需求与挑战
传统网络的局限性：
传统网络是一个分布式的网络，在二层网络中，设备通过广播的方式传递设备间的可达信息。在三层网络中，设备间通过标准路由协议传递拓扑信息。这些模式要求每台设备必须使用相同的网络协议，保证各厂商的设备可以实现相互通信。随着业务的飞速发展，用户对网络的需求日新月异，一旦原有的基础网络无法满足新需求，就需要上升到协议制定与修改的层面，这样就会导致网络设备升级十分缓慢。
传统网络为了适应不同的需求和场景，发展也越来越复杂。部署一个传统网络往往需要使用到很多协议，由于标准协议中往往存在一些未明确的地方，导致各厂商的实现有差异。
传统网络以单台设备为单位，以命令行的方式进行管理。网络管理和业务调度时效率低下，运维成本高。
为了解决传统网络发展滞后、运维成本高的问题，厂商开始探索新的网络架构，希望能够将控制面（操作系统和各种软件）与硬件解耦，实现底层操作系统、基础软件协议以及增值业务软件的开源自研，这就诞生了SDN技术。
基于SDN的大中型园区网络解决方案
随着企业业务的快速发展和园区网络全面数字化转型的推进，园区网络正在朝着无线化，云化，智能化的方向加速发展，BYOD/IOT 物联网、Cloud UC、Cloud office、VR、AR、直播等创新性的业务大量涌现，海量终端的接入、指数型增长的网络规模、各数字化业务的频繁上线/调整。在这样的趋势下，网络管理员的数量却没有随之增加，若仍然采用传统的命令行、网管脚本的方式进行管理，网络势必成为业务快速创新的瓶颈，成为企业数字化的绊脚石。作为园区与分支网络的自动化管理中心，如何为提供加速网络业务的部署效率，提供可靠的 SLA 保障，从而提升用户体验，成为新时代下园区网络领域的机遇和挑战。面向园区与分支网络场景，SDN解决方案提供传统园区网络无法提供的数据收集和分析能力，支持集中控制园区用户的访问权限、QoS、带宽、应用、安全等策略，基于业务驱动提供简单、快速、智能的园区虚拟化发放，基于大数据分析技术提供实时体验可视、智能故障预测等智能运维能力，让网络更自动、更智能地为业务服务。
基于SDN技术的大中型园区网络解决方案，覆盖大中型园区、SMB、多分支互联、IP+POL设备融合组网等全网络场景，其具备如下关键能力：
- 网络部署自动化：网络部署自动化、虚拟网络业务发放自动化、LAN-WAN多分支互联自动化、广域互联自动化
- 业务策略自动化：海量用户认证、终端智能管理、5G终端接入、物联感知网、多级QoS层次化调度、层次化模板、智能校验
- 智能运维：一图可视、应用保障、VIP体验保障、故障预测、一键调优。
方案优势
网络部署自动化
- 支持通过远程免扫码开局、APP 扫码开局、DHCP 开局、注册查询中心开局、POL设备极简开局等实现设备即插即用，分钟级网络发放，大幅降低网络部署难度和建设周期；
- 端到端VXLAN网络自动化部署，实现业务隔离、一网多用，支持集中式网关、分布式网关等多种组网方式，网络调整更灵活高效，弹性扩容；
- 多分支互联中LAN、WAN 网络设备端到端统一部署、统一管理，统一监控，业务端到端保障，降低运维成本的同时，提高运维效率。
- 统一管理园区、广域接入和骨干网络，基于SRv6技术，通过广域网络路径导航，实现网络资源利用率最大化。
业务策略自动化
- 提供海量网络设备管理和用户网络准入认证功能，支持 802.1x 认证、Portal 认证、 社交媒体认证等多种准入方式，用户与IP解耦，随时随地接入网络并保持权限一致， 做到业务随行，体验随身，满足权限管控需求的同时，有效保障用户体验；
- 支持终端指纹库，通过智能识别，多种识别方法综合运用，大幅度提高终端类型识别的准确率，海量IoT终端智能接入，策略自动匹配，自动下发，IoT 终端即插即用；通过云端持续训练、本地下载部署的云地协同模式，无限扩充终端识别指纹库；
- 物联感知网支持物联终端快速自动接入网络，简化物联终端快速接入，同时全面提高物联终端接入的安全性；
- 提供5G 终端接入认证能力，保障5G终端安全可靠接入企业园区网络；
- 通过层次化模板，提升海量多分支的类同配置下发效率，实现部署及修改的批量快速下发；
- 在业务上新和变更造成网段和配置变更后，通过智能校验功能进行测试，确保网络变更零差错。
- 提供基于用户、业务优先级的多级QoS层次化调度能力，实现不同用户，不同应用， 有不同的策略，带宽策略管控更精细，更有效保障用户的接入体验。
智能运维
- 网络全息可视，基于一张数字地图，清晰呈现网元、用户、终端和应用等四个维度的信息；
- 通过数字地图，基于时间和空间维度快速定界定位用户体验问题，报文交互过程直观呈现，用户全旅程体验可回溯，快速分析用户体验劣化原因，快速处理，保障VIP用户的极致体验；
- 在数字地图上应用精准识别，LAN-WAN E2E路况可视，应用流量分布、状态直观呈现，实现从无线空口到有线侧关键应用体验测量，三步完成关键应用保障，保障策略AI生成，策略全网批量下发，快速优化应用体验。
- 通过对海量终端持续训练的智能算法，持续学习提高算法准确度，进行主动问题识别、分钟级故障定位、智能故障预测，能识别出90% 的网络潜在问题，并给出有效的修复建议；
- 实时评估无线网络信道冲突情况，进行无线网络的预测性调优并查看调优前后的增益对比，提升整网性能 50%+。