人工智能（AI）是當今最具創新性和前景的技術之一，它可以為各行各業帶來巨大的價值和效率。AI 系統是一種利用人工智能（AI）技術來執行復雜任務的系統，例如語音識別、圖像分析或自動駕駛。而要實現 AI 的快速訓練和部署，需要有一個高速、穩定、安全的網絡基礎設施來支撐。傳統的廣域網（WAN）由于其復雜、低效、昂貴、不靈活等缺點，已經難以滿足 AI 的網絡需求。因此，軟件定義廣域網（SD-WAN）作為一種新興的企業組網解決方案，就顯得尤為重要。

SD-WAN 是一種網絡技術，它可以動態地選擇最佳的路徑來傳輸數據包，從而提高網絡性能和可靠性。SD-WAN 可以為 AI 系統提供更快、更穩定、更安全、更靈活、更高效的網絡連接，因為它可以根據實時的網絡狀況和應用需求，自動選擇最合適的傳輸方式。例如，如果一個 AI 系統需要從云端獲取大量的數據和計算資源，SD-WAN 可以直接將流量引導到云服務提供商，而不需要經過傳統的數據中心。這樣可以減少延遲和擁塞，提高用戶體驗和效率。

SD-WAN可以幫助AI系統獲得它所需要的云計算和邊緣計算支持，這些技術可以讓 AI 系統在不同的位置執行不同的任務，從而實現分布式智能。例如，一個自動駕駛系統可以在車輛上執行實時的感知和決策任務，在邊緣設備上執行協調和控制任務，在云端執行學習和優化任務。SD-WAN 可以根據每個任務的特點，將流量分配到最近或最合適的云或邊緣節點。這樣可以降低成本和能耗，提高可擴展性和安全性。

通過SD-WAN 助力、提升 AI 系統效能有以下幾個主要優勢：

? 提高用戶體驗和效率：SD-WAN 可以讓 AI 系統快速地獲取所需的數據和計算資源，從而降低延遲和擁塞，提高響應速度和準確度。

? 降低成本和能耗：SD-WAN 可以讓 AI 系統利用最經濟或最近的云或邊緣節點來執行任務，從而節省帶寬和設備費用，減少能源消耗。

? 提高可擴展性和安全性：SD-WAN 可以讓 AI 系統輕松地適應不同規模或場景的需求變化，并通過 SASE 的保護來防止數據泄露或系統損壞。

我們舉一些實際的例子來說明：

? 一個使用語音識別和自然語言處理技術的 AI 系統，需要從云端獲取大量的語音和文本數據，并進行分析和處理。SD-WAN 可以根據數據包的內容和優先級，選擇最佳的網絡路徑和帶寬，從而降低延遲和丟包，提高語音識別和自然語言處理的準確度和效率。

? 一個使用圖像分析和機器學習技術的 AI 系統，需要在邊緣節點執行實時的圖像處理任務，并將結果發送到云端進行存儲或進一步分析。SD-WAN 可以根據邊緣節點的位置和性能，選擇最近或最強的網絡連接，從而降低網絡開銷和能耗，提高圖像分析和機器學習的速度和質量。

? 一個使用自動駕駛技術的 AI 系統，需要在車輛內部執行復雜的導航和控制任務，并與外部環境進行交互。SD-WAN 可以根據車輛行駛狀態和周圍情況，選擇最可靠或最安全的網絡連接，從而降低風險和干擾，提高自動駕駛技術的安全性和可靠性。

綜上，有了SD-WAN技術的賦能，不同場景下的AI體驗將會更加順暢。那么如何確保數據訪問和傳輸的安全性呢？

SASE 是安全接入服務邊緣（Secure Access Service ??Edge??）的縮寫，它是一種將 SD-WAN 和云端安全服務集成在一起的網絡架構 。SASE 可以保證 SD-WAN 和 AI 系統的安全性，因為它可以根據用戶、設備、應用和數據的身份和上下文，動態地提供最適合的安全策略和控制 。例如，如果一個 AI 系統需要訪問一個敏感的云端數據庫，SASE 可以對流量進行加密、認證、授權和審計，防止數據泄露或篡改。如果一個 AI 系統遇到了網絡進攻或異常行為，SASE 可以對流量進行檢測、隔離、響應和恢復，防止系統崩潰或損壞。

如今，有不少的公司已經開始使用 SASE 來提升他們的網絡和安全能力。例如，凌銳藍信新一代數據安全（SASE）接入平臺將SD-WAN網絡技術與??網絡安全???技術進行精致??融合??，形成基于SD-WAN + SD-Security的新架構，并將網絡和安全功能模塊化，基于動態路由、多鏈路融合、負載均衡、UDP/TCP優化等SD-WAN網絡能力，聚合ZTNA零信任接入、DDOS防護、惡意代碼防護、NGFW防火墻、DNS防護等安全功能，通過控制器進行編排、管控、調度，滿足客戶多場景下的安全接入需求，底層數據傳輸采用SecHX自主可控安全封裝協議，既保障了數據傳輸的安全性又提升了數據傳輸的效率。

根據 Gartner 的預測，到 2024 年，至少有 40% 的企業將采用 SASE 的架構模式來支持他們的數字化??轉型??。這說明 SASE 是未來網絡和安全發展的重要趨勢之一。

綜上所述，SD-WAN 作為一種成熟的企業組網解決方案，在提升 AI 網絡性能和安全性方面具有顯著優勢。未來隨著 SD-WAN 和 AI 技術進一步發展與融合，在云計算、邊緣計算等領域將會催生出更多創新與價值。