基于意图的收集是迈向将来自立运营数据中心的重猛进展，已使用于越来越复杂的产物中。“软件优先”供应了更大的天真性、更迅速的布置和维护，何况能够免于被供给商锁定。—— Apstra首席执行官Mansour Karam。
“亚马逊比来公布Prime Air送货无人机”听起来像一个简洁的信息，认为是他们用无人机输送和送达包裹，不需卡车输送，也没有交通堵塞的麻烦，但它原型的复杂性和它必需实现的方针是相当惊人的。
他们不光解决主要的空气动力学的挑战（例如万一无人机飞不起来），这个项目就不会启动。这也是监管方面的障碍，它必需无懈可击地航行才能经由美国联邦航空局（FAA）的核准，更不消说还有其他国度的律例了。
尽管无人机具有超卓的导航花样，但人类或动物仍或者会越过它的路径：是以，它必需具有红别传感器以识别热旌旗，并必需具有屏障式螺旋桨以最小化碰撞伤害。它还必需识别出一些细微的危险，好比德律线和晾衣绳，因为它会在后院送达，当你想到那些伶俐的鸟儿偶然还会撞到电线时，你会感觉无人机的弗成思议。为了实现如斯卓越的靠得住性，无人机的掌握系统将多个传感器和闭环系统分层，以最小化任何单一系统发生故障的风险。
任何测验过驾驶上一代模型直升机的人都能体味到空气动力学的挑战，以及跟着主动化的起头，事情是若何转变的。当我们在压力、速度和长时间内达到人类所能治理的极限时，主动化是独一的解决方案。但在起先，学会信任这个别系需要真正的勇气。
在IT世界中，收集是复杂的。
硅芯片内部的情形也非常复杂，然则它是一个关闭的盒子，而收集是一个易于转变、增进和演化的构造。“架构”这个词在收集情况中是合适的，而且在曩昔的几十年中，收集治理人员越来越起劲地测验使整个异构夹杂系统能平稳地运行。究竟之一是供应了一种“自下而上”的办事：它受到收集功能的约束，而不是受买卖需求的驱动。同时，现场工程师须起劲设置数量络续增进的设备，因为他们知道一个简洁的工资错误就或者需要几天才能诊断出来。
但如今，收集主动化正在拯救我们。跟着智能的增加，收集起头减轻高度反复性义务的肩负，例如设置数百个交流机。
最复杂的主动化级别是所谓的“基于意图的收集”（IBN）。
基于意图的收集
以亚马逊无人机为例：亚马逊的“意图”是将包裹递送给特定的客户。然则，当然客户必需指定一个特定的交货地址，是以基于意图的把持员会将指令形式化为：“XXX包裹应于MM:SS时间交付到LAT-LON位置坐标”。若是没有主动化，这个简洁的意图就必需转化为一套非常复杂的指令集，以治理无人机的六个马达、获取方位、隐匿障碍物等。此外，一个复杂的基于意图的系统将实时更新，以适应络续转变的前提，甚至是移动中的客户。
在企业收集的情形下，买卖意图或者是加速系统对客户的响应。我们距离能够响应这种人类意图的系统还有很长的路要走，然则我们的确有收集治理员能够将买卖需求以IT术语提炼成该意图的实际解读。它或者归结为更手艺性的描述，好比：“我们必需布置一个EVPN leaf/spine收集来支撑我们的企业应用法式，以及各个应用法式层所需的策略，以及该应用法式的特定SLA，个中包罗延迟和丢包要求”。
若是没有主动化，这个简洁的意图就或者需要一小群工程师破费数周的时间来完成，不光要安装和设置，还要解决集成分歧供给商的设备并清扫工资错误的弗成避免的复杂性。并且，当用户起头埋怨糟糕的办事，且必需将故障追溯到某些设置或设备缺陷时，平日会有一个消极的蜜月期。
然则，目前最进步的“软件优先”IBN安装，会在短短几分钟内将该沟通的意图转换为软件蓝图，个中包含跨多个供给商的硬件的所有设置数据，并供应快速安装的正确接线解说。并且，若是显现任何机能问题，系统的智能将追溯到问题的根源，并建议若何修复它– 在做出更改时实时更新自身和蓝图。
光鲜的竞争优势
上面的对照显露了对企业迅速性的伟大提拔，对买卖压力的快速响应，因为在IBN掌握屏幕上的那几分钟节约了几天的工作时间。然则平日更大的节约来自于工资错误的削减，因为如今繁琐而反复的手动工作都是按照严厉界说的指令主动执行的。经由主动化平常把持，能够避免员工和客户数周的挫败感。
沟通的掌握屏幕使收集治理员能够对整个收集进行持续的看管和剖析，展望那些憎恶的用户将乐于埋怨的机能问题！
与用户分歧的是，IBN将行使其对整个收集及其实时机能的周全认识，不光标记问题，并且剖析和查明问题的根源以及必需接纳的改正办法。
就运营成本和资源支出而言，实际节约的成本当然取决于收集的规模和义务的性质。
义务越大，节约就越大。
但为了表明能够节约几多，尤其对熟练的手艺人员的工时中，Yahoo Japan指出，在构建leaf spine收集时，总共能够节约72.7％。这能够分化为：在需求局限界定阶段节约了24％；在设计阶段节约73％；在实施和测试阶段节约82％；以及运营阶段的75％。统一家公司申报称，在交流机更调的把持方面节约了83％。
从历久来看，靠得住性、迅速性和简洁性，以及更高的员工和IT写意度以及对买卖需求的快速响应，会从IBN中获得更主要的买卖收益。
采购者的郑重思虑
IBN承诺的潜在买卖和竞争优势是如斯诱人，以至于“基于意图”在客岁成为首要的风行语。如斯之风行，以至于一些供给商到场了这一潮水，并声称供应基于意图的系统。
IBN是朝向完全主动化、自我把持的数据中心迈进的重猛进展，但它包含很多较小的进展。支撑与供给商无关的根蒂架构，或许不管和谈或传输手艺若何都能够看管实时状况的能力都是主要的特征，但它们两者自己都无法将收集标记为“基于意图的”。那么，购置者在选择基于意图的解决方案时必需对峙什么？
IBN的第一个主要特征必需是单一的事实起原，包含意图和实际的收集状况，这包罗收集办事生命周期各个方面的数据。基于意图的剖析供应了系统当前状况和机能的“直升机视图”，它基于大量“探测器”的选择，这些“探测器”能够在几分钟内布置到一个正在运行的收集中，并凭据买卖需乞降SLA进行定制。
若是没有这个单一的事实起原，要回覆诸如“若是x链接失败或变得拥塞，哪些用户将会受到影响？”之类的问题，将要求把持员首先查阅收集地图（搜检地图是否为最新），然后搜检每个链接的运行状况…等等。
即使收集并整顿了所有需要的数据，最终的谜底仍然需要较量。
然而，在一个具有单一事实起原的收集中，所有需要的数据都在该单一起原中，而在一个真正基于意图的系统中，上述问题的谜底能够主动、快速地较量和显露出来。
另一个主要的问题是，IBN是否可以启用“基本原因识别”。
一旦你具有事实的单一起原，这些事实实时封装了收集应该做什么和它实际在做什么，那么，加上闭环验证，IBN就能够研究传入的遥测数据，记录任何不正常情形、休止或机能下降，不光要申报它们，并且还能够追溯究竟层的基本原因。
最麻烦的事情莫过于工程师发现一个间歇性的故障，但它却能正常地工作。办事把持员只能看到其在搜检过程中的运行情形，而适当的基于意图的系统连结了完整、持续的记录，记录什么时候以及若何失足，以及对根蒂架构和组件的周全认识。
单一事实起原与AI的连系能够追溯不不乱的症状以查明基本原因。
同样主要的是，要知道您所选择的IBN是否真正与供给商无关，因为它平日是一个由多个供给商的设备在几年的时间内构建起来的复杂收集。
在一个新斥地的站点上从零起头时，人们很轻易追求单一供给商专有安装的简洁性，但供给商锁定或者会酿成历久囚系。借助与供给商无关的解决方案，您能够选择在合适的情形下选择成本较低但完全充沛的现成收集组件，或许在要害情形下尽心尽力使用最进步的设备，而不需局限于某个供给商所能供应的设备。
雷同的论点也适用于云办事：
IBN是否可以处理任何云上的任何工作负载，或许您被困在特定的云办事供应商那边？
更实际的是，值得考虑选择在一样传统的收集上迁徙到IBN的实际成本
凭据IDC剖析师的说法，企业多年来或者已安装了多个供给商的收集设备：思科（因为思科拥有大约50％的企业收集市场份额），HPE（大约12％），华为（大约8％），Arista和Extreme（每家约3％）以及很多其他因分歧需求而安装的设备。
与供给商无关的升级的投资将仅等于IBN包及其安装的成本。但若选择了单一供给商的解决方案，则或者意味着必需更调与单一供给商升级或者无法100％兼容的任何其他设备，不光要出于很好的来由抛却已经选择的设备，还必需购置单一供给商产物目录上最接近的相当产物（并考虑限制你特定云办事的IBN的后果。）
除了这种大项目支出，还必需留出更长的时间来安装和调试收集。最终还得锁定在硬件供给商所有历久限制的系统。这会将选项限制于该特定硬件供给商所支撑的软件。
然而，在多云时代，“办事层”（即经由API使用根蒂构造的层）变得至关主要。
结论指向一个偏向
收集主动化正在回来实际更接地气，任何企业都有充裕的来由考虑将基于意图的收集作为变得更迅速、削减收集停机时间和大量节约维护和故障清扫的手段。
IT行业正在快速成长，基于意图的系统正敏捷变得加倍复杂和周全，是以要确保选择的是真正的系统：一个供应自立运营基于意图的收集，而不是IBN标签背后的部门主动化解决方案，方针偏向应该是在于IBN的历久解决方案，而且慎重考虑被供给商锁定后所承担的风险。
