“我们真正需要什么”，是进行园区网络建设前不可回避的问题。明确这一答案，才能真正确保网络建设能够满足当前及未来一段时间内的需求。
随着又一轮技术革命拉开序幕，数字化、智能化成为时之所趋。智慧园区建设要求园区网络不仅要满足基本的通信需求，还要支持各种智能化应用，这对网络的灵活性、可靠性和智能化水平均提出了更高要求。
但在具体实践中，面对升级需求，园区网络受制于架构现状、设备管理和空间资源，“想改不敢改”、“想加不能加”的情况时有发生。要构建一张能满足业务快速变化的网络，升级成本和技术难度往往成为挑战。
在此背景下，锐捷网络于日前正式推出极简光3.X解决方案，持续发挥以太全光技术优势，提供了一种契合数字经济时代的园区网建设新解。
握住“光”，又不止于“光”
早在2020年，锐捷就提出了“以太全光网”的构想。这一构想本身源于对更高速率、更大带宽以及更高效网络传输的渴求，通过探索以太网技术和全光网络技术结合的可能，解决传统园区网络中因铜缆限制而遇到的带宽瓶颈。
此后数年，锐捷的探索并未止步。回顾其以太全光解决方案的“进化史”，我们可以发现几个标志节点：
2022年，发布彩光方案，将波分技术引入园区，使得单根光纤能够传输多个不同波长的光信号，显著提高了光纤的带宽利用率；2023年，将波分技术与交换机融合，简化了网络的物理层设计，既经济又高效。
当时间齿轮来到2024年时，极简以太全光3.X方案正式亮相，全面支持光改、光混、彩光三种架构，进一步适配不同行业的网络部署场景。
极简光3.X在前一版本的基础上进行了更为大胆的创新与融合，主要体现在：
- 彩光升级。在原有的1G、10G等支持基础上，提供更多的速率支持选项；
- 将彩光与光混主机结合。既可采用彩光集中供电技术实现弱电间无源，强电间集中供电，又可通过光电分离式恒星主机搭配光电混合缆实现长距离光纤传输与PoE供电；
- 体验升级。比如通过有线全光网和无线Wi-Fi 7相结合，以全光网为高速率无线提供性能支撑；
- 场景适配。深入教育、企业、医疗等行业的细分场景，因地制宜提升用户网络应用体验。
可以看到，极简光 3.X 方案在努力向部署更灵活、运维更轻便、体验更流畅的方向革新。同时支持光改、光混和彩光三种架构，能更好地满足：
- 需求多样性：不同组织的网络需求千差万别，对于带宽、架构、成本效益等因素的考虑有其多样性。通过提供三种架构，可以更好地满足多元化需求。
- 扩展灵活性：企业的数字化水平不同，其所处的网络发展阶段也不同。支持多种架构可以提供更大的灵活性，允许企业根据自己的业务需求和预算进行选择和扩展。
- 技术兼容性：为了与现有的IT基础设施兼容，支持多种架构可以确保企业在不更换全部现有设备的情况下进行平滑升级。
场景化适配：成为扎根行业的六边形战士
有了更优的架构选择之后，剩下的重点就在于实战中的精准落地。其关键在于深入剖析各垂直行业，挖掘细分应用场景，以确保网络解决方案与需求的无缝对接与优化融入。
极简光方案的演化史本身就是锐捷研发团队倾听用户声音进行产品升级的成长史。极简光3.X就是现阶段锐捷提升解决方案与应用场景的贴合度与适应性的产物。
针对教育、医疗、企业等不同行业的特定需求，针对同一行业的不同应用场景，锐捷都能量身定制，提供专业的场景适配方案。
比如，以太全光网在高校的落地。整体依山而建的南京工业大学，由于其特殊的地理位置，楼宇分散，弱电间、区域汇聚如果出现断电等故障，运维难度大、耗时长，一旦断网会影响到师生正常教学和日常生活。通过以太彩光技术和设备集中供电方案，学校成功实现设备的数据与供电分离部署，数据走弱电间，实现全无源，供电走强电间，由后勤统一管理，大幅降低了运维压力，提升了网络稳定性。
再比如，以太全光网在医院的落地。对于甘肃省武威肿瘤医院来说，高清影像的即时读取在重离子技术治疗癌症中至关重要。临床诊疗中超过70%的数据来源于影像，而一次CT、MR检查影像数量会达到500到2000张，传统网络性能的局限严重影响医疗业务开展的效率。而通过以太全光部署，1:1带宽入室，1G大小的影像从加载到打开时间从5分钟降低到5秒钟，实现了接近60倍的速度提升。
而全光网在企业的落地会更多面临“千企千面”的难题。对此，锐捷网络企业行业技术总监胡波对此有深刻的体察。“基于企业的多样性，我们全光网方案有不同的部署模式去适应客户在物理层的情况。面向柔性生产线，网络解决方案需要支持快速调整和扩展，以适应生产线的变化；面向高温、粉尘的生产环境，网络设备必须具备相应的防护等级，以确保稳定运行；对于自动化生产线、机器人控制等应用，则可能更需要高带宽以保证数据实时传输。”
他以智能制造为例做了进一步说明：由工信部提出的《智能制造能力成熟度模型》划分了智能制造发展的5个等级，真正能达到 五级（引领级）的企业可能占比 5%，更多企业会集中在 一级到四级这个区间。对于这部分客户来说，他们的网络需求往往会快速变化且不可预估。因为在努力实现等级跃迁的同时他们的业务需求是高速变化的，高频的业务变化也会造成预期和需求的错位，而基础设施建设的滞后性又会制约业务的发展。
“我们的方案从两个层面解决这些问题：第一基础层面，我们有各种各样的灵活的模式去匹配用户的场景；第二应用层面，我们整个方案实际上最终一定会围绕‘帮客户去保障业务可持续运行’这个核心去发力。无论是部署、运维还是管理，我们的设计都是奔着这个目标去的。”
新技术纪元：与AI共舞
通过场景化适配，极简光3.X方案竭力为用户提供稳定、灵活、高效的网络环境，为用户后续的数字化、智能化升级提供了支撑。那么放眼大环境，在更广泛的数字化转型和智能化升级趋势下，极简光方案又将扮演怎样的角色呢？
近两年 ChatGPT的爆火带动了大模型的崛起以及生成式 AI 的落地，人工智能在几起几落后迈入新的发展纪元。在这波时潮下，极简光方案同样有借 AI 的东风。
锐捷网络EBG无线交换产品事业部总经理黄赞提到：“无线网优就是与 AI 结合的一个典型例子。之前网优依赖经验库和案例库去做匹配，现在我们新一代解决方案则利用 AI进行无线空口资源优化，提升单位时间内的空口时间利用率，大幅减少了人工干预，全面提升了运维人员的效率。”
海量终端的接入管理是另一个经典应用。“各种互联网终端的接入导致运维人员需要管理的终端数量急剧增加，审批流程繁琐，效率极为低下。而现在AI可以帮助识别和分类各种终端，自动化安全策略的实施，提高整体的接入管理效率。可以说，随着网络环境的日趋复杂，人力作用力有不逮的时候，AI的介入往往事半功倍。这是其核心价值点所在。”
如今提到 AI，大模型是无法回避的话题。对于大模型的普及应用可能对以太全光网技术造成的影响，黄赞同样进行了回应。
首先在智能网络管理方面，大模型可以用于优化网络管理和运维，通过分析大量网络数据，预测潜在的故障点，自动化配置和调整网络参数，提高以太全光网络的运行效率和稳定性。
然后在数据中心互连方面，随着大模型应用的普及，数据中心之间的数据交换量剧增，对网络带宽和延迟提出了更高要求。以太全光技术恰好契合这一需求，可以为大模型的训练、推理和数据传输提供支撑。
最后在边缘计算方面，端侧大模型、AI PC的应用往往需要边缘计算的支持来减少延迟，提升用户体验。这对如何利用以太全光技术更好地构建园区网络和边缘计算平台提出了新的挑战。
综上所述，大模型技术所驱动的智能化需求和数据密集型应用，将会促使网络基础设施不断向更高性能、更智能化的方向演进，以太全光技术作为现代网络基础设施的关键组成部分，也会在这个进程中升级蜕变。
