摘要： 如今，人们对人工智能（AI）和机器学习将会取代人类的工作感到担忧，但也有人反驳说，采用这些技术的主要目的是支持人类更好地开发和利用。在支持者看来，人工智能（AI）和机器学习技术并没有使任何人失望。

    如今，人们对人工智能（AI）和机器学习将会取代人类的工作感到担忧，但也有人反驳说，采用这些技术的主要目的是支持人类更好地开发和利用。在支持者看来，人工智能（AI）和机器学习技术并没有使任何人失望。然而，那些没有督促员工学习新技能的组织可能会发现自己落后了，这包括对当今大多数组织具有战略意义的IT。这两种技术正在成为人们生活中的重要组成部分，随着半自动和自主车辆的出现，它们将在消费者和企业应用中变得更加普遍。
　　
　　SD广域网在分支机构方面表现优异，但随着技术的进步，数据量将会增加，其智能化时间将会显著减少。虽然SD-WAN对于低带宽应用来说是非常适用，但高带宽的需求需要不同的方法来移动更大量的数据。
　　
　　在其传输过程中，大部分数据将通过或存储在数据中心中。因此，数据中心需要不断更新他们的技能和网络功能。然而，这样做可能不需要组织完全放弃现有的新设施。这是因为即使人工智能和机器学习可以使企业具有更高的效率，可以确保避免人为错误引起的风险和中断。
　　
　　人为错误
　　
　　人类会犯错误，这是我们天性的一部分。例如，人为错误可能导致意外的网络停机。广域网（WAN）的手动配置可能会导致此问题。幸运的是，人工智能和机器学习在IT网络中的概念并不是科幻小说，而不会让人们变弱，可以使人们更强大，能够提高表现。人工智能和机器学习不是世界末日，它们是一个能够允许组织以更少的资源开展更多工作的推动者。
　　
　　Silver Peak系统公司创始人兼首席执行官David Hughes对POR TrockIT和WANrock IT等解决方案进行了研究，其产品可以正确地减轻延迟的影响，而不会导致组织在越来越大的带宽，WAN优化和SD-WAN解决方案上花费更多的成本。使用人工智能和机器学习，企业可以与自己已经拥有的技术和应用实现一致，而且无论花费多少费用，都不会破坏物理学规律。但延迟所造成的问题仍然存在。
　　
　　Hughes表示，许多企业正在使用SD-WAN解决方案，让工作人员安全地访问云端和数据中心应用，但本身并不提供优化来增强数据流。企业必须添加广域网优化，就像许多SD-WAN提供商一样。但是，由于安全性问题，需要加密数据和更加丰富的媒体是数据组合中不断增长的部分，所以它们几乎没有或没有提高性能。然而，Hughes解释说，自动化将在SD-WAN中发挥更大的作用，以消除许多重复和枯燥的人工步骤，这对于配置和连接远程办公室至关重要。
　　
　　他认为它具有局限性：“自动化不足以将高级业务目标或意图转化为整个网络中的特定行为，而且自动化不利于处理WAN部署中的许多未预料到的情况。”在他看来这些是机器学习和人工智能可以发挥作用的领域。通过机器学习，广域网可以针对不断变化的环境，无需人为干预。
　　
　　数据量
　　
　　人工智能和机器学习技术使人们能够更好地管理和应对日益增长的数据量。行业专家Clint Boulton在谈到货运代理公司JAS Global的文章“物流企业如何利用SD-WAN进行竞争优势”中指出，企业采用未知技术也是一种赌博。
　　
　　该公司正在使用SD-WAN来运行云应用程序，但希望将其用作预测分析战略的策略，以扩大其业务，JASGlobal公司表示能够从带宽成本中减少数百万美元。
　　
　　Boulton还解释说：“SD-WAN允许企业建立和管理网络功能，包括VPN，WAN优化，VoIP和防火墙，使用软件来编程通常由路由器和交换机进行的流量路由。正如虚拟化软件中断服务器市场一样，SD-WAN正在动摇网络设备市场。“
　　
　　人们将发现，在大数据发展之路上还有许多数据开始呈指数级增长。需要从越来越多的地区收集数据，使得SD-WAN出现了瓶颈。企业还将需要投资更大的带宽和数据加速技术。可以肯定的是，数据加速使得大数据和预测分析越来越可行。机器学习可以帮助人类了解数据将会告诉什么。另一方面，网络延迟可能导致不准确的数据分析。
　　
　　超越炒作
　　
　　对人们来说这只是听起来像是一种炒作，特别是WAN优化不一定会增加WAN性能，因为它应该这么做。另一方面，数据加速解决方案可以提高性能。企业的数据中心和灾难恢复站点不必处在同一个中断环节。受机器学习的推动，它们可以相隔数千英里，并且由于传输的数据被加密，因此它是高度安全的。对网络性能的分析也是实时发生的，消除了被动反应的风险。
　　
　　管理网络性能，保护数据，减少延迟和减少丢包并不是Boulton讨论的主题。JAS Global公司首席信息官MarkBaker认为SD-WAN的应用将会越来越广泛，因为他的公司已经在支持全球应用和电子邮件与MPLS网络和VPN。但是，运行企业资源规划（ERP）系统的成本使他担心。ERP软件需要不到150毫秒的延迟。Boulton说：“设置和配置MPLS系统也需要几个月的时间。因此，JAS Global公司采用了Aryaka公司的SD-WAN。
　　
　　出现这种情况很好，但组织也应该超越SD-WAN到数据加速解决方案，因为它可以通过更少的成本做更多的事。Baker可能会更快速，更简单地使用数据加速来实现他的许多目标，以应对一个全球性公司“从亚特兰大到洛杉矶到伦敦和巴黎”的延迟挑战。
　　
　　Baker表示，“但是当人们开始谈论去在资源池时，就会发现你缺乏一个传统的MPLS网络时，需要克服巨大的潜伏期挑战。“使用人工智能和机器学习，这样的挑战将会最小化，而且这只是因为机器可以有效地支持人类，有时候胜过他们。随着数据加快背后的机器学习发展，采用这些技术的企业也将在市场上永远领先一步。
　　
       编辑：Harris