要说最近网络领域什么最热，毫无疑问这个答案是IBN（Intent-based Networking，基于意图的网络），相关的概念从2015年开始出现，直到2017年初Gartner发布报告正式提出这一理念，IBN的影响开始扩展开来。Gartner研究副总裁Andrew Lerner指出IBN将是网络领域的下一件大事。

目前，国外已经有不少创业公司关注IBN，包括Apstra、Forward Networks、Waltz和Veriflow等，并且包括思科、Juniper、华为等网络巨头也先后投入这一领域，并发布产品解决方案。基于IBN理念，一创今年发布的应用驱动网络AD-NET 3.0也已正式商用。

什么是基于意图的网络？

IBN提供了一种搭建和运维网络的新方法，与传统方式相比它提升了网络的可用性和敏捷性。最重要的是，IBN能够让网络管理员定义他们想要的网络，并且是和业务紧密结合，进而实现“意图”。传统的网络依赖人们输入具体的策略执行命令，在IBN中，管理员将不必直接输入策略命令，而转为输入期望达到的“意图”，网络则自动转译并自动化完成后续的操作。

在2017年初Gartner发布的《Innovation Insight: Intent-Based Networking Systems》报告中，其中定义了IBN应该具备的四种能力：

·转译和验证：系统从最终用户获取更高级别的业务策略，并将其转换为必要的网络配置，生成并验证最终的设计和配置以保证正确性。

·自动下发与执行策略：系统可以在现有网络基础设施上配置适当的网络变更，通过网络自动化或网络编排完成。

·网络状态的察觉：系统为其管理控制下的系统提供实时网络状态。

·精确诊断以及动态的优化和补救：系统持续验证原始业务意图得到实现，并且可以在所需意图无法实现时采取纠正措施。

简单地理解这四种能力，也就是将意图转换为网络可操作执行的路径，例如将意图转化为网络能理解的语言——策略(policy)，并根据网络的状态实时验证该策略的有效性；转译出的策略在通过验证后由IBN自动下发到网络基础设施上，并自动执行等。它们之间形成了智能网络的完整闭环。

以导航为例来解释IBN，当一个人要回家时只需要跟导航说“我要回家”，导航会自动判断从A点到B点应该使用什么样的路径，在导航的过程中如果路线比较拥塞，它会重新规划路径。网络也能拥有这样一个过程，这样对于用户来讲，他只需要发出指令，比如给ERP系统上线一台WEB服务器，网络自然知道ERP应该属于哪一个运营项目的虚机段，应该用什么样的策略去匹配，外网用哪些安全策略去联动。

IBN 落地的关键点

毫无疑问，意图是IBN体系中的核心驱动力，IBN将对于意图的理解穿插到网络的生命周期中，由基于算法的意图模型去分解、转译意图。在意图被下发至网络基础设施之前，必须确认其可行性。这项操作基于对网络全息状态的掌握，在下发前后持续进行验证，目的是为了保证原始的业务意图能被不折不扣地达成。

此外，从一条意图被录入IBN开始，系统的各个流程就需要维持一个闭合的环路。唯有持续闭环的系统才可以保证意图的有效性，才可以确保意图不会被突发的网络状况干扰。

IBN 与SDN的关系

众所周知，SDN的核心理念是将转发与控制进行分离，以此提高网络的运行效率和网络的灵活性。从广义上看SDN代表了一种新的网络思想，从狭义上看其就是一项网络转发技术。IBN与SDN有很大不同，IBN似乎更像是一种网络架构，或者是一种网络平台方案，Gartner也将其定义为一种中间件级产品，其和SDN并不处在一个层面之上。

业内对于IBN的定义和应用来看，都是将其建立在SDN基础之上，而SDN只是支撑IBN众多技术中的一种。IBN更靠近业务和应用的需求侧，这种网络似乎能更有针对性的来提升业务性能，因而也更容易被商用化，而这一切的前提是其在业务和系统之间必须实现精准对接。

IBN 会不会取代网工？

实际上从SDN开始，就有网络工程师会不会被取代的讨论。的确，由于基于意图的网络同时使用机器学习和人工智能（AI），使得网络可以自我管理。即使随着企业开始在其运营的网络中部署IBN，工程师被取代仍然是一种误解。

虽然IBN可能不存在命令行方面的错误，但逻辑方面的错误仍可能发生。因此，网络工程师不需要编写配置脚本，而是需要仔细确定网络的意图。为了做到这一点，工程师们需要将注意力集中在网络想要提供的内容上，以便了解应用程序如何为用户提供服务。一个基于意图的网络取决于决定网络智能配置底层基础设施如何响应的策略。为此，工程师必须了解驱动IBN的软件是如何工作的，而不必知道如何对软件本身进行编码或编程。

AD-NET 3.0 走向智能网络

一创AD-NET一路走来，都在帮助企业解决不一样的问题。1.0解决了全连接的问题；2.0解决了场景化和自动化融入的问题，如通过软件定义实现网络部署的自动化；3.0阶段是通过引入AI的技术做到整个网络闭环，实现从最开始应用需求的收集到需求的分析和转译。

AD-NET 3.0同以往版本相比有两处最大的不同：一是感知，网络会收集前端应用的意图或者机器的意图；二是分析，基于AI的分析平台将前端收集的数据通过一系列的算法做相关的分析，再跟控制器联动形成分析、决策、自动化下发和优化联动的完整方案。

在网络智能应用领域，一创发布了先知引擎SeerEngine，实现对网络的智能控制和运维，降低客户的网络部署成本和运维成本。

此外，AD-NET 3.0融合传统的网络架构与人工智能技术，能够提前预判网络出现的问题，感知潜在的安全威胁和非法接入设备，预测物联网设备的异常。并且，还可以主动下指令给控制器完成自动纠正。在先知引擎和云端学习训练的帮助下，能够大幅提高运维效率，有效应对基于AI的攻击，适应基于AI应用的流量变化。

一创创新地提出了面向智能化网络的业务闭环，即感知、分析、行动、优化和合规。在新的数字化联接中，网络将最有更丰富的感知手段、更智能的分析能力、更有效的行动策略、更敏锐的优化响应以及更完善的合规机制，支撑客户业务创新与价值提升。

IBN 的价值

基于意图的网络，由此带来的价值是明显的。2017年Gartner曾在报告中指出，一套IBN系统的部署可以减少50%-90%的网络基础设施交付时间，同时可以减少至少50%的宕机发生次数和时长。

从长远利益的角度，IBN基于意图，对于网络全息状态的获取和对设备细粒度的控制都毫无疑问给网络带来了巨大的敏捷性；同时它无需依赖于物理网络层的各种设备和厂商纷繁不同的接口，继SDN以后更进一步地解除了厂商的绑定。从运维层面，这也解决了异构环境之间网络的管理问题，使得用户能够完成以意图为导向，以策略为介质的高集中度统一管控。

根据Gartner给出的预测，到2020年底，将有1000多家大型企业在生产中使用基于意向的网络系统。可以预期，IBN给业务带来的价值将逐渐被放大。