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從無人機到云計算 自動化無處不在

2019-10-13 13:16暫無閱讀:1745評論:0

基于意圖的收集是邁向將來自立運營數據中心的重猛進展,已使用于越來越復雜的產物中。“軟件優先”供應了更大的天真性、更迅速的布置和維護,何況能夠免于被供給商鎖定。—— Apstra首席執行官Mansour Karam。

“亞馬遜比來公布Prime Air送貨無人機”聽起來像一個簡潔的信息,認為是他們用無人機輸送和送達包裹,不需卡車輸送,也沒有交通堵塞的麻煩,但它原型的復雜性和它必需實現的方針是相當驚人的。

他們不光解決主要的空氣動力學的挑戰(例如萬一無人機飛不起來),這個項目就不會啟動。這也是監管方面的障礙,它必需無懈可擊地航行才能經由美國聯邦航空局(FAA)的核準,更不消說還有其他國度的律例了。

盡管無人機具有超卓的導航花樣,但人類或動物仍或者會越過它的路徑:是以,它必需具有紅別傳感器以識別熱旌旗,并必需具有屏障式螺旋槳以最小化碰撞傷害。它還必需識別出一些細微的危險,好比德律線和晾衣繩,因為它會在后院送達,當你想到那些伶俐的鳥兒偶然還會撞到電線時,你會感覺無人機的弗成思議。為了實現如斯卓越的靠得住性,無人機的掌握系統將多個傳感器和閉環系統分層,以最小化任何單一系統發生故障的風險。

任何測驗過駕駛上一代模型直升機的人都能體味到空氣動力學的挑戰,以及跟著主動化的起頭,事情是若何轉變的。當我們在壓力、速度和長時間內達到人類所能治理的極限時,主動化是獨一的解決方案。但在起先,學會信任這個別系需要真正的勇氣。

在IT世界中,收集是復雜的。

硅芯片內部的情形也非常復雜,然則它是一個關閉的盒子,而收集是一個易于轉變、增進和演化的構造。“架構”這個詞在收集情況中是合適的,而且在曩昔的幾十年中,收集治理人員越來越起勁地測驗使整個異構夾雜系統能平穩地運行。究竟之一是供應了一種“自下而上”的辦事:它受到收集功能的約束,而不是受買賣需求的驅動。同時,現場工程師須起勁設置數量絡續增進的設備,因為他們知道一個簡潔的工資錯誤就或者需要幾天才能診斷出來。

但如今,收集主動化正在拯救我們。跟著智能的增加,收集起頭減輕高度反復性義務的肩負,例如設置數百個交流機。

最復雜的主動化級別是所謂的“基于意圖的收集”(IBN)。

基于意圖的收集

以亞馬遜無人機為例:亞馬遜的“意圖”是將包裹遞送給特定的客戶。然則,當然客戶必需指定一個特定的交貨地址,是以基于意圖的把持員會將指令形式化為:“XXX包裹應于MM:SS時間交付到LAT-LON位置坐標”。若是沒有主動化,這個簡潔的意圖就必需轉化為一套非常復雜的指令集,以治理無人機的六個馬達、獲取方位、隱匿障礙物等。此外,一個復雜的基于意圖的系統將實時更新,以適應絡續轉變的前提,甚至是移動中的客戶。

在企業收集的情形下,買賣意圖或者是加速系統對客戶的響應。我們距離能夠響應這種人類意圖的系統還有很長的路要走,然則我們的確有收集治理員能夠將買賣需求以IT術語提煉成該意圖的實際解讀。它或者歸結為更手藝性的描述,好比:“我們必需布置一個EVPN leaf/spine收集來支撐我們的企業應用法式,以及各個應用法式層所需的策略,以及該應用法式的特定SLA,個中包羅延遲和丟包要求”。

若是沒有主動化,這個簡潔的意圖就或者需要一小群工程師破費數周的時間來完成,不光要安裝和設置,還要解決集成分歧供給商的設備并清掃工資錯誤的弗成避免的復雜性。并且,當用戶起頭埋怨糟糕的辦事,且必需將故障追溯到某些設置或設備缺陷時,平日會有一個消極的蜜月期。

然則,目前最進步的“軟件優先”IBN安裝,會在短短幾分鐘內將該溝通的意圖轉換為軟件藍圖,個中包含跨多個供給商的硬件的所有設置數據,并供應快速安裝的正確接線解說。并且,若是顯現任何機能問題,系統的智能將追溯到問題的根源,并建議若何修復它– 在做出更改時實時更新自身和藍圖。

光鮮的競爭優勢

上面的對照顯露了對企業迅速性的偉大提拔,對買賣壓力的快速響應,因為在IBN掌握屏幕上的那幾分鐘節約了幾天的工作時間。然則平日更大的節約來自于工資錯誤的削減,因為如今繁瑣而反復的手動工作都是按照嚴厲界說的指令主動執行的。經由主動化平常把持,能夠避免員工和客戶數周的挫敗感。

溝通的掌握屏幕使收集治理員能夠對整個收集進行持續的看管和剖析,展望那些憎惡的用戶將樂于埋怨的機能問題!

與用戶分歧的是,IBN將行使其對整個收集及其實時機能的周全認識,不光標記問題,并且剖析和查明問題的根源以及必需接納的改正辦法。

就運營成本和資源支出而言,實際節約的成本當然取決于收集的規模和義務的性質。

義務越大,節約就越大。

但為了表明能夠節約幾多,尤其對熟練的手藝人員的工時中,Yahoo Japan指出,在構建leaf spine收集時,總共能夠節約72.7%。這能夠分化為:在需求局限界定階段節約了24%;在設計階段節約73%;在實施和測試階段節約82%;以及運營階段的75%。統一家公司申報稱,在交流機更調的把持方面節約了83%。

從歷久來看,靠得住性、迅速性和簡潔性,以及更高的員工和IT寫意度以及對買賣需求的快速響應,會從IBN中獲得更主要的買賣收益。

采購者的鄭重思慮

IBN承諾的潛在買賣和競爭優勢是如斯誘人,以至于“基于意圖”在客歲成為首要的風行語。如斯之風行,以至于一些供給商到場了這一潮水,并聲稱供應基于意圖的系統。

IBN是朝向完全主動化、自我把持的數據中心邁進的重猛進展,但它包含很多較小的進展。支撐與供給商無關的根蒂架構,或許不管和談或傳輸手藝若何都能夠看管實時狀況的能力都是主要的特征,但它們兩者自己都無法將收集標記為“基于意圖的”。那么,購置者在選擇基于意圖的解決方案時必需對峙什么?

IBN的第一個主要特征必需是單一的事實起原,包含意圖和實際的收集狀況,這包羅收集辦事生命周期各個方面的數據。基于意圖的剖析供應了系統當前狀況和機能的“直升機視圖”,它基于大量“探測器”的選擇,這些“探測器”能夠在幾分鐘內布置到一個正在運行的收集中,并憑據買賣需乞降SLA進行定制。

若是沒有這個單一的事實起原,要回覆諸如“若是x鏈接失敗或變得擁塞,哪些用戶將會受到影響?”之類的問題,將要求把持員首先查閱收集地圖(搜檢地圖是否為最新),然后搜檢每個鏈接的運行狀況…等等。

即使收集并整頓了所有需要的數據,最終的謎底仍然需要較量。

然而,在一個具有單一事實起原的收集中,所有需要的數據都在該單一起原中,而在一個真正基于意圖的系統中,上述問題的謎底能夠主動、快速地較量和顯露出來。

另一個主要的問題是,IBN是否可以啟用“基本原因識別”。

一旦你具有事實的單一起原,這些事實實時封裝了收集應該做什么和它實際在做什么,那么,加上閉環驗證,IBN就能夠研究傳入的遙測數據,記錄任何不正常情形、休止或機能下降,不光要申報它們,并且還能夠追溯究竟層的基本原因。

最麻煩的事情莫過于工程師發現一個間歇性的故障,但它卻能正常地工作。辦事把持員只能看到其在搜檢過程中的運行情形,而適當的基于意圖的系統連結了完整、持續的記錄,記錄什么時候以及若何失足,以及對根蒂架構和組件的周全認識。

單一事實起原與AI的連系能夠追溯不不亂的癥狀以查明基本原因。

同樣主要的是,要知道您所選擇的IBN是否真正與供給商無關,因為它平日是一個由多個供給商的設備在幾年的時間內構建起來的復雜收集。

在一個新斥地的站點上從零起頭時,人們很輕易追求單一供給商專有安裝的簡潔性,但供給商鎖定或者會釀成歷久囚系。借助與供給商無關的解決方案,您能夠選擇在合適的情形下選擇成本較低但完全充沛的現成收集組件,或許在要害情形下盡心盡力使用最進步的設備,而不需局限于某個供給商所能供應的設備。

雷同的論點也適用于云辦事:

IBN是否可以處理任何云上的任何工作負載,或許您被困在特定的云辦事供應商那邊?

更實際的是,值得考慮選擇在一樣傳統的收集上遷徙到IBN的實際成本

憑據IDC剖析師的說法,企業多年來或者已安裝了多個供給商的收集設備:思科(因為思科擁有大約50%的企業收集市場份額),HPE(大約12%),華為(大約8%),Arista和Extreme(每家約3%)以及很多其他因分歧需求而安裝的設備。

與供給商無關的升級的投資將僅等于IBN包及其安裝的成本。但若選擇了單一供給商的解決方案,則或者意味著必需更調與單一供給商升級或者無法100%兼容的任何其他設備,不光要出于很好的來由拋卻已經選擇的設備,還必需購置單一供給商產物目錄上最接近的相當產物(并考慮限制你特定云辦事的IBN的后果。)

除了這種大項目支出,還必需留出更長的時間來安裝和調試收集。最終還得鎖定在硬件供給商所有歷久限制的系統。這會將選項限制于該特定硬件供給商所支撐的軟件。

然而,在多云時代,“辦事層”(即經由API使用根蒂構造的層)變得至關主要。

結論指向一個偏向

收集主動化正在回來實際更接地氣,任何企業都有充裕的來由考慮將基于意圖的收集作為變得更迅速、削減收集停機時間和大量節約維護和故障清掃的手段。

IT行業正在快速成長,基于意圖的系統正敏捷變得加倍復雜和周全,是以要確保選擇的是真正的系統:一個供應自立運營基于意圖的收集,而不是IBN標簽背后的部門主動化解決方案,方針偏向應該是在于IBN的歷久解決方案,而且慎重考慮被供給商鎖定后所承擔的風險。

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