软件定义网络（SDN）是数据中心的首要战略性发展趋势，这是因为它对企业数据中心和服务提供商都有巨大的影响。如果这些企业机构不在其战略中纳入SDN，那么它们有可能在竞争力方面落后于人。为何它有如此大的影响力？我们来看看谷歌凭借其SDN而取得的成果——利用率几乎达到100%，而传统网络的利用率只有30-40%。这是巨大的影响力——不仅仅是在成本竞争力方面。然而，为了实现SDNs的优势，企业机构将需要纳入大数据分析。

　 　 SDN有望改变网络，就像虚拟化改变计算机行业一样。由于网络的控制面脱离了转发层并且底层网络基础设施也分离出来，因此传统网络被转化为基于软件的模块化实体。其结果类似于服务器虚拟化——最佳性能需要针对虚拟化层以及存储、网络、操作系统和应用程序层的可视性。与之类似，为了最大程度实现SDNs的优势，你需要一个跨应用程序、所有网络元素和控制器的实时集成视图。通过SDNs，网络将适应你的业务应用程序。Splunk这样的大数据分析解决方案能够帮助你建立连接。

　 　 例如，拿应用程序服务来说，转播流行体育赛事时会突然出现流量激增。通过大数据分析，你可以轻松监测应用程序以及网络的利用率和性能。由于集中访问网络元素现已可用于端到端，如果出现应用程序流量激增，OpenFlow 这样的SDN控制器就能实时动态重新配置所有网络元素，并为整个赛事分配所需的带宽。对于大型地理分布式网络来说，充分利用SDN的能力需要大数据分析的规模。而解决这类问题的传统方式则是为峰值数据流量优化网络，使其在正常流量条件下不能得到充分利用，例如“通过增加带宽解决问题”这种低效技术。

　 　 另一个例子就是动态虚拟化数据中心，其中采用不断迁移、服务于移动用户的虚拟机。通过SDNs，你能够更灵活地让网络适应这些不断变化的流量模式。但是要想高效地适应流量模式，网络流量分析就变得更加重要了。可有效利用流信息（NetFlow、sFlow等）来实时洞察流量数据——对虚拟化应用程序性能的流量影响可通过大数据分析解决方案而轻松进行分析。网络工程师可大规模地实时轻松地排除故障、找到流量延迟和瓶颈，并确定历史数据流量行为的基准。

　 　 对SDNs的安全影响是什么？尽管带有SDN的安全架构仍在不断演进，我们已经知道，通过对转发面开放、集中化的可视性，将有更精细的方式来保护网络安全。数据流量的一部分可直接转发到监测解决方案中进行分析，这将加强安全性,并再次提高了大数据分析的重要性。此外，随着网络流量模式的变化，安全设备（防火墙、IPS、IDS等）的传统位置受到影响。安全政策应绑定特定应用程序，安全性也逐渐被软件定义和虚拟化。大数据分析能够提供对安全应用程序、网络应用程序和底层基础设施的统一洞察。

　 　 SDNs能够让你的网络团队超出网络的范畴进行思考——他们现在是更大的服务交付团队的一部分，并有一个更全面的运营视图。可不断扩展以应对大数据数量、速度和类型的分析工具是决策工具军团强有力的补充。提供SDKs和APIs的分析解决方案能够让业务应用程序层与网络控制器面之间实现轻松集成。

　 　 除了上述的灵活性和影响能力方面的优势，SDNs还能帮助你以更高的成本效益、更高效地运营网络。因此，随着你采用SDNs，要确保纳入大数据分析，为你的团队赋予更大能力，并最大程度实现投资回报。