根據(jù) Crehan Research 的數(shù)據(jù)，2020年100 和 25 Gbps 以太網(wǎng)速度同比增長超過 40%，占 2020 年高速網(wǎng)卡總收入的 24%。企業(yè)開始越來越多地追求更高的數(shù)據(jù)速率，100 Gbps成為首要目標。以下展示了推動 100 Gbps 網(wǎng)絡升級的四大因素。

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首先就是IT基礎(chǔ)設(shè)施(包括網(wǎng)絡)正朝著更快、更好和更便宜的方向發(fā)展。但除此之外，還有四個額外的因素正在推動企業(yè)追求更高的數(shù)據(jù)速率。

1) 計算密集型工作負載不斷增長：對吞吐量、延遲和抖動敏感的高性能計算和交互式應用程序(例如遠程醫(yī)療和高頻交易)總是要求盡可能高的速度，隨著這些工作負載變得越來越普遍，對100 Gbps的需求也隨之增長。

2) 不斷增加的網(wǎng)絡負載：在過去的幾年中，移動設(shè)備和各種在線服務的廣泛采用增加了連接的數(shù)量和持續(xù)時間，以及通過它們傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。同時，疫情也推動了電子商務和在線服務的使用，遠程工作空前大漲。國外許多企業(yè)已經(jīng)宣布部分或所有員工將永久性遠程工作。所有這一切都意味著更多的網(wǎng)絡流量，也就進一步推動了 100 Gbps 的采用。首先是流量，隨著越來越多的公司和員工依賴數(shù)字工作負載，流量比預期的趨勢顯著增加。此外，大部分流量(如視頻)對延遲和抖動異常敏感，通過100 Gbps可以提高整體吞吐量，減少瓶頸。

3) AI 轉(zhuǎn)型：目前，人工智能的采用越來越普及，這對網(wǎng)絡的影響主要體現(xiàn)在兩個方面——吞吐量和延遲。首先，AI 及其底層 ML 模型增加了東西向的流量，因為訓練機器學習模型需要大量帶寬，訓練得越快，投入生產(chǎn)的速度就越快，也就能更快地提供預期的效益。其次，人工智能驅(qū)動的解決方案通常必須實時交付結(jié)果，并建立在高性能架構(gòu)上，以便為客戶交互提供毫秒級響應。所有這些都需要盡可能快地傳輸數(shù)據(jù)，目前的標準傳輸速度就是100 Gbps。

4)成熟度和成本降低：隨著其他三個因素的需求增加，網(wǎng)絡基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)(以及伴隨的安全和網(wǎng)絡監(jiān)控工具)穩(wěn)步成熟，底層組件的成本下降，現(xiàn)在需要有強大的硬件供應來滿足對更高速度的需求。

升級過程的注意事項

數(shù)據(jù)中心升級到 100 Gbps 涉及的不僅僅是更換基礎(chǔ)設(shè)施，以下是企業(yè)在計劃升級到 100 Gbps 時應牢記的一些重要注意事項。

工具能不能跟上?在將核心網(wǎng)升級到100 Gbps時，組織必須同步更新其網(wǎng)絡安全和性能管理工具。最佳做法是在升級的過程中盡早升級這些組件，以便維護安全保護，監(jiān)控網(wǎng)絡并排除故障，這樣做能夠方便比較升級前后的關(guān)鍵指標。

高速網(wǎng)段和低速網(wǎng)段之間如何橋接?大型企業(yè)網(wǎng)絡很少會一次全部升級。部分升級可能需要使用網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包代理 (NPB) 來橋接以不同數(shù)據(jù)速率運行的新舊網(wǎng)絡部分。

升級后如何保持網(wǎng)絡可見性?企業(yè)必須仔細評估前瞻性監(jiān)控解決方案，確保其能夠可靠地獲取數(shù)據(jù)包，并通過與其服務和用例對應的分辨率觀察關(guān)鍵性能指標。例如，如果應用程序不能容忍超過 5 毫秒的延遲，那么監(jiān)控解決方案必須以至少毫秒的分辨率觀察延遲。