自动驾驶网络研究综述

杨俊峰，宋圆隆，王桂枝

（四川大学计算机学院，成都610065）

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过去几年，随着云计算、物联网等各种网络应用规模的不断扩大，各种网络技术层出不穷，如软件定义网络、网络功能虚拟化、可编程数据平面等，这些网络应用、技术、设备的快速发展使得网络变得越来越复杂。同时，各种网络应用对安全性、可用性和性能需求的增长，使得网络管理的作用前所未有的重要。尽管用户需求在不断变化，网络复杂程度也在不断增加，但是网络管理员仍旧在部署和使用脚本以及相应工具来帮助自己规划网络、排除故障，保证网络的安全性。研究人员依旧致力于设计、优化网络管理协议，然而由于网络协议、网络环境的多变性以及二者与用户使用体验关系的不断复杂化，网络协议的变化仍然落后于网络管理复杂程度的增加。另外，上述的一些技术，如软件定义网络、可编程数据平面又使得网络的灵活性与适应性不断提升，让我们有了更细颗粒度的优化方法、更多样的管理方式。因此，针对上述存在的问题与潜在的优势，研究人员提出了全新的网络管理方法，这种方法不再是基于单个协议的封闭式分析优化，而是利用数据驱动、端到端的机器学习模型以及以高级策略为目标并结合以底层组件的整体视图得到的应用程序性能作为参数对网络进行优化，通过更紧密地将测量与实时控制耦合起来，并依靠学习对网络应用程序需求或系统运行状态进行推理和预测，让网络学会自我驾驶。……