利用智能技术提升SDWAN性能与安全性
随着SDWAN市场的迅速扩大，预计到2020年将达到60亿美元的估值，企业在实现高效的性能和安全策略控制方面面临着新的挑战。传统的基于协议和端口的识别方法已经不足以应对复杂的网络环境和不断涌现的新应用。因此，利用先进的智能技术，如应用程序指纹识别和深度数据包检测，对于全面理解和正确分类流量变得至关重要。
机器学习在SDWAN技术中的应用潜力巨大。通过机器学习，可以开发和优化可扩展的方法来定义和识别应用程序流量指纹，从而实现自学习能力，以准确识别网络中的各种应用程序。现有的应用程序数据库为机器学习提供了丰富的信息源，不仅包括常见的商业应用程序，还包括企业和服务提供商市场中定制的应用程序。
在私有企业网络连接和公共互联网上，存在着多种类型的流量，包括传统的HTML和JavaScript元素、高清和标准清晰度视频流、诊断信息等。SDWAN基础架构需要能够区分这些不同的流量类型，以便正确制定策略。通过观察应用程序流量所涉及的端点，可以更轻松地将所有流量正确分类，并应用适当的队列、QoS标记和优先级策略。
如果SDWAN解决方案部署在内容分发网络（CDN）中，它将能够适应不断变化的IP地址，并允许更快地适应应用程序功能的更新。这种适应性可以通过自动摄取和应用适当的策略来实现。例如，当企业为客户服务添加聊天组件时，SDWAN解决方案将检测到从策略中定义的IP地址发送的新型流量。通过检查这种流量，可以将其添加为现有应用程序的子流，并应用相应的策略以满足业务需求。
对于已知类型的流量，可以在识别后自动应用策略。例如，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，可以推断这是实时通信协议，如VoIP。
随着第二代和未来SDWAN产品的不断成熟，这些功能将不再仅仅是附加特性，而是成为必备功能。
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