隨著云計算在網絡領域發揮的作用逐漸增加，我們接觸到的世界也在走向智能化階段，這些都代表著數據的處理和AI的結合將更加緊密。

　　華為已經將AI技術應用于交換機，于近日推出了華為 CloudEngine 16800，華為 CloudEngine 16800具有以下特點：

　　1，內嵌AI芯片，真正實現0丟包 100%發揮AI算力

　　華為CloudEngine 16800是業界首款搭載了高性能AI芯片的數據中心交換機，第一次為交換機裝上智能引擎，華為獨創的iLossless智能無損交換算法，能夠對全網流量進行實時的學習訓練，并根據不同業務流量模型的特點動態設置最優的網絡參數，更精準地控制流量，實現百萬流和基于應用的隊列自適應，使能不同場景的全局網絡自動優化，保證數據中心網絡在傳輸無丟包基礎上達到最高的吞吐量，這樣的智能無損數據中心網絡克服了傳統以太網丟包導致的算力損失，將AI算力從50%提升到100%，數據存儲IOPS(Input/Output Operations Per Second)性能提升30%。

　　2，使能自動駕駛網絡，秒級故障識別、分鐘級故障自動定位

　　使能自動駕駛網絡需要有三大要素，第一個是AI算法，華為擁有20+iNetOps智能運維算法，可以識別出多種組網模式，第二個Telemetry，通過數據能夠讓算法ms級判斷故障，第三“邊緣AI”，即設備級的智能化水平，使得交換機具備60%故障推理和本地執行能力，再加上意圖和自動化能力，使能自動駕駛網絡加速到來。

　　除了大容量、高性能，AI時代的數據中心交換機還應該具備大智慧。

　　自云時代打破了傳統數據中心的煙囪式構架以來，計算、存儲、網絡深度融合，所有資源池化共享，按需分配，這極大的提升了靈活性和敏捷性，但隨著數據中心的規模不斷擴大，這也對傳統人工運維帶來了新的挑戰，一旦發生故障，人工定位問題需要數小時。隨后，業界通過Telemetry技術對設備進行數據采集，并將數據送到云端大腦進行智能分析，以主動預測和預防故障發生，從而實現智能運維。

　　但隨著數據中心規模的繼續擴大，數據采集對象越來越廣，采集維度越來越多，采集頻度越來越快，導致采集流量劇增，這又增加了云端大腦的負荷，導致智能運維決策速度越來越慢。

　　首先，智能運維需引入AI，加速計算和決策。其次，應引入邊緣AI，讓一些分析和決策在交換機本地執行，實現本地故障預測和實時自愈，從而減輕云端大腦的負荷。

　　華為將AI技術應用于數據交換機，對于華為來說也是一個新的技術突破，也標志著數據中心網絡將進入新的AI時代。