情况可能就是这样。值得注意的是，软件定义的产品并不新鲜。行业专家表示，在上世纪80年代，在微处理器变得强大到足以在微型计算机中广泛使用之前，曾在cpu板上使用具有有限状态机的位切片处理器。如果其团队想要模拟dg nova，则需要安装了一个应用程序;如果想要模拟pdp11，则加载不同的软件。
将市场从专用asic转变为微处理器的是linux和新一代微处理器的结合，这些微处理器可以处理产品所需的内存和i/o吞吐量，例如sd-lan交换机、sd存储和现在的sd-wan。事实上，自从2004年以来，bridgeworks的所有桥接和数据加速产品都是软件定义的。
sd-wan：巨大的潜力
sd-wan产品的潜力是巨大的。但是，使用者需要正确掌握基础知识，最大的问题是性能。越来越多的数据传输越来越远的距离，需要越来越大的带宽，因此，如果sd-wan能够做到这一点，该行业必须提升性能阶梯。那么，添加华而不实的功能会对性能产生影响吗?不太可能，至少从长期来看不会提供帮助。
人工智能和aiop是许多供应商关注的重点。然而，正如在其他人工智能实现中所看到的那样，必须对其进行大量研究和思考。这涉及到必须以不同的方式思考。
sturt评论说：“根据调研机构gartner公司的说法，自动化技术可以运行70%以上的网络任务，例如添加、移动和更改。这意味着更快的交付，更少的中断和减少的wan问题。用于it运营(aiops)和devops的人工智能将能够全天候进行更改。”
供应商和分析师经常谈论aiops将如何根据数据和模式彻底改变sd-wan的使用，并将如此多的功能实现自动化。他们还表示，它支持企业为不同类型的数据创建策略。然而，如果他们要使用人工智能，应该让技术创建数据策略。
加速关键数据
人工智能还应该被用来识别数据使用模式和加速关键数据。有一些广域网优化和数据加速工具可以对广域网上的数据传输产生真正的影响(应该注意的是，广域网优化往往无法实现其承诺)。
此外，在第一台商用计算机问世70多年后，人工智能应该实现自我配置和自我管理产品，必须用于增强和消除人类负担，以提高数据、任务和网络质量、效率和性能。
那么，自动化是利用“已经由sd-wan系统生成的广泛见解和数据”的下一阶段吗?目前，有两种方法可以提高wan上的数据吞吐量：
(1)wan优化，这是真正的数据优化，因为它使用重复数据删除来减少传输的数据量。对于具有重复字符的文件数据(例如microsoft word文件)来说，这是一项伟大的技术。
(2)wan acceleration将数据并行化为由人工智能控制的许多流。在这种情况下，人工智能可以自我管理和自我配置，因此不需要监督，企业可以安装它。与wan优化相比，wan加速的优势在于它不关心数据的格式。它对所有数据一视同仁，因此可以加速已经加密的数据。广域网加速可以内置到更高的sd-wan产品中，作为覆盖，以支持5gb/s及以上的wan带宽;或者它可以位于sd-wan和wan之间。
提高wan性能
对于希望显著提高其wan和sd wan性能的企业，部署选择性ip端口wan加速将使其受益。它使用数据并行提高了wan上的吞吐量。为了最大限度地利用广域网加速，重要的是保持进入广域网加速设备的最大数据流。这与wan优化相反，wan优化试图优化所有ip端口上的数据。
对于sd-wan，企业应允许sd-wan中的人工智能选择要加速的流量。sd-wan和wan加速是为相互对应的。通过将它们放在同一个wan上，这可以最大限度地提高wan的吞吐量，而wan加速的优点在于它对sd-wan是透明的。
在需要发送批量加密或压缩数据(如视频)的情况下，将这些数据路由到wan加速设备非常重要。然而，由于wan acc的性能，确保他们选择匹配或超过wan加速带宽能力的sd-wan包或设备至关重要。在白天或晚上需要带宽管理的情况下，企业可以利用wan加速中的节流功能来提高吞吐量，而不会中断其他流量。
防止数据丢失
安全行业专家通常会提到3-2-1备份策略防止数据丢失的好处：相同数据的三个副本、不同存储介质上的两个副本和异地副本。但是如果一切都出错并且需要异地副本怎么办?如果云计算提供商的云平台服务器也宕机了怎么办?借助wan加速，可以轻松地在数千公里之外进行进一步的远程复制，而不会因延迟和数据包丢失而导致性能下降。
专家表示，如果可以轻松避免的话，就不要选择其中一种，而wan加速为企业提供3-2-2的复杂性和成本几乎没有增加。虽然wan加速使企业可以自由消除延迟和数据包丢失，但它对于气隙异地备份仍然至关重要，因为网络攻击现在首先关注备份软件和文件，以防止从备份中恢复。如果没有这个安全气隙，可能永远无法恢复。因此，企业无疑可以从wan加速中受益，但在网络安全方面，也应该执行其他策略。
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