“我們真正需要什么”，是進(jìn)行園區(qū)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)前不可回避的問題。明確這一答案，才能真正確保網(wǎng)絡(luò)建設(shè)能夠滿足當(dāng)前及未來一段時間內(nèi)的需求。

隨著又一輪技術(shù)革命拉開序幕，數(shù)字化、智能化成為時之所趨。智慧園區(qū)建設(shè)要求園區(qū)網(wǎng)絡(luò)不僅要滿足基本的通信需求，還要支持各種智能化應(yīng)用，這對網(wǎng)絡(luò)的靈活性、可靠性和智能化水平均提出了更高要求。

但在具體實(shí)踐中，面對升級需求，園區(qū)網(wǎng)絡(luò)受制于架構(gòu)現(xiàn)狀、設(shè)備管理和空間資源，“想改不敢改”、“想加不能加”的情況時有發(fā)生。要構(gòu)建一張能滿足業(yè)務(wù)快速變化的網(wǎng)絡(luò)，升級成本和技術(shù)難度往往成為挑戰(zhàn)。

在此背景下，銳捷網(wǎng)絡(luò)于日前正式推出極簡光3.X解決方案，持續(xù)發(fā)揮以太全光技術(shù)優(yōu)勢，提供了一種契合數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的園區(qū)網(wǎng)建設(shè)新解。

握住“光”，又不止于“光”

早在2020年，銳捷就提出了“以太全光網(wǎng)”的構(gòu)想。這一構(gòu)想本身源于對更高速率、更大帶寬以及更高效網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)目是?，通過探索以太網(wǎng)技術(shù)和全光網(wǎng)絡(luò)技術(shù)結(jié)合的可能，解決傳統(tǒng)園區(qū)網(wǎng)絡(luò)中因銅纜限制而遇到的帶寬瓶頸。

此后數(shù)年，銳捷的探索并未止步?；仡櫰湟蕴饨鉀Q方案的“進(jìn)化史”，我們可以發(fā)現(xiàn)幾個標(biāo)志節(jié)點(diǎn)：

2022年，發(fā)布彩光方案，將波分技術(shù)引入園區(qū)，使得單根光纖能夠傳輸多個不同波長的光信號，顯著提高了光纖的帶寬利用率;2023年，將波分技術(shù)與交換機(jī)融合，簡化了網(wǎng)絡(luò)的物理層設(shè)計，既經(jīng)濟(jì)又高效。

當(dāng)時間齒輪來到2024年時，極簡以太全光3.X方案正式亮相，全面支持光改、光混、彩光三種架構(gòu)，進(jìn)一步適配不同行業(yè)的網(wǎng)絡(luò)部署場景。

極簡光3.X在前一版本的基礎(chǔ)上進(jìn)行了更為大膽的創(chuàng)新與融合，主要體現(xiàn)在：

彩光升級。在原有的1G、10G等支持基礎(chǔ)上，提供更多的速率支持選項(xiàng);

將彩光與光混主機(jī)結(jié)合。既可采用彩光集中供電技術(shù)實(shí)現(xiàn)弱電間無源，強(qiáng)電間集中供電，又可通過光電分離式恒星主機(jī)搭配光電混合纜實(shí)現(xiàn)長距離光纖傳輸與PoE供電;

體驗(yàn)升級。比如通過有線全光網(wǎng)和無線Wi-Fi 7相結(jié)合，以全光網(wǎng)為高速率無線提供性能支撐;

場景適配。深入教育、企業(yè)、醫(yī)療等行業(yè)的細(xì)分場景，因地制宜提升用戶網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用體驗(yàn)。

可以看到，極簡光 3.X 方案在努力向部署更靈活、運(yùn)維更輕便、體驗(yàn)更流暢的方向革新。同時支持光改、光混和彩光三種架構(gòu)，能更好地滿足：

需求多樣性：不同組織的網(wǎng)絡(luò)需求千差萬別，對于帶寬、架構(gòu)、成本效益等因素的考慮有其多樣性。通過提供三種架構(gòu)，可以更好地滿足多元化需求。

擴(kuò)展靈活性：企業(yè)的數(shù)字化水平不同，其所處的網(wǎng)絡(luò)發(fā)展階段也不同。支持多種架構(gòu)可以提供更大的靈活性，允許企業(yè)根據(jù)自己的業(yè)務(wù)需求和預(yù)算進(jìn)行選擇和擴(kuò)展。

技術(shù)兼容性：為了與現(xiàn)有的IT基礎(chǔ)設(shè)施兼容，支持多種架構(gòu)可以確保企業(yè)在不更換全部現(xiàn)有設(shè)備的情況下進(jìn)行平滑升級。

場景化適配：成為扎根行業(yè)的六邊形戰(zhàn)士

有了更優(yōu)的架構(gòu)選擇之后，剩下的重點(diǎn)就在于實(shí)戰(zhàn)中的精準(zhǔn)落地。其關(guān)鍵在于深入剖析各垂直行業(yè)，挖掘細(xì)分應(yīng)用場景，以確保網(wǎng)絡(luò)解決方案與需求的無縫對接與優(yōu)化融入。

極簡光方案的演化史本身就是銳捷研發(fā)團(tuán)隊(duì)傾聽用戶聲音進(jìn)行產(chǎn)品升級的成長史。極簡光3.X就是現(xiàn)階段銳捷提升解決方案與應(yīng)用場景的貼合度與適應(yīng)性的產(chǎn)物。

針對教育、醫(yī)療、企業(yè)等不同行業(yè)的特定需求，針對同一行業(yè)的不同應(yīng)用場景，銳捷都能量身定制，提供專業(yè)的場景適配方案。

比如，以太全光網(wǎng)在高校的落地。整體依山而建的南京工業(yè)大學(xué)，由于其特殊的地理位置，樓宇分散，弱電間、區(qū)域匯聚如果出現(xiàn)斷電等故障，運(yùn)維難度大、耗時長，一旦斷網(wǎng)會影響到師生正常教學(xué)和日常生活。通過以太彩光技術(shù)和設(shè)備集中供電方案，學(xué)校成功實(shí)現(xiàn)設(shè)備的數(shù)據(jù)與供電分離部署，數(shù)據(jù)走弱電間，實(shí)現(xiàn)全無源，供電走強(qiáng)電間，由后勤統(tǒng)一管理，大幅降低了運(yùn)維壓力，提升了網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性。

再比如，以太全光網(wǎng)在醫(yī)院的落地。對于甘肅省武威腫瘤醫(yī)院來說，高清影像的即時讀取在重離子技術(shù)治療癌癥中至關(guān)重要。臨床診療中超過70%的數(shù)據(jù)來源于影像，而一次CT、MR檢查影像數(shù)量會達(dá)到500到2000張，傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)性能的局限嚴(yán)重影響醫(yī)療業(yè)務(wù)開展的效率。而通過以太全光部署，1:1帶寬入室，1G大小的影像從加載到打開時間從5分鐘降低到5秒鐘，實(shí)現(xiàn)了接近60倍的速度提升。

而全光網(wǎng)在企業(yè)的落地會更多面臨“千企千面”的難題。對此，銳捷網(wǎng)絡(luò)企業(yè)行業(yè)技術(shù)總監(jiān)胡波對此有深刻的體察。“基于企業(yè)的多樣性，我們?nèi)饩W(wǎng)方案有不同的部署模式去適應(yīng)客戶在物理層的情況。面向柔性生產(chǎn)線，網(wǎng)絡(luò)解決方案需要支持快速調(diào)整和擴(kuò)展，以適應(yīng)生產(chǎn)線的變化;面向高溫、粉塵的生產(chǎn)環(huán)境，網(wǎng)絡(luò)設(shè)備必須具備相應(yīng)的防護(hù)等級，以確保穩(wěn)定運(yùn)行;對于自動化生產(chǎn)線、機(jī)器人控制等應(yīng)用，則可能更需要高帶寬以保證數(shù)據(jù)實(shí)時傳輸。”

他以智能制造為例做了進(jìn)一步說明：由工信部提出的《智能制造能力成熟度模型》劃分了智能制造發(fā)展的5個等級，真正能達(dá)到 五級(引領(lǐng)級)的企業(yè)可能占比 5%，更多企業(yè)會集中在 一級到四級這個區(qū)間。對于這部分客戶來說，他們的網(wǎng)絡(luò)需求往往會快速變化且不可預(yù)估。因?yàn)樵谂?shí)現(xiàn)等級躍遷的同時他們的業(yè)務(wù)需求是高速變化的，高頻的業(yè)務(wù)變化也會造成預(yù)期和需求的錯位，而基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的滯后性又會制約業(yè)務(wù)的發(fā)展。

“我們的方案從兩個層面解決這些問題：第一基礎(chǔ)層面，我們有各種各樣的靈活的模式去匹配用戶的場景;第二應(yīng)用層面，我們整個方案實(shí)際上最終一定會圍繞‘幫客戶去保障業(yè)務(wù)可持續(xù)運(yùn)行 ’這個核心去發(fā)力。無論是部署、運(yùn)維還是管理，我們的設(shè)計都是奔著這個目標(biāo)去的。”

新技術(shù)紀(jì)元：與AI共舞

通過場景化適配，極簡光3.X方案竭力為用戶提供穩(wěn)定、靈活、高效的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，為用戶后續(xù)的數(shù)字化、智能化升級提供了支撐。那么放眼大環(huán)境，在更廣泛的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級趨勢下，極簡光方案又將扮演怎樣的角色呢?

近兩年 ChatGPT的爆火帶動了大模型的崛起以及生成式 AI 的落地，人工智能在幾起幾落后邁入新的發(fā)展紀(jì)元。在這波時潮下，極簡光方案同樣有借 AI 的東風(fēng)。

銳捷網(wǎng)絡(luò)EBG無線交換產(chǎn)品事業(yè)部總經(jīng)理黃贊提到：“無線網(wǎng)優(yōu)就是與 AI 結(jié)合的一個典型例子。之前網(wǎng)優(yōu)依賴經(jīng)驗(yàn)庫和案例庫去做匹配，現(xiàn)在我們新一代解決方案則利用 AI進(jìn)行無線空口資源優(yōu)化，提升單位時間內(nèi)的空口時間利用率，大幅減少了人工干預(yù)，全面提升了運(yùn)維人員的效率。”

海量終端的接入管理是另一個經(jīng)典應(yīng)用。“各種互聯(lián)網(wǎng)終端的接入導(dǎo)致運(yùn)維人員需要管理的終端數(shù)量急劇增加，審批流程繁瑣，效率極為低下。而現(xiàn)在AI可以幫助識別和分類各種終端，自動化安全策略的實(shí)施，提高整體的接入管理效率。可以說，隨著網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的日趨復(fù)雜，人力作用力有不逮的時候，AI的介入往往事半功倍。這是其核心價值點(diǎn)所在。”

如今提到 AI，大模型是無法回避的話題。對于大模型的普及應(yīng)用可能對以太全光網(wǎng)技術(shù)造成的影響，黃贊同樣進(jìn)行了回應(yīng)。

首先在智能網(wǎng)絡(luò)管理方面，大模型可以用于優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)管理和運(yùn)維，通過分析大量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，預(yù)測潛在的故障點(diǎn)，自動化配置和調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，提高以太全光網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行效率和穩(wěn)定性。

然后在數(shù)據(jù)中心互連方面，隨著大模型應(yīng)用的普及，數(shù)據(jù)中心之間的數(shù)據(jù)交換量劇增，對網(wǎng)絡(luò)帶寬和延遲提出了更高要求。以太全光技術(shù)恰好契合這一需求，可以為大模型的訓(xùn)練、推理和數(shù)據(jù)傳輸提供支撐。

最后在邊緣計算方面，端側(cè)大模型、AI PC的應(yīng)用往往需要邊緣計算的支持來減少延遲，提升用戶體驗(yàn)。這對如何利用以太全光技術(shù)更好地構(gòu)建園區(qū)網(wǎng)絡(luò)和邊緣計算平臺提出了新的挑戰(zhàn)。

綜上所述，大模型技術(shù)所驅(qū)動的智能化需求和數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用，將會促使網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施不斷向更高性能、更智能化的方向演進(jìn)，以太全光技術(shù)作為現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)鍵組成部分，也會在這個進(jìn)程中升級蛻變。