鉴于技术发展的速度以安全地将用户连接到应用程序，再加上流量模式的快速变化，SD-WAN 需要跟上步伐。必须不断开发和部署新工具，以便在影响最终用户之前自动检测和分析异常网络行为。为了在网络问题影响用户之前减轻和预防网络问题，网络专业人员必须快速了解和采用这些工具。

作为网络中最有价值的新兴技术之一，机器学习 (ML)可以节省部署更改的时间，更有效地管理网络问题，并有助于不断自动适应新情况。

人工智能 (AI) 和机器学习目前在生产中用于广泛的用例，包括安全性。它们正在迅速融入 IT 运营，并显着改变人类与技术交互的方式，提供更主动和自动化的方法。

人为错误是计划外网络停机的最常见原因之一。自动化消除了人为错误，但如果人类仍然做出最终决定，它并不能消除所有错误。此外，广域网 (WAN) 问题的故障排除历来是乏味和耗时的，需要管理员筛选无数日志文件和警报。确定网络问题的根源并解决它们所需的时间对网络的总拥有成本有很大影响。传统的软件定义广域网 (SD-WAN) 解决方案可以提供集中式网络管理，帮助管理员更快地定位问题，但下一代 SD-WAN 中基于机器学习的功能可以在问题发生之前进行预测。当今的下一代 SD-WAN 解决方案 借助基于 ML 的功能，您可以比人工干预更快地适应环境变化。

当人工智能和机器学习嵌入到 SD-WAN 解决方案中时，网络可以获得海量数据处理以及对网络和应用程序性能的更丰富的理解。基本上，网络变得更加智能。自动化、机器学习和人工智能的结合形成了一个自我修复、自动驾驶的网络——一个可以在最少的人工干预下监控、分析、纠正和调整的网络。

基于 ML 的 3 大自治 SD-WAN 功能

具有基于 ML 功能的下一代 SD-WAN解决方案可让您通过提供三个主要优势来简化网络操作并提高性能：

1.准确了解网络并更深入地了解网络和应用程序性能。这是帮助解决问题发展的关键。

2.智能分析，包括在分析不同事件如何影响网络、应用程序性能和安全性后，针对网络变化提供智能警报和建议。

3.自动统计分析使容量规划变得简单。

随着 SD-WAN 继续被广泛采用，它应该在未来将机器学习的使用扩展到所有用例，将重点从分支机构连接转移到自动化操作。这将迎来一个预期卓越性能、高度可用和灵活的带宽以及丰富的数据和分析的新时代，同时降低运营成本。

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