SD-WAN助力提升AI系统效能

人工智能（AI）是当今最具创新性和前景的技术之一，它可以为各行各业带来巨大的价值和效率。AI 系统是一种利用人工智能（AI）技术来执行复杂任务的系统，例如语音识别、图像分析或自动驾驶。而要实现 AI 的快速训练和部署，需要有一个高速、稳定、安全的网络基础设施来支撑。传统的广域网（WAN）由于其复杂、低效、昂贵、不灵活等缺点，已经难以满足 AI 的网络需求。因此，软件定义广域网（SD-WAN）作为一种新兴的企业组网解决方案，就显得尤为重要。

SD-WAN 是一种网络技术，它可以动态地选择最佳的路径来传输数据包，从而提高网络性能和可靠性。SD-WAN 可以为 AI 系统提供更快、更稳定、更安全、更灵活、更高效的网络连接，因为它可以根据实时的网络状况和应用需求，自动选择最合适的传输方式。例如，如果一个 AI 系统需要从云端获取大量的数据和计算资源，SD-WAN 可以直接将流量引导到云服务提供商，而不需要经过传统的数据中心。这样可以减少延迟和拥塞，提高用户体验和效率。

SD-WAN可以帮助AI系统获得它所需要的云计算和边缘计算支持，这些技术可以让 AI 系统在不同的位置执行不同的任务，从而实现分布式智能。例如，一个自动驾驶系统可以在车辆上执行实时的感知和决策任务，在边缘设备上执行协调和控制任务，在云端执行学习和优化任务。SD-WAN 可以根据每个任务的特点，将流量分配到最近或最合适的云或边缘节点。这样可以降低成本和能耗，提高可扩展性和安全性。

通过SD-WAN 助力、提升 AI 系统效能有以下几个主要优势：

• 提高用户体验和效率：SD-WAN 可以让 AI 系统快速地获取所需的数据和计算资源，从而降低延迟和拥塞，提高响应速度和准确度。

• 降低成本和能耗：SD-WAN 可以让 AI 系统利用最经济或最近的云或边缘节点来执行任务，从而节省带宽和设备费用，减少能源消耗。

• 提高可扩展性和安全性：SD-WAN 可以让 AI 系统轻松地适应不同规模或场景的需求变化，并通过 SASE 的保护来防止数据泄露或系统损坏。

我们举一些实际的例子来说明：

• 一个使用语音识别和自然语言处理技术的 AI 系统，需要从云端获取大量的语音和文本数据，并进行分析和处理。SD-WAN 可以根据数据包的内容和优先级，选择最佳的网络路径和带宽，从而降低延迟和丢包，提高语音识别和自然语言处理的准确度和效率。

• 一个使用图像分析和机器学习技术的 AI 系统，需要在边缘节点执行实时的图像处理任务，并将结果发送到云端进行存储或进一步分析。SD-WAN 可以根据边缘节点的位置和性能，选择最近或最强的网络连接，从而降低网络开销和能耗，提高图像分析和机器学习的速度和质量。

• 一个使用自动驾驶技术的 AI 系统，需要在车辆内部执行复杂的导航和控制任务，并与外部环境进行交互。SD-WAN 可以根据车辆行驶状态和周围情况，选择最可靠或最安全的网络连接，从而降低风险和干扰，提高自动驾驶技术的安全性和可靠性。

综上，有了SD-WAN技术的赋能，不同场景下的AI体验将会更加顺畅。那么如何确保数据访问和传输的安全性呢？

SASE 是安全接入服务边缘（Secure Access Service Edge）的缩写，它是一种将 SD-WAN 和云端安全服务集成在一起的网络架构。SASE 可以保证 SD-WAN 和 AI 系统的安全性，因为它可以根据用户、设备、应用和数据的身份和上下文，动态地提供最适合的安全策略和控制。例如，如果一个 AI 系统需要访问一个敏感的云端数据库，SASE 可以对流量进行加密、认证、授权和审计，防止数据泄露或篡改。如果一个 AI 系统遇到了网络进攻或异常行为，SASE 可以对流量进行检测、隔离、响应和恢复，防止系统崩溃或损坏。

如今，有不少的公司已经开始使用 SASE 来提升他们的网络和安全能力。例如，凌锐蓝信新一代数据安全（SASE）接入平台将SD-WAN网络技术与网络安全技术进行精致融合，形成基于SD-WAN + SD-Security的新架构，并将网络和安全功能模块化，基于动态路由、多链路融合、负载均衡、UDP/TCP优化等SD-WAN网络能力，聚合ZTNA零信任接入、DDOS防护、恶意代码防护、NGFW防火墙、DNS防护等安全功能，通过控制器进行编排、管控、调度，满足客户多场景下的安全接入需求，底层数据传输采用SecHX自主可控安全封装协议，既保障了数据传输的安全性又提升了数据传输的效率。

根据 Gartner 的预测，到 2024 年，至少有 40% 的企业将采用 SASE 的架构模式来支持他们的数字化转型。这说明 SASE 是未来网络和安全发展的重要趋势之一。

综上所述，SD-WAN 作为一种成熟的企业组网解决方案，在提升 AI 网络性能和安全性方面具有显著优势。未来随着 SD-WAN 和 AI 技术进一步发展与融合，在云计算、边缘计算等领域将会催生出更多创新与价值。