当今的企业正在经历大规模的数字化转型。云优先战略已成为常态，工作负载越来越多地分布在公共云基础设施（IaaS）、SaaS 平台和人工智能生成环境中。然而，随着企业不断扩大对这些服务的使用，他们遇到了性能障碍，而传统的连接模式根本无法应对这些障碍。
许多企业仍然依赖传统的 MPLS 或基于公共互联网的 SD-WAN，将用户连接到云应用和基础设施。这些网络虽然在过去尚可使用，但在处理现代工作负载（尤其是需要高吞吐量和低延迟的生成式人工智能模型）的规模、复杂性和性能需求方面，却越来越力不从心。
让我们来探讨企业在 IaaS、SaaS 和 AI 工作负载方面面临的具体挑战，以及通过托管 SD-WAN 网状网络进行广域网优化如何为 SaaS 加速、提高应用性能和 TCP 加速提供专用解决方案。
云时代 MPLS 和公共 SD-WAN 的不足之处
传统的连接模式之所以失败，有一个核心原因：它们不是为分布式、以云为中心或人工智能驱动的环境而设计的。以下是主要问题：
1.MPLS 的局限性
- 成本高且缺乏灵活性：MPLS 线路昂贵、僵化、部署速度慢，不适合动态云环境。
- 数据中心回程：使用 MPLS 时，云流量通常会通过中央数据中心回传，从而增加延迟并降低应用性能。
- 缺乏云原生支持：MPLS 无法原生连接 SaaS 或 IaaS 平台，需要复杂的变通方法。
2.基于公共互联网的 SD-WAN 限制
- 不可预测的延迟和抖动：公共互联网不提供 SLA，导致视频、VoIP 或人工智能推理等对延迟敏感的工作负载性能下降。
- 吞吐量不稳定：数据包丢失和拥塞会影响数据传输的速度和可靠性。
- 安全性和可观察性差距：DIY SD-WAN 部署通常缺乏对云和边缘流量的集成威胁保护和可视性。
特定工作负载的挑战：IaaS、SaaS 和人工智能
具体来说，企业在云计算和人工智能世界中运营时面临着某些挑战。在这种情况下，这些挑战是由传统网络架构造成的，这些架构并不是为满足现代云计算的需求而构建的，例如：
1.IaaS（基础设施即服务）
使用 AWS、Azure 和 Google Cloud 等平台托管应用程序或存储的企业面临着一个重大问题：如何确保内部部署站点、用户和云实例之间的高性能安全连接。在数据湖之间传输大型数据集，或通过公共互联网跨区域连接虚拟机，会带来不可接受的延迟和数据包丢失，从而影响应用程序性能和用户工作效率。
2.SaaS（软件即服务）
Microsoft 365、Salesforce 和 ServiceNow 等关键任务应用程序需要快速、可靠的访问，无论用户位于何处。然而，公共 SD-WAN 缺乏确定性能，导致加载时间缓慢、连接中断和用户体验不佳，特别是对于远程或移动用户。SaaS 加速对于保持工作效率和服务水平至关重要。
3.生成式人工智能工作量
人工智能模型的训练和推理提出了全新的要求。在分布式 GPU 基础架构上训练大型模型需要高吞吐量和确定性延迟的海量数据移动。推理，尤其是边缘推理，需要实时响应和严格的策略执行。无论是 MPLS 还是公共 SD-WAN，都没有针对这些用例进行优化。
具有广域网优化功能的托管 SD-WAN 如何解决这些挑战
为了克服这些障碍，企业正在转向与先进广域网优化相结合的现代托管 SD-WAN 架构。让我们来分析一下这种组合如何解决 MPLS 和基于互联网的 SD-WAN 的核心限制。
1.性能和延迟优化
可管理的 SD-WAN 网状网络可在全球各地点与云接入点之间提供专用的、有 SLA 支持的主干网。广域网优化增加了
- 优化延迟，加快长距离连接。
- 应用加速，优先处理关键业务流量，提高整体应用性能。
- 并行化可加快人工智能节点或 IaaS 存储端点之间的数据传输。
- TCP 加速可提高协议效率，减少重传，提高人工智能和 SaaS 应用程序的吞吐量。
2.带宽效率
可管理的 SD-WAN 网格可确保专用带宽，不会出现流量瓶颈和黄金时间节流。除了这种排他性，托管 SD-WAN 还可利用以下功能：
- 数据压缩，以减少穿越网络的流量。
- 重复数据删除，消除重复传输。企业可减轻带宽负担，提高总体吞吐量并降低成本。
3.可靠性和应用体验
- 协议优化，简化广域网内的 TCP/UDP 行为。
- 多路径负载平衡，实现不间断访问。
- 数据包顺序纠正和错误恢复，实现更稳定的云计算和 SaaS 应用程序性能。
4.安全性和可观测性
专用 SD-WAN 可集成本地安全功能，但广域网优化功能会进一步增强：
- 应用程序性能的精细可视性
- 增强威胁检测和预防能力
这些增强功能相结合，大大改善了云计算、SaaS 和人工智能工作负载的体验，在用户满意度、生产率和运营效率方面都有显著提高。
Aryaka 零信任广域网：专为 IaaS、SaaS 和人工智能打造
AryakaUnified SASE即服务包括业界最强大的可管理全球专用网络网格，其设计初衷就是为了支持下一代云计算和人工智能工作负载。我们的广域网优化引擎是这一架构的基石。
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SaaS 和多云加速
Aryaka 提供与领先 SaaS 提供商的直接优化连接，以及应用程序感知路由选择，以优先处理人工智能、视频和协作应用程序。
采用Aryaka的零信任广域网优化技术后，客户体验到：
- 显著缩短应用程序加载时间
- 跨地域的一致用户体验
- 减少抖动和数据包丢失
有了Aryaka，用户访问云资源时不会出现中断、延迟或额外的复杂性。
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Aryaka AI>Perform：人工智能工作负载加速引擎
Aryaka AI>Perform旨在优化企业网站与云平台（包括GPU即服务（GPUaaS）提供商）之间的流量。
Aryaka AI>Perform 的主要功能包括
- Aryaka 全球专用网络网格的确定性延迟
- 广域网优化可压缩和加速流量，缩短训练和推理时间
- 通过 TCP 加速改善分布式计算和存储环境中的人工智能数据流
- 提高 GenAI 的大规模性能
综合可观察性和政策执行
Aryaka 的广域网优化网络包括综合遥测和安全功能：
- AI>Observe提供对流量和性能瓶颈的全栈可视性。
- 由 Aryaka CASB 支持的影子人工智能发现功能可帮助识别 SaaS 工具和浏览器中未经许可的 GenAI 使用情况。
- AI>Secure（将于 2025 年下半年推出）将提供针对人工智能的威胁防范功能，包括防止模型被盗和未经授权的推断。
结束语为何重要
企业工作负载不再局限于数据中心。它们跨越 SaaS、IaaS、边缘设备和人工智能生成管道。传统广域网不仅是一个瓶颈，更是一个负担。
为了跟上现代应用需求的步伐，企业需要一个优化、安全、云原生和人工智能就绪的广域网。Aryaka的零信任广域网（Zero Trust WAN）可通过我们的统一SASE即服务平台提供，它将全球私有SD-WAN网格与先进的广域网优化和集成安全结合在一起，从而实现了上述所有功能。
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