瞻博网络吹捧自动的“自动驾驶网络”

自动驾驶汽车和计算机网络可能没有很多共同之处，但如果瞻博网络获得其方式，这可能会改变。

网络安全产品的供应商一直吹捧自动驾驶网络的概念，根据企业的需求，以及抵御网络攻击。

在对计算机周刊的独家采访中，瞻博公主和瞻博网络的高级副总裁Kireeti Kompella，他表示自动驾驶网络是对管理企业网络的成本增长和复杂性的直接响应。

“管理网络的成本正在越来越大，”Kompella表示，并补充说它也变得更加难以找到网络专家。“如果运营费用上升，人才池正在萎缩，那么公司如何迅速推出新的服务，并迅速推出新服务？”

虽然自动化可能是这些困境的答案，但Kompella表示，今天的网络自动化是类似于将自动变速器放入汽车中的。相反，他呼吁开发自己独立的网络，就像自驾驶汽车一样。

近年来唯一可能在机器学习（ML）和人工智能（AI）中的快速进步，才有一个自动驾驶网络。

在一项研究报告中，市场研究公司IHS高级研究总监Cliff Grossner表示，ML - 可能利用神经网络 - 可用于培训AI系统以识别大量实时网络遥测数据的模式。

利用早期认识到在发生发展网络性能问题之前，政策驱动的AI系统可以采取自动操作来改变事件的过程，避免影响用户体验的中断。

虽然网络性能和可靠性可能会随着自动驾驶网络而改进，但Kompella表示，杀手效应是网络安全。

“网络失败不一定紧急，但安全漏洞是”的“。”他说。“拥有AI和机器学习在您身边，减少了误报并找到了攻击的根本原因，并了解如何阻止它，变得非常重要。”

自动驾驶网络的关键是揭示不同网络层跨越不同网络层的用户，应用程序和设备的行为规范的数据。

“无论是核心路由器，边缘路由器还是INTER [Interneter]设备，我们需要数据了解是什么都考虑了正常操作，”他说，这将让诸如Telco和云服务提供商等组织运行其基础架构在几乎满是能力，而不是制定规定，以处理意外的需求。

Kompella表示行为数据可以通过流遥测来生成，其中机器人被编程为流 - 而不是实时地拉动 - 有关网络流量，应用程序和设备的数据。“这很轻，数据的保真度越高，”他说。

目前正在为瞻博网络的边缘路由器提供流式遥测，尽管该公司将通过ContryAil将其扩展到坐在公司服务器上的应用程序，其软件定义的网络平台。

格罗纳指出，虽然瞻博网络被视为使用AI和ML提供高性能和安全网络的思想领导者，但它仍然是在愿景中提供的早期。

“了解嵌入AI和ML进入网络的细微差别需要完成大量的发展。瞻博网络的Contrail将提供出色的鲈鱼点来引入AI和ML创建自动驾驶网络。

“瞻博网络的挑战将保持持续的AI和ML投资，直到我们看到可以被货币化的结果，”他说。...