在人工智能驱动的企业网络上半部分里讲了无线网路和有线网络两部分，接下来所说的是人工智能驱动企业网络方案中的第三部分：广域网部分SD-WAN Edge，相比之前讲的有线部分也是相对复杂的一块。

我们来看下对SD-WAN提出的几个方案，传统的SD-WAN都是基于IPSec或者由IPSec-VPN转型而来的。现在提出的AI驱动的SD-WAN有几个业务目标：

① “易于管理”，通过一个控制器（Conductor）来统一管理全球的所有网络；

② “动态”，拥有SD-WAN解决方案的所有功能，从多路径路由到亚秒级故障转移；

③ “规模和速度”，Smart-WAN可以利用AI的能力把配置能够迅速的扩散到几千个站点；

④ “敏捷”，AI引擎可以按照业务需要进行自动的调整；

⑤ “安全”，业内唯一的“零信任网络架构”，通过实时应用基于用户的安全策略和应用SLA，对挽留过访问采取默认拒绝的策略。

这就形成了SD-WAN的一个愿景。比如说在客户的分支机构边缘，我们部署称为会话智能路由器（SSR），这个路由器将用户连接到不同的云端，包括公有云、私有云、SaaS等都可以，整个业务的连接端口都是可以被我们的AI驱动的控制器来进行控制和管理。

在这么一个过程中，我们又重新抽象出来了SD-WAN领域里面的的SLE，如前面所介绍的SLE是整个网络驱动的核心。人工智能驱动网络必须定义SLE，所以我们重新定义了整个网络里面SD-WAN部分的SLE，它包含了设备的可用性、网络链路的可用性以及应用的可用性。我们希望整个网络的管理从网元管理转向业务体验的管理，所以我们认为基础的网元管理包含设备管理和链路管理，而人工智能驱动的企业网络核心是我们对于应用进行管理，所以我们将应用的SLE定义为最高级别的SLE的需求。

通过人工智能驱动管理引擎，我们可以看到边缘的会话智能路由器的节点，它连接到广域网，同时被Mist Cloud以及被控制器来进行管理，所有的Telemetry遥测的数据可以被我们Mist Cloud接收进行分析，并进行展示，而它的配置上来讲的话。现阶段也是使用SD-WAN的控制器来进行管理；在下一个阶段，会推出完全由Mist Cloud，也就是AI控制引擎来进行自动化管理的解决方案。那么在人工智能驱动的SD-WAN解决方案里面，我们同时重视除了广域网业务管理部分以外，还需对用户业务水平的主动检测，也就是我们之前讲到的SLE，它会查看用户使用网络的基本情况，同时还会检查边缘的CPE设备，它的工作情况，配置情况以及链路状态，CPU的状态，每个端口的情况，这些都是广域网的业务保障。在这基础之上，我们继续使用的Marvis，也就是虚拟网络的助手，来对整个网络业务进行控制和用户进行交互。我们可以通过Marvis来了解到为什么某个应用工作的不好？体验很差？在什么地方产生了问题？同时Marvis也会分析现有的整个网络的工作情况来给出建议，来发现某条链路、应用产生了延迟，没有达到预期的SLE，它会将这个应用切换到我们备用链路或是其他链路，来调整我们整个网络里面的链路，同时会发现MTU协商的错误或是其他参数协商的错误，这些都是Marvis来完成的。比如说在人工智能驱动的SD-WAN解决方案里，我们一方面用人工智能驱动引擎来监测广域网的用户的业务体验，另一方面利用Marvis来对广域网业务进行相应的控制。

接下来看下一个典型的场景：一个用户连接到了广域网的云端，他会经过无线网络、有线网络、广域网的边缘，在每一个部分我们利用SLE来对他的业务进行测量。测量每一个用户他的每个会话，每一个时刻的SLE，将这些信息收集一起来形成所有用户的SLE，这是相对于传统的网络解决方案的很大不同，因为传统的网络解决方案是以网元为核心，关心的是硬件及其的工作情况，而我们关心的是用户每一个会话、每一个业务的工作情况，同时可以运用Mist Cloud把过去7天的访问网络的情况全面记录下来，可以让我们知道我们的用户在无线部分以及广域网部分产生的问题，经常是不一定是完全可复现的。比如说我们的用户会提到昨天使用网络的情况不是很好，或者无线网速卡，或是连接腾讯会议、zoom会议不是很好，这些在传统网络解决方案里是没办法解决的，而在人工智能驱动的企业网络解决方案中，对于无线部分以及SD-WAN部分，我们做了额外的全面规划，我们会把用户过去7天访问网络的情况像录像机一样的录下来，这样可以随时回放当时的使用场景，通过过去7天内所有会话的重放，我们就可以了解到当时用户发生了什么样的故障。
这是我们在SD-WAN部分提供的解决方案。

Marvis作为人工智能的助手，它是我们管理员和用户进行交互的一个核心部位。我们来看看Marvis可以做什么。Marvis首先是我们AI解决方案的一部分。它可以为我们的用户提供面向根因的快速预防性维护，比如说Marvis给我们的都是结论性的信息，我们并不需要再做二次性的加工或是思考。通过一个对话框式的交互界面，也是最传统的交互界面，用自然语言来对Marvis进行提问，如昨天我们某某用户的网络使用情况好不好？问了之后，下面它会回答你一些相关或是可能的问题，旁边也可点击打开查看详细的情况。同时Marvis在后台也在维护每一个用户、每一个会话的工作情况，我们可以看到每一个用户或是每一个AP、每一个交换机都会详细的记录，对于错误事件都会有相应的抓包，我们就可以对根本原因分析。

Marvis除了之前提问框式的对话，我们最新页面是交互式对话，这更倾向于智能客服，我们可以在下面直接输入提出问题，Marvis可以直接给出答案，从而实现像人工智能客服那样的一个自动化交互。

下面我们看一个例子，这是我们系统的管理界面，我们看到登陆后，随着我们鼠标在时间轴上的滑动，我们可以看到每一个时间轴，它所对应的时间。这是一台CPE设备，也就是SD-WAN的网关，它有三个主要的SLE，包含了设备的健康度，广域网链路健康度和应用健康度，其中设备的健康度和广域网链路健康度都是比较好的100%，而应用的健康度非常差，只有21%，那么也就是说只能达到了我们期望的21%，那有79%没有达到我们的期望。

那我们可以点击来看一下详细内容，那么我们可以看到这79%的原因，其中45%是因为抖动，55%是因为延迟，那么这对我们的系统显然造成了问题。

我们可以看一下它产生影响的范围，我们可以根据应用接口、客户端和网关来看它影响的不同的内容。那么对于我们可以点击客户端来来看，发现有这么多的客户端受到了影响。

下面来看Marvis给出的一些建议。这是Marvis action，它给出了我们整个系统所优化和调整的建议。我们看到对于网关来说，它给出了三个不同的问题，一个是链路连接问题、协商错误，同时还有不好的上行链路。

那么，在这个网关上面我们还可以看到它所运行的应用。

那么我们可以直接来问Marvis，我们的应用怎么不好， 比如teams会议有问题，那么怎么有问题呢？我们可以看到我们问了这些问题以后，Marvis在昨天24小时以内，有五个teams会话，那么Marvis问哪一个会话有问题？

我们选择其中的一个问题， Marvis已经找到了结果，那么它说这个teams的会话，那会teams会议有非常大的问题是在这个出口的路由器上面发现了非常高的延迟，那为了我们帮助理解，那么Marvis还对整个的网络拓扑进行了描绘，我们可以看到笔记本连接到了AP，再连接到交换机，再连接到了出口的路由器。而AP和路由器各自有各自的问题。

我们点击AP可以看到，这个AP发在发在5G赫兹有中等强度的非WiFi的干扰，

而这台路由器则是发现了它产生了非常高的延迟，那么在它的接口上发现和应用服务器之间的延迟非常的大，那么这就给出了我们根本的原因，这是我们Mavis帮助我们进行Troubleshooting的一个案例。

那么我们刚才已经看到了，我们在有线、无线以及广域网部分，利用人工智能驱动的网络，以及Mist cloud这样的AI引擎。对我们跟我们的系统整个的维护带来了很大的帮助。那么我们现在看到整个平台，整个系统，其实核心是我们所谓的AI的平台，我们利用Mist Cloud驱动的人工智能平台，它构成了我们整个网络控制的大脑，同时这个平台它具备非常高的可扩展性，那么整个的架构呢，也是使用最新的微服务的架构来实现的。而平台所有的业务和能力，对外都可以以API的形式来进行提供，所以在这个层次上，它更是一个平台，也就是说我们的用户、我们的管理员可以完全不依赖于访问我们的Mist cloud，而是直接利用第三方的平台，利用API和我们的Mist cloud来进行交互。而在这个平台上，我们所针对管理的是用户的体验。我们为了管理用户的体验，构建了一个叫做SLE的体系，利用SLE来对平台中所有的用户和网元工作的情况进行描绘，从而使我们的用管理员可以以用户的视角来管理网络，而不再是以路由器和交换器上的网元的视角，同时利用AI引擎的帮助，使所有的用户体验都可以按照我们的需求来进行控制。那么为了保证用户的历史访问的Troubleshooting，我们提供了用户历史访问的信息。

那么再有一块儿呢，就是这个平台，我们还提供了面向用户的增值服务，现在我们主要提供的是交互能力，也就是基于位置的交互能力，以及iot设备的接入能力。在未来我们还可以扩展更多的增值业务。在这么一个大的一个体系中，我们可以看到人工智能驱动的企业网络，核心是我们人工智能驱动的平台，对外的表现，则核心是我们用户体验管理，利用SLE完成用户体验管理。

上面所讲的都是我们的解决方案，那体现到产品上的，我们则可以把我们的产品分成两大部分：一大部分是通过AI驱动的云服务，那么这是以Mist Cloud为核心的，它以通过Marvis和我们的用户进行交互，对我们所有的设备提供我们有线、无线和广域网这样的业务保障。第二部分，底下硬件的话呢，那么在用户侧我们主要是部署的是我们的无线的接入点，我们EX系列的交换机、SRX防火墙，SSR智能会话路由器，那么通过这些部署在用户端的设备，为我们的用户直接交互，而这些设备都被Mist Cloud来进行统一管理。

那么我们这样的一个解决方案，在业界现在属于什么水平呢？我们可以看到这是2021年的有线和无线基础设施Gartner的魔力象限，瞻博网络得到了业界最高的荣誉、最大的一个认可，我们处于“领导者象限”的最右上角，超过了所有的其他厂商。

而我们在SD-WAN这一部分，我们现在处于“远见者象限”，也就是说在技术上已经得到了认可，这是2021年秋天的一个报告，那么实际上呢，我们SD-WAN的解决方案和我们的Mist Cloud进行整合，是在2021年年底完成的，所以说在今年的报告中，我们可能会看到我们会得到一个非常大的一个进步。那么也就说在业界来讲的话，我们的有线无线驱动一体化的人工智能驱动的企业网络已经得到了业界最高的认可。

最后，我们再来回顾一下我们整个业务的发展情况，我们人工智能驱动的企业网络，最核心的其实是我们对于用户体验的管理，那么这也是我们整个解决方案诞生或者是开发的一个初衷，这是我们整个解决方案的一个驱动力，那么它是有人工智能来驱动的，我们利用Mist Cloud来对于我们整个的业务进行自动化、可视化和部署的管理。人工智能技术是我们平台的一个主要的一个要素，而我们对于用户来讲的话，或者说我们平台主要的目标是实现用户体验的管理。那么为了实现人工智能的驱动，我们采取了云架构的模式，那么更多的是要支持我们的用户获取到敏捷性、弹性和可扩展性，我们利用人工智能技术实现了AI Ops。那么这几点合在一起是我们人工智能驱动企业网络的关键要素。在整个的发展历程上，我们从最复杂的无线开始，然后整合了有线部分，现在又利用Mist Cloud人工智能驱动的引擎，完成了我们的安全部分以及SD-WAN的业务的整合，这也就是我们从1.0、2.0、3.0、4.0一路走来，发展到现在，我们现在已经形成了完整的有线、无线安全和广域网一体化的人工智能驱动的网络解决方案，那么这个方案，在业界目前处于最领先的位置，所以我们将会继续引导整个IT的新时代，使人工智能为我们的网络提供主动可以预测和自我修复的网络解决方案。