“自1980年代中期以来，我一直参与整个网络行业，见证了互联网从创建到发展的整个历史。当前的网络分工越来越精细，合作给网络带来了新的转变，并且正朝着合作，互连和安全性发展。进化”。瞻博网络全球工程高级副总裁AE Natarajan说。瞻博网络大中华区AE Natarajan全球工程高级副总裁，瞻博网络大中华区首席技术官尤好静首先介绍了AE Natarajan的背景。 AE Natarajan早在1980年代中期就已涉足网络行业。现在，他已经是该行业的非常高级的专家。他带领团队参加了TCP / IP协议和BGP协议。在过去的几十年中，他在Cisco，Polycom，自营职业，Juniper Networks等公司拥有多年经验，目前负责Junos软件开发。他已经完成了许多自动化，SDN和智能网络的工作，这些网络已经很好地满足了OTT客户的需求，尤其是Amazon，Google，Facebook等。OTT尝试了白盒交换机Juniper Networks加速去耦布局，并不断出现新的应用程序，对网络的要求越来越严格，网络的传输速度越来越快，目前国内外的大型互联网制造商都在尝试采用开发网络并尝试新的方式来更好地支持业务需求。在这方面，AE说，大型互联网制造商使用白盒作为解决方案，一方面是因为其可用性很高，另一方面，由于它们具有去耦软件的功能，因此可以降低成本并提供更多功能。灵活性。制造商为满足特定需求而构建了不同的组件和模块，因此该解决方案适合于专业领域中具有特定需求的用户。瞻博网络还在不耦合软件的开发和部署方面投入大量资金。这种解决方案为行业和Internet带来了非常重要的价值，并且可以提供支持丰富软件的网络。目前，瞻博网络已经与许多超大型公司合作，不仅提供了一套完整的网络解决方案，而且提供了一个超出客户想象力的全栈式大型Internet体系结构。新发布的新解决方案产品组合包括瞻博网络EngNet，NRE Labs，云客户认证实验室和服务，包括各种教育服务，专业服务和高级工程服务，从而加速了企业中的网络自动化技术的发展，并在个人群体中广受欢迎。 AE还强调：“由于20多年的技术积累，我们还将把一些智能功能嫁接到新的网络转换过程中。我们需要确保用户使用这些新网络的效果来满足他们。自己的需求。”智能网络的实施首先解决了当前网络技术领域的网络黑洞。最受欢迎的主题是SD-WAN和IBN网络，也称为智能网络/智能网络。网络中引入了机器学习和人工智能等新技术。要创建一个自我学习和自我优化的网络，登陆智能网络有哪些挑战？ AE Natarajan表示，机器学习必须首先获取适当的数据作为输入。瞻博网络很久以前就一直在进行这种探索，它从传感器以及不同的网络核心和网络设备收集数据。然后我们开始分析它可以带来什么样的用途。目前，我们只看到冰山一角。仍有大量数据值得挖掘。我们仍在学习如何使用数据来解决一些实际问题并实现网络的自主运行。不仅使用机器学习来分析输入数据，而且还提炼了一些重要的学习内容，然后在此基础上使用新的数据样本进行后续训练，并通过人机交互来促进进一步的机器学习。对于网络中相对较大的挑战，AE指出这是数据包传输过程中瞬时包丢失的现象，这是网络中的黑洞。如果发生这种情况，服务的可靠性和应用程序的体验将特别糟糕。我们如何看待这种威胁和丢包风险？瞻博网络和许多合作伙伴正在进行技术探索。在此基础上，如果采取预防措施，我们如何与这些网络运营商一起构建解决方案并使网络融合在一起？进一步优化。通过这种合作提高了抵御能力