SDN网络模式与架构的发展
随着云计算技术的不断进步，软件定义网络（SDN）已经成为构建现代网络基础设施的关键技术。SDN网络模式的目标是在现有的物理网络基础上，通过Overlay层实现不同网络之间的互联、安全隔离、网络服务、服务级别协议（SLA）保证以及监控分析等功能。这种网络架构的灵活性和可编程性，使得IT管理员能够更加高效地管理网络资源，并迅速响应业务需求的变化。
为了实现这一目标，SDN网络模式需要与云管平台紧密集成，确保在基础设施即服务（IaaS）层面，如OpenStack、vSphere、AWS、Azure等，以及平台即服务（PaaS）层面，如Kubernetes等，都能实现同构或异构的便捷对接。这种集成依赖于开放标准的API支持，使得网络服务能够根据业务意图进行自动化编排。
在新的SDN网络模式下，底层数据收集将成为标准配置，包括通过INT（In-band Network Telemetry）技术对物理设备的监测，以及通过软件代理对网络数据的采集。通过对这些时间序列数据流的综合分析，可以实时监控网络状态的变化。
大数据技术的应用使得网络行为能够被智能分析，通过不断学习网络行为，可以改进网络运维效率。同时，通过收集更有效的数据，可以进一步提高网络行为学习的效果。
云网分析不仅仅是静态模式，还需要实现动态模式，以便能够判断网络转发性能与业务处理性能之间的关联。监控手段不应仅限于装备层面，而应覆盖系统的各个方面。通过监控系统与网络管控的闭环互动，可以确保网络运行遵守业务策略意图，并在整个系统范围内实现故障的自动定位和修复。
在企业IT范围内，云网分析需要在网络与系统的整体实施过程中考虑到计划、设计、部署等各个环节。这包括了服务器生命周期自动化、持续配置自动化、客户与设备管理自动化、应用发布自动化、云管理自动化以及IT流程自动化等。
ONAP是电信领域中典型的软件定义数据中心（SDDC）自动化管理方案，而腾讯的蓝鲸则集成了SRE（Site Reliability Engineering）的相关功能。Ansible是目前流行的开源自动化部署工具。这些工具和平台的使用，有助于实现网络配置与变更、监控可视化、故障诊断以及网络扩展升级的自动化。
传统的网络运维往往依赖于命令行界面（CLI）进行手工配置，这种方式是运维过程中人为故障的主要原因之一。在SDN模式下，运维将更多地依赖于自动化工具，并通过与云管平台、SRE的集成，在系统整体层面上进行网络管理。
因此，运维人员的工作重点将转向利用API驱动的网络自动化工具，特别是通过API集成来实现定制化的系统解决方案。如何利用API实现网络自动化的系统集成，将成为运维人员必备的基本技能。