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感知网络是由弗吉尼亚理工首先提出的：感知网络是指通信网络能够感知现存的网络环境，通过对所处环境的理解，实时调整通信网络的配置，智能地适应专业环境的变化。通过字面不难理解，感知网络实际上可算是SDN的升级版，SDN是用软件来定义网络，将网络进行软硬件分离，通过软件集中对网络进行控制，而感知网络更进一步可以对网络的运行状态进行实时监控，发生异常或者变化可以自动进行网络调整，确保业务顺畅。一个拥有感知网络的数据中心，将不再需要太多的网络技术人员，由感知网络进行自我学习、自我管理就可以完成数据中心网络部分的运维工作，这是数据中心网络技术演进的终极目标。
感知网络以其特有的低功耗、低成本、短时延、高容量、高安全、易搭建等一系列优点对各种复杂的环境进行监控时发挥了巨大作用。感知网络显然是对整个数据中心网络可以做到有感而知。首先，就要对网络进行监控，采集整个网络中设备运行状态，整个网络链路的互联互通情况。这个采集过程是非常复杂的：一方面是由控制器发起各种网络探测，等待回应，如果网络中的设备中有些没有及时回应，则根据时间和丢包时长来给出基本判断，根据判断下发网络变更配置，将流量引到其它正常的网络中运行。另一方面是由网络设备自己发起的，当网络设备自身发生问题时，其可以主动给控制器上报问题信息，以便控制器根据问题的严重程度，适度采取隔离操作，这要求网络设备自身要有很好的自我监控机制，并能在有问题时及时给出告警信息，交由控制器来判断。对这两方面的信息甄别是非常有技术含量的，因为很多信息本身并不可靠，通过这些不可靠的信息进行决策判断，容易出现误判，所以要根据经验，不断学习积累，给出合理判断;其次，感知网络的执行者是人还是设备，当然能将一切交给设备来做，将人释放出来最好。实际上，能做到这点还比较困难。主要是我们当前的人工智能技术还不够完善，通过机器模拟人的学习过程还比较肤浅，这样机器只能是机械式地执行已经提前人们提供的指令，当遇到的网络环境稍有变化时，机器就不知道该如何处理，所以绝大部分还是要靠人。还有机器学习需要大量的样本，而数据中心本身没有那么多历史问题数据可以借鉴，这样样本数据太少，也影响到了机器学习的效果。虽然人也经常犯错，但却可以将人机结合起来，发挥机器的超级计算能力，同时利用人丰富的经验，这样才能给出最为客观合理的判断;第三，感知网络最终目标还是要对网络进行控制与管理，而采集数据的样本和数量直接影响最终执行的结果，有时采集的数据样本过于片面，反而会下发错误的控制指令，所以控制与管理的精细化还是建立在海量的数据采集，以及基于大数据的智能化分析而得出的。有句俗话叫“不仅要能发现问题，更要善于搞定问题”，显然感知网路若能做到搞定网络自身的问题，这才是感知网络的最有价值的体现。 将数据中心的网络建设成为一个真正的感知网络是非常艰难的，感知网络其实是一个理想化的网络概念，基于当前网络技术水平还无法达到感知网络的高度。感知网络要求对资源的实时变化，包括拓扑信息以及主机信息的变化都能拿到数据。任何网络使用，可达XD是最基本的要求。近几年更多出现在人们面前的是SDN技术，SDN网络的集中控制，使得控制器可以根据全局的信息做出最佳决策而无需在交换节点上采用分布式的路由算法，SDN可以算做是感知网络使用的一项最为基础的服务。SDN侧重的是对以太网网络的使用感知，其实使用感知是一个广义的术语，对不同的网络使用具有不同的含义。某些设备，如防火墙、广域网优化和使用交付控制器是使用感知的定义和实施使用程序传送数据的各种操作，这些功能模块也可以成为使用感知网络中的一部分，甚至还有的专家提出了基于业务的感知网络概念。基于业务的感知网络内涵不仅在技术范畴，还有营销层面，企业内部管理层的内涵，此时的感知网络应该能够感知用户的业务需要，具有稳定性(健壮性)、安全性以及管道智能性、运维简单性、部署快捷性几个特点。显然，对于感知网络的概念涵盖的范围很广，不同的人对此有不同的解读，但万变不离其宗，其实最终都要落地到网络上，终究还是与网络有关，否则就不叫感知网络了。曾几何时，数据中心的网络功能是受到物理基础设施限制的，而现在一旦数据中心开始采用全软件、虚拟化的架构，优化的数据网络环境也会自然地随之而来，之后我们将可以开始根据业务需要和发展目标来自定义数据环境，而不会再受到网络限制了，这就是进步，是一点点向感知网络方向上迈进。 感知网络的本质是网络不再是一堆固定连接转发数据的设备，而是有血有肉，有灵魂在里面的。感知网络完全是一个智能、弹性的网络，可以根据外界的变化，随时随地对网络进行调整，以便适应外部变化，同时遇到问题时，还能自愈。就像人生病一样，小病自己去药店买些药，吃了药就可以自己好起来，感知网络的控制平台可以自己处理和搞定一些网络问题，进行自动化运维，这将极大释放人力，为数据中心节约运维成本。所以，感知网络是未来数据中心网络建设的终极目标。 |
