sdn通常被網路專業人士描述為將控制平台和資料平台分離開來，雖然這在技術上沒錯，不過這種描述並未凸顯出sdn的實際效益。對於sdn來說，還有一種更有意思也更有價值的說法是網路定義、架構、實施以及運作策略的整合。這樣一來，如果網路確實是組織的迴圈系統，sdn可以讓其更智慧型、靈活且適應性更強。sdn分析則更是如此。
sdn是動態的，有反饋的
如今智慧型是非常必要的。網路已經成為真正的關鍵任務，且其複雜急需更好的情報用以操作。這恰是sdn真正的魅力所在，提供新的情報，帶來更高的效能、更好的安全、流量管理和彈性等關鍵性好處。藉由動態sdn機制規範的操作策略及其實施提公升了網路的性質，它能夠基於變化的環境改變操作行為。在這個過程中管理控制台是非常重要的，與此同時，一定程度的自動化也進來參與一腳。換句話說，軟體定義網路在正常操作過程中能基於環境動態地按照策略改變自身行為。
當然，最大的問題是如何實施這種行為。乙個潛在的大量的操作條件和事件以這種方式被量化來讓sdn恰當地做出反饋嗎?事實上，計畫總是趕不上變化快，答案顯而易見。網路受攻擊了嗎?某個網路部件出現故障後如何快速做出反應?假如軟體或者硬體公升級導致異常甚或其他連鎖反應怎麼辦?在管理控制台中敲幾個策略不太可能解決這些問題。
解決任何計算問題的關鍵是理解可用資料代表的意義。網路日誌和運算元據庫包含有乙個潛在的巨大的有用的資訊，然而若無適當的工具很少有人(或者說幾乎沒有人)能有檢索、收集並理解這些資訊的能力。不過事實是，這類工具已經在科學計算的其他領域存在了幾十年，不過都屬於一般的分析。
sdn分析有所不同
如同sdn一樣，sdn分析也有很多定義，其中最為有用的是「適用於當你不知道你要找的東西的時候能夠用到的工具和技術」。換句話說，「分析」意味著適用於大資料的分析策略和技術;「sdn分析」意味著在當今的網路核心中包括所有的大資料。人們很難篩選資料，找到解決特定問題的模式，而分析工具可以實現這個願望。sdn分析運用數值和圖形(視覺化)技術盡可能快地提供見解。
因此，當我們在sdn中融合了分析的力量，特別是在進行中而不是臨時搭建的基礎上融合了分析後會發生什麼?這就是我們未來的網路——因為有著持續的sdn分析和操作的反饋，即網路實現自我監控、自我優化、自動調整並保持與政策同步。這種自動化的形式是人工智慧的乙個分支，因此，還需要更多的嘗試和印證。
可能有人會認為在我們正視sdn分析之前軟體定義網路無法真正實踐，當然，也不刨除這種可能。
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