网络管理进修课程

根据行业权威数据机构在19年4月发布的报告显示，未来五年内将有65%的企业将在园区网络中部署网络自动化技术。如今，这一比例仅为17%。在一次实时调研中，我们发现，在18年1月的IO峰会现场，仍有7%的用户使用CLI方式管理网络，而只有1%的用户采用了自动化工具。

然而，这些自动化工具大多并非来自原厂，而是源自如Linx网络自动化工具或专业网络管理方案的自动化工具。这反映出，用户对网络的自动化管理需求日益迫切，但目前普遍缺乏简单易用的网络管理工具，只能通过在现有网管系统上搭载额外工具来实现。

想象一下，如果我们能够像使用洗衣机一样轻松地管理网络，将会有怎样的情形？随着数字化业务的快速发展，传统的网络管理模式已无法满足企业效率的需求。许多已经采用自动化网络管理工具的企业深刻体会到了其价值。

以南京某工业园区为例，客户需要在短短一周时间内完成4个项目的上线工作。通过华为云管理平台，一次性导入设备SN号并完成策略统一配置，原本需要1个月的工作量仅用一周时间即告完成。

对于中小型企业，云管理已经很好地解决了这一问题。然而，对于高校、大企业办公与研发基地、产业园等中大型园区网络而言，如何管理和运维复杂的网络成为一个长期挑战。

在此背景下，我们今天分享两大网络管理和运维趋势：自动化与智能化。

首先谈谈自动化。正如家用洗衣机从手动到半自动再到全自动甚至智能洗衣的转变一样，网络管理同样经历了这样的变革。从CLI的逐台设备配置与管理，到基于GUI的管理控制系统，再到今的基于业务语言对网络的自动化配置，企业网络管理正逐渐实现自动化。

然而，随着新业务的不断上线和策略变更频繁，企业网络工程师面临着无法驾驭网络的困境。为了解决这一问题，我们认为在未来，网络自动化将有两个层面的发展：

一是全生命周期的自动化：即从网络的规划、部署、策略发放、网络状态监测和维护以及管理的全生命周期实现自动化。

二是整网自动化：包括企业的LAN、WLAN以及WN网络是否能够集中式地管理和策略配置，是否能从全局视角定义基于用户身份和应用类型的业务策略。

接下来谈谈智能化。以往，网络运维工作主要集中在关注设备和网络的KPI指标，无法感知用户和业务的质量。然而，今的网络连接质量直接影响到业务质量和企业运作效率。

尤其是部分工业和生产场景中，由于不同业务对网络质量的差异化需求，仅依赖网元为中心的运维系统已无法完成如此复杂的工作。如同医生采用先进的机器检测病人一般，我们通过采集网络体征数据，为物理网络安装全面的检测系统，实时地将网络状态上报给基于AI的运维系统。

在AI系统中，基于数据建立起各种分析模型，从而快速寻找到网络的异常和预测潜在问题。为此，我们将运用到如下AI算法技术：高斯过程回归（GPR）、聚类分析（DBSCAN）、非线性回归、离群点检测、逻辑回归、皮尔逊相关系数以及决策树等。

那么，有了数据、AI算法，这个系统又能做什么？下面这个图便直观地展示了解决问题的过程：

从体验可视化评估，到网络异常的识别和定位，再到故障根因分析和判断，最终进行故障调优修复并不断循环，构建一个自治的网络故障优化系统。

这正是我们梦寐以求的理想网络智能运维系统。这些工作曾依赖于经验丰富的网络工程师完成，如今通过AI，我们将这一过程自动化，并通过数据提高故障诊断效率。

在19年6月8日的“Wi-Fi6新时代，园区网络新核心”——华为CloudEngineS系列园区交换机产品和方案线上发布会上，您将看到我们构建在交换机和Wi-Fi组网架构上的全新自动化和智能化系统，并观看这两个系统的Demo展示。