AR 体验和实时共享。 未来的移动服务和应用程序似乎充满各种可能,它们依然需要下一代数据基础架构来支持和促进其发展。
对边缘智能的需求
网络连接和流量增长持续发展,这是因为新的数据密集型应用程序的普及速度日益提高,推动了带宽需求和更智能基础架构的出现。这种基础架构能够通过智能识别特定的应用程序和基础架构需求,并在必要时提供网络边缘处理。 随着多千兆以太网 (Multi-Gigabit Ethernet) 和 400GE 主干网连接的进步发展,网速有所提高,但崭新的 5G 和 Wi-Fi 的可用带宽将不断在回程传输中形成瓶颈。 边缘处理有助于避免跨网络移动大量数据。 这种更高级别的网络智能允许网络在没有用户干预的情况下提供复杂的软件定义的基础架构管理,以及管理推理引擎并应用策略,非常重要的是,可以提供主动应用程序功能。 通过使用具有低延迟性、高可靠性和安全性的基础架构可提供近实时交互平台,可以优化用户体验。
随着带宽需求的快速增长,我们如何在大范围内解决这个问题? 如果我们并行处理云数据中心,则会发现扩展和处理增加的带宽和节点数的一种方法是在网络边缘增加处理作业。 这可以通过在数据中心使用智能网卡 (smartNIC) 从服务器上分流复杂的处理任务来实现,包括数据包处理、安全性和虚拟化。 运营商网络也实现了一种类似的方法,通过在边缘部署 SD-WAN/uCPE/vCPE 装置来提供智能处理,同时降低连接成本。 但是,这种方法在需要各种端点处理能力的企业网络中会出现问题,且新面世的统一定位发生在网络访问层。
Taking Advantage of Artificial Intelligence (AI)
Yet another challenge is created when legacy methods are used for deploying services in enterprise networks - such as centralized firewalls and authentication servers. 按照预期,访问网络的设备会增多而且每台设备所需带宽会增加,而这些传统限制条件可能会造成网络瓶颈。 为解决这些问题,我们必须实现真正的网络处理边缘化,推动处理能力向更接近需求的水平发展,使其更加智能。 网络原始设备制造商 (OEM)、信息技术 (IT) 基础架构所有者和服务提供商将需要利用新一代人工智能 (AI) 和企业网络访问层的网络功能分流。
TIPS to Living on the Network Edge
This is the first in a series providing TIPS about essential technologies that will be needed for the growing borderless campus as mobility and cloud applications proliferate and move networking functions from the core to the edge. 这里,我们讨论了网络智能扩展的趋势。 在第二部分,在为“实现网络处理边缘化”提供更多见解和提示的同时,我们也将探讨这一过程所需的性能水平。
标签: 5g, 数据基础设施, 边缘处理, 企业网络, 移动性, 多千兆以太网, 网络连接, 网络边缘, 网络智能, 安全基础设施, 交换机