各位同仁，大家上午好，我觉得今天上午的讲座非常精彩，到现在为止脑海里面浮现出很多的词汇，大家的巧合度也比较高，我的题目跟华为的同仁智简两个字非常同步，这也是目前发展的现状，我们的网络也是向大大的简化的方向发展。

接下来我分享的材料从两块内容体现，一个智一个简，我本人之前从事的工作里面最早我是在做协议方面的一些内容，像IPv4、IPv6过渡等等，但是后面SDN发展起来了以后，我们开始做SDN方面，不单单是研究、研发，还有网络的实践。那么我们也发现在SDN网络软件化开放了之后，在很多的网络的能力要更多的面向用户了以后，我们网络里面不仅仅单纯是网络，更多是跟运营商的运营系统更紧密结合起来。

因为整个运营系统是提供业务直接的一个通道，后来在研究的过程当中，也是发现目前的网络和运营其实已经成为一个不可分割的组成部分，是一个整体。所以在后面的过程当中，我也会和大家分享一下我们在网络在运营各个层面的一些看法吧。

那么首先谈谈智能化发展的历程，我觉得回顾起来和我们整个人类社会的智能化发展的历程非常的类似，因为网络通信其实是为人服务的，那么我们的智能化其实要更大的是要去理解，去更好的适应我们用户我们的客户的一个思维的模式，所以可以看到，从我们孩子刚刚出生的时候，牙牙学语的这种，只会做一个简单的接收和反馈，我们的网络在当时也是处于一个最初级的自动化的阶段，那么其实自动化我理解就更多的是一个我们可以实现对于设备的一个自动的一个控制，这里面是以控制和简单的反馈为主，到了第二个阶段，我们具备了一定的思考能力，可以做时候简单的选择的时候，我们的网络也可以做一些相对智能化的一些能力，包括连接的能力，包括应用的能力，包括感知的能力。

那么在这个时候，可能我们的控制器就要去承担更多的任务，那么到第三个阶段，第三个阶段像包括人类具备了更多的逻辑思维能力的时候，我们的网络也随之具备了更多的这种刚刚所说的意图网络的能力，所谓的意图就是我们的网络具备了自主性，自主适应它的应用自主可以调整，自适应。其实我们所谓的很多的技术，包括SDN、云、AI，其实都是这个过程当中的技术的实现方案，真正的希望我们真的网络能够形成一个智慧的大脑。那么所谓的自动化？什么叫自动化？我觉得网管，多年来发展的时候，早期的时候，像CLI等脚本化的语言做了一部分自动化，这个叫不叫自动化？其实这个距离我们真正实现这自动化的比较人性化的业务的配置，还是有很大的距离。

在真正的SDN到来以后，我觉得第一步是业界得到认同的自动化能力的增强，但是这里面也有一个思考，网管到底叫不叫自动化？我觉得可能业界之前谈论的更多都是把网管定义成历史的产物，但是我感觉大家都在进步，所以说可能有一些观点要随着发展的眼光来看待问题。总体来说，我个人理解我觉得网管如果说我们具备几个特征的话，是传统网管。首先第一个是封闭的，传统的网管有很多领域是EMS，那这种封闭的系统一定不是SDN的内容，封闭的系统是不具备灵活性、开放性和可定制性的。另外就是可编程的能力以及他的自动化的能力到底有没有达到一定的要求，那如果说我们的网管已经具备了他的开放性，然后他具备一定的模型的能力，具备了一定的他的像自动化，我认为这个网管可能已经在做演进了，这个演进已经向我们整个行业未来要做的管控方面的做一个发展。

首先第一步的自动化。第二个是智能化。智能化这块SDN引入之后，有了很多新的技术，归根到底来看，这些技术是不是非常的重要，对于运营商来说是不是很关键，那我的理解和我们目前的一个经验来看，这些技术确确实实是比较有效的。在SDN引入之后，通过状态的采集，我们知道网络里面实时的流量信息，我们知道我们想要控制网络资源利用的情况，我们可以对它从不同的颗粒度，比如说我可以对特定的流，特定的目的地址，特定的NS，我们在不同的维度进行灵活的控制，所以这个是区别于我们传统流量工程很重要的组成部分，而且在特定的时间段下我们可以做不同策略的配置。

这个就是我们网络向智能化演进一个大步。那么智能化之后我认为是一个自主化，其实刚刚各位嘉宾也多次提到了意图网络，我认为意图网络确确实实是已经快要到我们身边来的阶段了，那么因为我们的运营商最后提供业务是面向用户的，面向用户真正要解决用户一些面向业务层面的问题。所以从意图的角度来说，我觉得最重要的是两个部分，一个是对于意图的解析，对于意图的理解，怎么样把一个意图的语言能够转化成网络理解的语言，这里面不单单是一个引擎所做的工作，而且需要充分采集我们网络里面的一个状态。充分理解我们网络能干什么？哪些能干？哪些不能干？这是要有大量的数据作为支撑。另外就是闭环自动化，我觉得闭环自动化是我们真正实现意图网络很关键的因素，我们网络实时采集数据，那么采集的以后，我们进行一个智能的分析，然后分析以后，通过我这个目标的意图，把自优化的策略给控制器，实现网络真正的自动化。这种模式网络确实有主动性，逐渐演进成适合用户的网络。

另外就是AI，AI在智能化里面提的很多，我们回过头来看一下，网络AI能够用在什么场景，我觉得如果为了做AI，它可能确实不是我们真正想要的，我们还是希望能够通过AI解决线网的实际问题，我们最后分析下来可以看到AI比较适合的场景是哪里。现在总结的是三个部分，一个是复杂性，一个是不确定性，一个是持续变化的场景，复杂性包括它的业务，我们未来业务种类越来越多，不同的业务对于需求不一样，网络的复杂性，接入设备类型，包括不同虚拟化的真实的网源设备，还有不同的带宽不同链路的状况，以及网源的复杂性。

那不确定性就像流量，就是不同时间段的流量的波动，不同的流量的组成，还有路径以及持续变化，在满足三大条件下满足AI是合适的场景，现在我们也在尝试包括自动化运维、流量预测等等这些可能是相对比较适合的场景。

那我在这里面举一个例子，这个例子主要是也是一个比较典型的，我们IP流量调度优化的例子，这个是我们团队在2015年开始做的一套SDN的编排器，主要应用在江苏公司做IDC出口的流量调度，IDC出口，因为我们省公司的IDC出口是多路径，可以到城域网也可以到骨干网，不同的链路是不一样的，造成链路率不一致，尤其是在双十一的时候，会造成重要流量的保障难度非常大。那么我们针对这样的场景设计了一个流量调度的系统，主要是实现的是IDC出口流量智能的保障。

应对到刚刚说的自动化、智能化、自主化方面，我觉得从这个例子里面可以看到不同的阶段，刚开始的时候，其实我们主要做的是一个自动化，或者是智能化的工作，我们要把某一些特定的流量从一个链路调整到另外的一个链路，我们如何选择这些流量，另外我们去下发配置的时候，怎么样可以代替以前通过人工的省公司，他们要配一周左右的时间，我们通过软件的方式可以自动执行。这个主要是一个自动化的过程，那第二个智能化，我们要知道哪部分的流量在哪个时间段要导到哪条链路上去，我们这块要充分收集网络里面的状态的信息，就是采集数据，那么分析这个状态，以及网络里面的时延，网络带宽利用率等等的信息做一个主动的分析。分析了以后选择某一条链路，这里面主要是一个智能化。

那么在智能化基础之上，省公司当时给我们提出了一个希望，他们希望知道在流量调度，从一个链路调度到另外一条链路之后，我们在网络里面的流量拓扑会发生什么，这就是预测的过程。他希望流量从一个链路调到链路的过程，不会再次造成堵塞，这里面需要流量的预测，你需要知道一个链路换到另外一个链路之后，这个时间模型是什么，这里面我们需要引入AI的信息，以及怎么样更和适应网络。

最后是简，就是互联网设计原则里面明确说出来保持简单性。我们运营商网络里面有大量的系统，数都数不清，这里面展示的只是一小部分，主要是流程类开通的系统，资源是含有资源、网络分析、综合告罄、服务保障、专业网管，这些都是分省部署的，每个省有都有这样的系统，我写的100+系统是少的，至少好几百，所以任何一个新业务的上线都需要对几百套系统进行重新升级，可想而知业务上线的周期多慢。包括资源、人工等等，主要体现的复杂性。

未来的网络，从两个方面看，一个是网络协议，未来我们的网络协议会越来越简化，这个是非常好的消息。第二个是网络架构，这个是业界同仁们大家思考的问题，传统的网络开通的时候，像网管像网络设备，网络就开通了，虽然并不灵活不开放不可编程。未来网络发展会走向什么架构，我觉得标准组织里面没有明晰的概念，从实际遇到的情况来说，控制器到底有没有厂家？控制器还是统一控制器，如果有了控制器是不是有协同器？协同器是单域还是跨域？跨域协同器有没有跨专业的协同器？如果按这个思路来走的话，我们的网络层级越来越多并没有简化。回过头想我们的架构真的优化了吗？所以我们选择了另外一条路，我们希望能做到统一的编排器，统一的控制器，虽然编排器可以部署多个，但是它是一级系统，要求全网必须是统一的版本，统一的管理，我们才能真正解决我们刚刚所说的，不同很多套系统在业务上线周期非常缓慢的问题。

然后另外就是我们的控制器做什么，我们希望控制器主要把网络服务化，我们的编排器要把网络能力的灵活地编排，那么灵活的编排以后我们是统一管理的，没有再多的层级。那么在这个思路之下我们做了一些实践，同时在省公司也做了一些试点的工作。总体的思路就是一级系统，流程的简化，主要的应用场景是入云和云间，实现分钟级的业务开通，并且把网络能力全部抽象化进行统一的安排。

这个是我们业务上线新的模式，首先构建出不同的原子能力，这些原子能力作为网络里面基础的能力放在我们抽象完之后的网络的原子能力库里面，我们编排器就可以通过一些线上的拖拉拽的方式自动生成新的业务，这个业务就可以对外提供了。那么以上就是我今天分享的内容。总体上来说我们相信整体的智能化和简化永远是网络的一个大的方向，谢谢大家。