自动驾驶 ***
自动驾驶 *** (Self-Driving Network) *** 通信设备制造商展博 *** (Juniper Networks)2017年率先提出自动驾驶汽车L0-L5等级相似，瞻博网将自动驾驶 *** 分为六个等级，如图所示1-1所示。
图1-1 自动驾驶 *** 的等级划分
- 级别0-手动 *** ：需要手动完成 *** 的基本配置，手动监控 *** 的运行状态。
- 级别1-自动化 *** ： *** 逐步接入自动化监控部件，配合管理员完成 *** 控制。
- 级别2-细粒度监控： *** 逐渐接入自动化系统，自动化系统取代管理员完成 *** 全生命周期监控，实时向管理员报告 *** 异常情况。
- 级别3-分析 *** ：在数据分析功能的支持下，具备 *** 故障的自我分析能力，为管理员提供更佳的故障修复建议。
- 级别4-自治过程： *** 具有初步的自我修复功能。一旦 *** 自我监测失败，就可以完成简单的自我修复，在复杂的情况下由管理员干预。
- 级别5-自动驾驶 *** ：无管理员操作，实现 *** 初步配置、监控和故障排除的闭环运行。
通过分析上述六个级别的自动驾驶 *** ，可以发现 *** 可以“自动驾驶”，必须借助AI该技术取代了人工操作，实现了 *** 独立运行的闭环操作。首先， *** 需要强大的性能支持，所有 *** 元的组件都可以提供状态信息；然后，使用AI平台实时监控、分析和预警 *** 状态，及时发现和预测 *** 设备故障或异常；最后，根据 *** 故障和异常情况，具有 *** 配置策略的自我调整和修复能力。
基于上述研究思路，在实现自动驾驶 *** 的过程中仍存在一些棘手的问题，如如何获取用户的 *** 配置方案，将方案转化为 *** 配置策略，如何验证用户的 *** 配置方案与配置策略的一致性，如何实时监控和反馈整个 *** 中所有设备的运行状态，现和构建自动驾驶 *** 过程中需要解决的问题。
为了解决上述问题，意图 *** 应运而生。它可以灵活配置 *** 策略，实时更新和优化，实现 *** 的自我配置、自我监控和自我修复“自动驾驶”。
意图 ***
2017年IT研究与咨询公司Gartner对意图 *** (intent-based networking,简称IBN)定义[1]，包括以下四个部分：
转换和验证(Translation and Validation)：该系统将用户的业务策略转化为 *** 配置，并验证配置的准确性。
自动化实施(Automated Implementation)：该系统通过 *** 自动化或 *** 安排来改变 *** 配置。
*** 状态感知(Awareness of Network State)：系统实时获取实时 *** 状态。
保证和自动化优化/修复(Assurance and Dynamic Optimization/Remediation)：系统连续（实时）验证是否满足用户的原始业务需求，并可采取纠正措施。
在意图 *** 中，意图是指用户配置 *** 的想法或方案，用于描述用户想要 *** 的某种状态，意图 *** 是将这些方案转化为 *** 配置策略，战略验证可以发送到 *** 设备，实时监控 *** 设备的状态，不断调整和优化 *** 配置策略。Gartner意图 *** 的定义可分为意图捕获、意图转换、战略验证、战略实施和战略优化五个关键步骤2-1所示。
2-1 意图 *** 的关键步骤
(1)意图捕获
意图捕获是在系统中捕获用户想要 *** 的状态。表达形式多种多样。研究人员最常用的 *** 是自然语言。在自然语言处理的帮助下，用户输入的语音或文本通常使用语义学〈主语、谓语、宾语、修饰语〉形式[2]描述意图，例如，当用户表达意图时“我想让主机A和主机B实现互联通信”，发送给 *** 的信息可以表示为
(2)意图转换
捕获到用户意图之后，就需要借助关键字提取、词法分析、语义挖掘等操作将用户意图转换成 *** 配置策略，具有指导性意义的 *** 是iNDIRA[3]采用自然语言处理和本体论[4]提出
(3)战略验证
*** 配置策略转换生成后，暂时无法发布到 *** 设备中。需要验证配置策略，判断是否符合用户意图。研究人员基本上使用正式验证[5]来完成战略验证。
正式验证的具体实现思路是：首先使用正式建模构建正式模型的配置策略，然后使用求解器进行计算，最后根据计算结果确定策略的一致性。正式 *** 可以作用于数据平面和控制平面。控制平面是基于策略的。在传统 *** 中，它是指分散在各个 *** 设备中的配置文件。数据平面是 *** 中根据控制平面生成的转发信息和拓扑结构，其中传统 *** 中的转发信息是指转发[5]。
(4)战略执行
在数据平面验证或控制平面验证完成 *** 策略的正式验证后，如果策略与用户意图一致，意图 *** 需要向 *** 设备发布 *** 配置策略，否则意图 *** 需要将错误信息反馈给意图捕获链接进行重新捕获和转换。
由于 *** 设备的独特性，不同品牌甚至同一品牌、不同型号的 *** 设备之间存在一定的差异。因此，为了使意图 *** 独立运行，有必要适应意图 *** 中的所有 *** 设备，这是一个巨大的工作量。目前阶段，意图发布工作主要用于利用P4以两种方式完成编程语言和配置，例如，Riftadi等人[6]在可编程交换机的基础上使用P4实施编程语言完成策略；Synet[7]将 *** 配置问题描述为分层次的Datalog并使用问题 *** T综合配置用户需求，生成相应的配置文件。
接收到发布的配置策略后，意图 *** 中的 *** 设备依次实施相应的策略。
(5)战略优化
借助P4编程语言或 *** T求解器将 *** 配置下发到 *** 设备并顺利执行之后，意图 *** 需要实时监测 *** 的运行状态，一方面评估 *** 流量发送行为是否与用户意图一致，另一方面预测 *** 设备故障及异常情况。
在传统 *** 的帮助下NetFlow[8]和SFlow[9]用于 *** 状态监测，但用于意向 *** 场景后，存在准确性低、资源消耗大等问题。为了应对上述问题，Tian Pan等人[10]借助源路由在全网范围内发送INT获取和感知 *** 状态的数据包；Zhang P等人[11]通过数据平面验证和探针相结合，获取数据包的转发信息，以判断转发行为与用户意图的一致性。
一旦监控到 *** 的异常情况，意图 *** 需要及时反馈到意图捕获环节，重新转换、验证和发布用户意图。
技术难点
（1）意图转换。虽然自然语言处理技术的发展极大地促进了意图转换的实时性和准确性，但 *** 设备之间的差异使得意图转换难以实施。目前，大多数意图转换工作都处于实验阶段。为了真正将用户意图转化为 *** 设备的配置策略，需要进一步研究和适应。
（2）战略验证问题。在战略验证领域，数据平面验证或控制平面验证的正式验证 *** 可以更准确地验证用户意图与配置策略的一致性，但在实际应用场景中，上述两种验证 *** 不足以保证 *** 真实行为的正确性，这是因为 *** 设备故障、链路故障、软件错误等硬软件错误。
（3） *** 部署问题。意图 *** 需要将配置策略发布到整个 *** 中的所有 *** 设备，并实时监控这些设备的运行状态，这对 *** 的性能和可靠性提出了更高的要求。同时，在传统 *** 架构向意图 *** 架构演变和替代的过程中，如何确保 *** 的可扩展性也是一个需要解决的问题。
总结
意图 *** 作为未来 *** 的发展方向，是当前 *** 领域的热门技术之一，通过意图捕获、意图转换、战略验证、战略实施和战略优化五个步骤，实现 *** 的自动运行和管理，使 *** 能够“自动驾驶”。
然而，作为一种新兴技术，它也对研究人员提出了新的挑战，如如何确保用户意图正确、全面地转化为 *** 配置策略，如何解决战略验证工作中的状态空间爆炸等问题IBN如何与现有环境兼容，保证 *** 在部署过程中的可扩展性，是亟待解决的问题。
依次解决意图 *** 面临的问题后，也许， *** 真的可以摆脱人类的辅助和操作，“自动驾驶”起来。
参考文献
[1]https://blogs.gartner.com/andrew-lerner/2017/02/07/intent-based-networking/
[2]Elkhatib Y,Coulson G,Tyson G. Charting an intent driven network. In: Proc. of the 2017 13th Int’l Conf. on Network and Service Management (CN *** ). IEEE Computer Society,2017.
[3] Kiran M,Pouyoul E,Mercian A,etal. Enabling intent to configure scientific networks for high performance demands. Future Generation Computer Systems,2018,79:205−214.
[4] Gruber TR. A translation approach to portable ontology specifications. Knowledge Acquisition,1993,5(2):199−220.
[5] Li Y,Yin X,Wang Z,et al. A Survey on Network Verification and Testing With Formal Methods: Approaches and Challenges [J]. IEEE Communications Surveys and Tutorials,2019,21(1): 940-969.
[6] Riftadi M,Kuipers F. P4I/O: Intent-based networking with P4. In: Proc. of the 2019 IEEE Conf. on Network Softwarization (NetSoft). IEEE,2019. 438−443.
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[8] Estan C,Keys K,Moore D,etal. Building a better NetFlow. ACM SIGCOMM Computer Communication Review,2004,34(4): 245−256.
[9] Phaal P,Panchen S,McKee N. InMon corporation’s sFlow: A method for monitoring traffic in switched and routed networks. 2001. https://www.hjp.at/doc/rfc/rfc3176.html
[10] Pan T,Song E,Bian Z,etal. INT-path: Towards optimal path planning for in-band network-wide telemetry. In: Proc. of the IEEE INFOCOM 2019—IEEE Conf. on Computer Communications. IEEE,2019. 487−495.
[11] Zhang P,Zhang C,Hu C. Fast data plane testing for software-defined networks with RuleChecker. IEEE/ACM Trans. on Networking, 2018,27(1):173−186.
