2019，IP网络完成智能觉醒
当上班族每天早上开车堵在同一个路口时，脑海中总会思考一个“哲学问题”——路为什么会拥堵？
路窄车多，相信是很多人的第一反应。但现实案例告诉我们，或许并非如此。在布宜诺斯艾利斯有一条以国家独立日命名的“七月九日”中心大道，这条大道宽150米，共有18个车道，可在高峰时期依然拥堵不堪。相比道路宽窄，很多时候道路的复杂情况才是拥堵背后的真正推手。匝道、环道、出入口，汽车、单车、行人，多种元素组合起来，让道路的管理变得非常复杂。而相比之下，越是单一简单的道路，运行得越发通畅。例如东南亚的摩托车专用车道，又或者是对车速提出明确限制的高速公路。
而在IP网络上，也在发生着同样的“交通问题”。
用手势管控复杂公路？
IP网络的矛盾之核
IP网络需求的发展，在某种程度上来说和交通发展差不多。早年间交通工具单一，人们的需求通常只是骑上自行车，从一个地方去往另一个地方。而早期IP网络的需求，也仅仅是“连接”和“传递”而已。但发展到今天，随着云计算、AI、5G等等技术的普遍应用，IP网络早已变得复杂起来。
首先是连接对象的多样化。根据《华为GIV 2025》的预测，到2025年全球IoT联接数量将达到1000亿，其中通过Wi-Fi 6联接终端数将达到800亿。尤其别忘了，IoT连接是一个极具概括性的说法，其中既包括了一些基础传感器，也包括了工业互联、自动驾驶等等场景下的关在键设备。
于是泛式的连接仅仅是IP网络发展的基础，未来还会出现多种不同的业务需求模式。正如仅仅是在工业互联一个场景之中，记录基础数据应用的传感模块需要的可能是长效稳定的网络服务，但负责决策控制的模块可能需要的是极低时延的网络服务。尤其随着5G网络的应用普及，不同业务场景下的网络需求差异将会变得更大——5G直播、VR游戏、自动驾驶等等常见的业务，都对网络能力提出了不同的动态化要求。
换句话说，未来的IP网络可能是这样一条“公路”，路上行驶的车辆众多，但有的是自行车，有的是跑车。而行驶者的需求也不同，有的要不顾一切尽快驶往目的地，有的则还会看看沿路的风景；有的行进到一半突然想要加快速度，有的走着走着还要来个急刹。
而就在这样一条公路上，管理者是谁呢？
说出来可能很多人会感到惊讶，数据显示目前仍有超过63%的网络使用人工的管理方式。也就是说，在这条公路大概率是由“交警”亲自站在路口打手势管理的。这样的管理模式自然是低效的，数据显示，超过70%的网络故障都因人的失误产生，并且在传统运维模式下，从发现网络故障到解决网络故障，平均所需时间花费是4个小时。
即使是在今天，承受这种成本都会带来巨大的压力。更何况未来网络联结数增加，在效益翻倍的同时，网络故障带来的损失同样也会成倍增加。
可见业务的广泛和复杂化与网络管理原始化之间的矛盾，是IP网络最核心的矛盾。
从人治到智治
总之，随着联结数的增加、业务需求的多样化和运维压力的增长，这条“公路”的管理水平急需提升。
在现实世界中，我们通常如何应对这样的问题？
在1927年，世界上第一盏自动控制的交通信号灯在英国出现。从此自动化控制开始成为调节交通的重要手段，很快我们已经不再满足于“自动化”，开始向智能化进军。智能化的交通信号灯不仅可以调节车辆通行情况，还可以根据不同时段的车流量来调整红绿灯时长，以提升交通管理的效率。而在未来理想的状态下，智能交通系统将与自动驾驶和车联网组合在一起，形成一张智能网络。让更高效的“智治”，来替代“人治”。
同样的逻辑，是否也可以应用在IP网络中，让智能化改变原有的网络运行模式？
答案当然是肯定的，让智能为人所不能，早已成为了各行各业都在追求的解决方案。在2018年，华为就推出了智简网络（IDN）的概念。在理解智简网络之前，我们先要弄清楚，网络系统中有哪些流程是可以智能化的。
最首要的自然是在联接环节上，采集、分析和部署数据，感应业务场景的需求变化……让这一切变得智能、自动、实时。接下来是运维，评估网络质量、发现并解决问题。最后，在理想状态下网络还应该拥有学习能力，通过可部署的AI模型或AI训练提升自身的智能化程度。
但这一切背后的难点在于，从数据的采集到智能决策的执行，中间横跨了云端、网络、设备三层，需要在各个层面建立智能的能力。例如在交换机、路由器这样设备层面中，需要设备本身具备边缘计算推理能力，可以实时采集网络特征、进行分析，并进行动态调整优化。而在整体网络层面中，则要实现全网的数据分析推理。至于聚合数据、模型泛化，让个例问题转化为通用解决方案，则需要云端AI实现。
如同在交通领域中，一台台拥有自动驾驶能力的车辆，加上能够驱动这些车辆的智能公路，最后结合云端不断计算分析的交通大脑，便能够实现多层次的高效智能。
层层跨域，
演化“无意识”的用户导向网络
虽然这样的智能交通系统还在设想之中，但属于IP网络的智能交通系统却已经开始筑起高台。在今年华为的全联接大会上，华为数据通信产品线总裁胡克文就提出了上述“三层AI架构”，作为既有全面AI部署能力，又有丰富网络服务经验的华为，自然是这三层架构最好的建设者。
从最基础的设备层而言，华为的优势在于其自身拥有芯片能力，芯片能力就意味着路由器、网关等等设备的逐一智能化。华为推出了内置昇腾AI芯片的AI Turbo系列产品——CloudEngine、AirEngine、HiSecEngine和NetEngine，这四大引擎让设备不再只是数据采集器和指令执行者，而是赋予他们智慧，让他们拥有边缘推理和实时决策能力。将“数据采集-数据分析-指令传输-指令执行”这一复杂的环节在设备层面实时完成，很多时候业务的感知、推理和优化都可以变得实时化。网络服务的整体质量也因此得以提升。
再向上的网络层面，华为推出了iMaster NCE，即业界首个自动驾驶网络管理与控制系统。建立在单一设备的智能之上，iMaster NCE可以对整个网络进行管理、控制和分析。每次在管理和控制中得到的数据反馈，都会投入模型进行再次分析。这样闭环式的优化模式，可以形成笼罩式的全生命周期自动优化，让网络的规划、建设、维护环节都提升效率。同时胡克文也强调，iMaster NCE具备极强的开放性，当合作伙伴面对一些特殊化的应用场景时，可以在此基础上二次开发，利用起iMaster NCE的“自动驾驶”能力。
最后还有在云端的iMaster NAIE，作为业界首个网络人工智能平台，iMaster NAIE可以实现上文提到的很多“学习”功能，像是学习不同业务场景的网络需求变换逻辑，或是通过故障数据训练故障识别模型。对于未来可能出现的无数种网络应用场景来说，他们都可以针对自身业务情况在iMaster NAIE上训练自己的AI，使自身网络实现智能化。而除了提供AI训练服务外，iMaster NAIE还提供数据库服务、模型服务及生态服务。通过云端输送上述服务，也能让网络客户更加便捷和低成本的获取AI能力。
总得来说相比18年建设的“由用户意图驱动”的网络，华为在今年通过三层AI架构的跨越，让智简网络进一步适应了当下以及未来网络的需求。也让网络经历了一次“智能觉醒”，从有意识的用户导向变成“无意识”的用户导向，以智能感知、决策替代人工运维，适应高度变化的网络需求，也进一步降低意外事故发生的可能。带领应用网络的客户，也进入一个全新的AI之界，解放传统IP网络曾经带来的禁锢。
智简网络，比未来更早觉醒
这样的网络就运行在华为园区里。
园区用网可以算是企业网络需求的一个典型场景。一般来说，提升单个用户的用网速率是最基本的需求。同时随着IoT设备越发普及，网络的稳定性正在变得愈发重要，尽可能避免故障、在短时间内解决故障，才能让网络最大化的发挥支持作用。
在拥有3000+终端和370台AP的华为H2办公园区，自动驾驶的iMaster NCE配合上AirEngine，可以设备端的网络质量评估与网络端的优化策略进行匹配，实现WiFi实时动态调优，降低WiFi信道干扰，提升用户下行速率。Tolly数据显示，通过智能无线射频调优，华为H2办公园区网的平均终端下行速率提升了58%，从125Mbps提升到了198Mbps。平均Wi-Fi信道干扰率则从5.5%下降到了2.8%。在智能运维的前提下，85%的网络故障处置都能在10分钟以内完成。
而在智能学习能力之下，未来如果企业园区用网出现了变化，例如加入了占用流量更大的5G视频会议系统，或是加入大量IoT连接设备，都可以通过云端网络AI模型的更新来帮助IP网络更好的适应这些需求。
在横跨7小时时差的瑞士，智能网络也在发挥着作用。
瑞士电信与华为签署的NetCity战略合作，就在为瑞士用户提供全新的通信网络服务。像是在数据中心中，华为可以将智慧之力使能与数据中心网络，打造出业内首创的智能无损DCN（数据中心网络），实现网络0丢包。
Tolly测评数据显示，应用独创的iLossless算法配合CloudEngine，华为智能无损DCN的数据计算效率相比业内常规水平可以提升27%，而数据储存效率则提升了30%。在AI时代，计算效率几乎就等同于商业效率。NetCity所采用的模式，便是建立在智能的网络基础设施之上，与客户进行联合创新，将客户的经验、需求与业务模式同华为的芯片与算法能力进行匹配，让AI可以更好的走向商业化。
除了以上两个案例之外，我们还可以在很多场景看到华为智简网络三层AI架构的不同组合方案。例如HiSecEngine构建起的AI防火墙，让智能安全能力覆盖云、管、端三层，实现协同式的防御体系。又比如在广域网络应用中，NetEngine系列路由器可以提供给用户超大规模组网能力。尤其在电力系统、城市轨道系统这类巨大的网络系统中，拥有决策能力的终端设备配合智能网络，可以让业务运行更加平稳可靠。
高速率、高安全、低故障、零丢包。这一切仅仅是智简网络给当下带来的一切。如同今天一个城市的智能交通系统可以帮助一两条道路减少拥堵，一台智能信号灯可以帮一个街区的人们节省通勤时间一样。但智能交通效应真正开始发挥效应的那一刻，是自动驾驶、车联网等等技术完成普遍的时刻。
智简网络在收获，也在埋下种子。
交换机、路由器等等设备的智能化，开放平台上对于不同业务和故障模型的累积，不仅在今天提升了IP网络的运行效率，也为未来联接泛在化、5G网络需求多样化以及AI计算普及化做好的充分的准备。这也是华为在2019年，这个站在种种新技术进化门口的关键年份，完成的一件大事。
比未来更早觉醒，是奔向未来的第一步。