SD-WAN中利用智能的重要性
IDC预测 SDWAN空间到2020年将到达60亿美元的估值，而这一市场在2015年的估值为2.25亿美元。当我们研究SDWAN领域时，我们开始意想到超出简单的协议和端口辨认对实现真实的性能和安全性策略控制的重要性。
需要使用诸如利用程序指纹辨认(而不是签名)和深度数据包检查之类的技术来充分了解利用程序和适当分类，排队和安全性所一定要的任何子特性。机器学习在该技术的未来迭代中也将是有益的。通过机器学习，可以定义和连续改进利用程序流指纹的可扩大方法，使自学习方法可以准确地了解网络上有哪几种利用程序。
当前在私有企业连接和更广泛的Internet上运行的利用程序的现有百科全书库在这类情况下为机器学习提供了密集的信息库。该池不但提供有关现成利用程序的信息，还提供有关企业和服务提供商市场中定制开发的利用程序的指纹的信息。
当用户使用利用程序或网站时，CDN和Netflix之间和终究用户客户端利用程序和CDN服务器之间存在几种区别类型的信息。您具有传统的HTML和Javascript元素，高清视频流，标准清晰度视频流，诊断信息和其他各种流。如果SDWAN基础结构没法辨别区别类型的流，则将很难针对区别的视频类型和其他流正确制定策略。通过视察利用程序流程中触及的端点。
利用这类智能，将端点之间的所有流量正确分类并利用适当的队列，QoS标记和优先级作为策略的一部份要容易很多。
如果通过CDN部署SDWAN解决方案，则它可以适应不断变化的IP。它还允许更快地适应不断变化的利用程序功能。适应将被自动摄取，并利用适当的策略。一个典型的例子是许多企业已构建的定制利用程序。
如果将聊天组件添加到软件中以为客户提供服务，则SDWAN解决方案将看到已从策略中触及的IP生成了一种新型的流量。然后通过检查该流量，它将添加为现有利用程序的子流，可以在其中利用适当的策略来满足业务需求。如果流量属于已知类型，则可以在辨认后自动利用策略。一个很好的例子是，如果我们看到数据中心中带有DSCP EF标记的流量被发送到远程位置。可以肯定地说这是诸如VoIP之类的实时通讯协议。
随着我们开始看到第二 代和未来的SDWAN产品日益成熟，这些功能将不单单是新增功能而成为必备功能。
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