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SDN技術能夠帶來動態、靈活的網絡，可以幫助企業快速重新配置網絡，以適應不同的業務需求，但是SDN的這些優勢僅僅只靠自動化無法實現。目前的SDN基礎設施缺乏有效運行自主網絡的智能管控，SDN優勢很大但是挑戰更大，用戶將失去對網絡發生變化的可見性和控制，以及需要相關人員具備SDN應用程序的知識。

SDN分析是傳統和SDN網絡基礎設施的實時協調和增強服務可視化所迫切需要的功能，需要另一層管理才能獲得這些分析并創建真正的自適應網絡。

本文將介紹服務提供商面臨的問題，SDN分析的案例（包括用例和分析所在位置），本文重點介紹WAN-SDN（又稱運營商SDN），它將軟件定義的概念應用在廣域網中。

首先，我們來看看SDN向服務提供商6提出的挑戰。

今天的服務提供商網絡非常復雜，因為他們必須支持很多應用：互聯網接入、流媒體視頻、IP語音、2層和3層VPN、3GPP移動回程和核心傳輸、云服務等等。與過去的網絡不同，很多應用現狀作為融合IP/MPLS分組交換網絡上的服務在運行，這些應用變得更加高效、可擴展且具備良好的容錯性。但是，這些應用的性能不可預測，需要更密切地監視服務路徑。

在融合網絡上運行多個應用程序帶來了極大的管理挑戰，因為每個應用程序具有獨特的性能、增長率和容錯性要求。服務提供商可能需要在白天為企業連接服務優化網絡，晚上為OTT廠商提供優化網絡服務。

另一個挑戰是增加了啟動服務和停止服務的速度。用戶所需的是更快的服務提供時間，這個周期從幾秒到幾周不等。例如，很多服務提供商向用戶提供用戶申請更多帶寬的自助服務門戶。

為任何一種服務準備網絡環境都具備一定的難度，需要工程師花費大把的時間進行配置，尤其是當重點轉移到IP/MPLS網絡時。過去，IP/MPLS被應用于骨干網中，一個骨干網可能有500臺路由器。隨著流量的增長，特別是移動用戶的增長迫使服務提供商將IP/MPLS擴展到接入和聚合網絡。

這大大增加了服務提供商需要管理的路由器數量，運維這樣一個IP/MPLS網絡是非常困難的。例如在中等規模的服務提供商中，用于流量工程的隧道中大約5%隨時可能會下降，可能涉及到1000多個隧道。

工程師依靠手動方式去確定隧道關閉的原因完全不現實，因為依靠手動操作可能需要幾小時甚至幾天的時間。更糟糕的是，等工程師們完成數據分析時，數據已經失效了因為網絡已經發生了改變。

正如這些挑戰所表明的，沒有實現自動化就無法實現有效優化多業務網絡。

SDN可以幫助解決上述的挑戰并簡化網絡配置，圖1說明了SDN應用程序控制網絡行為的簡單雙層架構。網絡設備（物理和虛擬設備）均未手動配置，相反，它們由一個或多個SDN控制器或服務編排器通過南向API編程，這些控制器或服務編排器在域之間執行更高級別的編排功能，有時跨IP/MPLS和光網絡層執行操作。控制器通過北向API訪問應用程序，使應用程序可以修改網絡行為已滿足其需求。

圖1 傳統的兩層WAN-SDN架構

盡管SDN控制器提供了通過軟件更改網絡配置的方式，但它們缺乏智能管理功能。

SDN管理需要很多關于網絡狀況的數據，例如IGP拓撲、BGP路由、流量需求、抖動、性能、延遲和接口利用率等等。業界對遙測技術做了大量的討論，但這只是收集這些數據。這代表著SDN有效管理的開端。

分析是從數據中得出可行性的結論，SDN分析提供了服務提供商有效運行其自動化網絡所需的可見性和智能管控。運營商可以在幾秒鐘內解決工程師要花幾小時甚至幾周時間才能手動定位出來的問題。

SDN分析的第一個功能是保持管理層對網絡的可視性，SDN分析應通過記錄來自網絡控制和數據平面的實時遙測來提供設備和控制器的可見性，包括路由拓撲，性能指標和流量數據。記錄的數據有助于實時取證以確定問題的根本原因。

SDN分析的第二個更重要的功能是提供管理智能。分析軟件復制了網絡規劃組的專業知識，評估網絡的準備情況和進行重大變更的能力，獲取新的企業客戶或開啟新服務。

一旦SDN分析軟件提出了基于遙測數據的解決方案，SDN控制器或運維人員可以在網絡中進行配置。

隨著服務提供商不斷為SDN創造新的用途，數據分析的重要性越來越突出。

快速服務配置：

為了加快服務創建和停用時間，SDN分析是必須的功能。例如，如果用戶通過自助服務門戶申請更多的帶寬，則使用路徑計算技術將根據提供的約束自動生成針對SDN控制器的優化網絡配置協議。

數據主權：

很多組織不能讓他們的數據離開他們實際所在的國家，這要求服務提供商創建指定流量傳輸的設備和策略。他們必須知道應該使用哪些路徑并提供可恢復選擇。這通常是一個非常勞動密集型的服務，如果服務提供商擁有智能自動化路徑配置，SDN使得數據主權保護自動化成為可能。

更有效運行網絡：

為了降低成本，SDN可以使服務提供商網絡以高達70%甚至更高的鏈路利用率運行，然而，保持高利用率需要實時和預測分析，可以自動化網絡配置以適應不斷變化的需求。

混合云用例：

需要帶寬和日歷功能才能有效地使用WAN資源，并支持注入云備份和數據中心災難恢復所需的新服務。這些用例需要能夠記錄和基線網絡路由、流量和性能數據，以提供計算最佳網絡配置的機器學習算法。

為了使分析切實有效，分析功能必須在SDN體系架構中的正確位置。幾年前，業界認為分析功能應該處于控制器中。幾年的實踐發現不現實，首先控制器是一個商用化的產品，廠商將分析視為增值服務，并將其保留在其產品中。

其次，控制器是一個控制平面的設備，在控制器中進行大數據分析是不可取的。分析可以位于應用程序中，但并不是所有的應用程序都可以訪問相同的遙測。

這就是為什么SDN架構中分析和自動化層誕生的原因，鑒于SDN分析的重要性，傳統的雙層SDN架構需要擴展，以包括基于分析的業務流程層，如圖2所示，該層將管理可見性和智能化并向SDN控制器提供服務。

圖2 三層WAN-SDN架構結論

當軟件能夠代替工程師做出決策時，該軟件需要有專業知識來驅動，并為運營人員提供透明度。通過實時和遙測、預測和算法提供的SDN分析，可以通過自動化快速管理大規模的網絡并快速滿足用戶需求。這些分析通過SDN控制器和SDN應用程序之間的管理層進行，只有這樣服務提供商才能有效地管理其多業務網絡，以提高業務靈活性，最佳的利用其資本投資，并增加收入機遇。

原文鏈接：https://www.pipelinepub.com/big-data-analytics/analytics-for-SDN/1