根据Kentik发布的一份新报告，云计算的采用仍然是造成网络复杂性的*令人烦恼的因素。该调查报告是基于参加Cisco Live 2017大会的203名IT专业人士进行的调查报告，****的是云计算，紧随其后的是IoT、SDN和网络功能虚拟化（NFV）。
该报告显示，即便机器学习被视为“网络管理的重要技术”，但大多数组织仍然没有准备好通过机器学习进行网络自动化。
超过三分之一（36%）的受访者表示，云计算为其组织带来了*大的网络复杂性，仍然可以提高云计算和数字商业网络的运营可见性。报告显示，组织需要更好地发现DDoS攻击，三分之一（32%）的受访者表示他们正在使用DDoS检测技术。
大多数组织（70%）表示使用相同的工具栈来管理网络性能和**性，这在一定程度上阻碍了运营效率。然而，一半以上的受访者（59%）表示，他们的组织尚未使用相同的工具。
Kentik的联合创始人兼**执行官Avi Freedman说：“我们数十个*大的用户告诉我们，业界目前对直观的系统和新兴的机器学习能够在问题发生之前对网络状况进行监控、识别和反应的问题莫衷一是。Cisco Live上的*新调查结果显示，2016年和2017年的关键业务重点是**了解混合网络的复杂性；检测和防止DDoS；整合可以从网络分析提供运营商和业务价值的工具。受限数据中心和云拓扑之外的**自动化仍然是用户追求的愿景，但是网络运营商表示他们需要更深入**地了解网络的性能和**性，才能使自己的网络自主运行。”
他表示：“实时网络流量智能化是网络运营商支持其数字化转型的关键指标。”
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