未来网络发展大会：2021版数据中心自动驾驶网络技术白皮书（47页）.pdf

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人工智能意图网络完成外部对网络的诉求输入,网络数字孪生完成对网络可视化直观感知，而人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的引入，进一步实现人工断点的消除。目前，广泛使用的人工智能算法有如下几类:强化学习强化学习(Reinforcement Learning,RL)是不断地重复、不断强化认知的学习过程。在数据中心，大量业务上线和变更导致网络频繁变更。如果通过人工方式变更网络，很难以最优方案部署或得到最佳体验。而通过引入强化学习，根据不同组网方式、不同业务场景和流量大小等多种因素，对变更的参数进行动态选择，则可以实现网络的最佳部署。形式化验证形式化验证(Formal verification)最早应用于软件验证领域，通过穷举程序的所有输入和所有执行路径来诊断代码的质量和功能。将形式化方法引入到网络配置中，可构建事前仿真、事后验证的能力。在网络变更前，进行配置面验证，保证变更100%无错误。在配置下发后，定时采集设备的表项进行数据面验证，对网络运行状态。

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