第二，策略动态迁移的挑战。用户接入位置和方式的变化要求与用户相关的网络访问控制、QoS策略等能够跟随用户的迁移而动态变化。而在现有企业园区网络中，大型企业的认证和控制中心往往是固定网络、WLAN网络、外网接入三套独立部署的系统，用户的访问控制、QoS等策略需要在三套系统中分别手工静态维护，工作量非常庞大。以华为自身的园区访问控制为例，平均每个人需要一百多条访问控制策略，这些策略需要在全网的数百台接入认证网关手工维护。当然如果是采用802.1x认证的方式，则意味着要在数量更庞大的接入交换机维护，更重要的是这种静态维护的策略无法响应跟随用户位置变化而动态迁移的需求。

　　社交化对网络承载的挑战

　　毫无疑问，社交网络已经成为企业提升渗透力最好的平台，越来越多的企业正在利用社交网络开展业务。Gartner发布的2014十大影响力技术报道中说，如果企业不具备切实有效的社交化基础网络，这个企业的竞争力将受到严重威胁。

　　而社交化带来的最大挑战，就是多业务对网络的冲击。不同业务对网络的要求不同，例如，语音的丢包率要小于10-2，否则会造成话音质量的下降;高清视频的丢包率要小于10-6，否则会出现视频马赛克。而对于企业用户来说，视频会议最痛苦的就是出现一闪而过的马赛克。如何去定界是视频会议系统还是网络的问题，如何定位是哪一段网络还是哪个设备的问题，或者是设备哪个板卡的问题?在传统网络中无法实现，所以当体验下降时，用户只能默默忍受。如何从技术上承载好这些业务、解决运维的问题，是未来的网络需要考虑的重点问题之一。

　　另外，很多企业IT部门，正在考虑部署可以实时发起多点对多点视频会议的社交媒体系统，这种流量和蜂群流量一起出现在企业园区，将使得网络流量模型更加不可预测。

　　大数据分析思维对网络的挑战

　　大数据分析领域近年来逐渐热门，Google曾经使用这项技术，基于人们的热门搜索词汇比如症状和药品，在美国准确地预测了一场流感的发生。这种没有业务和因果关系但却能准确预测结果的技术将如何对网络的变革发生影响呢?

　　我们知道，随着企业全球化和移动办公的普及，网络边界趋于模糊;随着员工办公场所的扩展和终端类型的增加，网络中攻击点和攻击手段也变得多样化，例如无线窃听、针对移动终端的攻击、基于3G/LTE移动网络的攻击等。而传统网络仍然以单点出发的静态防御为主，防火墙、IPS、DLP等多种安全设备各司其职、没有交互。大数据对网络领域的意义就在于怎么借鉴大数据分析的思想去帮助IT管理人员感知乃至预测异常流量、安全威胁等症状，进而可以协调全网的安全资源进行攻击防御。