平面最近点对问题
给定平面上n个点，找出其中的一对点，使得在n个点组成的所有点对中，该对点间的距离最小。（对于对于多个最优解只输出任意一组）
暴力求解：
逐对比较所有的点对。复杂度为O(n ^ 2)
可以优化吗？
可以证明，该问题的计算时间下界为Ω(n * log n)。这个下界引导我们去寻找一个O(n * log n)时间算法。这时很自然地会想到用分治法来解这个问题。
既然是分治法，显然，要在点集(S)的规模上分割，于是有框架：
分：将点集划分成规模为原问题1/2的两半(P1, P2)，划分过程的复杂度不能超过O(n)，分别求解P1, P2。
合：将P1，P2的解合并出S的解，同样这一步的复杂度不能超过
考虑合并步骤，会发现并不简单，想一下合并时我们所掌握的信息，P1内的最近点对d1，P2内的最近点对d2。可是我们无法保证最近点对必然是这二者之一，还有的一种情况是最近点对的两端分属P1和P2。此时我们只有逐对比较P1，P2中的点对，这一操作的的复杂度为O(n ^ 2)，不符合之前的分析。
现在要思考如何减少(P1, P2)点对的比较次数。
之前我们一直没有讨论P1，P2究竟如何划分。注意：这一划分成本不能超过O(n)。
这貌似没有头绪。那么退一步，先来考虑一维时的情形：在一维上的最近点对问题可以通过先排序。再逐对比较相邻点得出。这似乎推广不到二维上。
我们需要套用分治的套路：
将点集分成两部分
从刚才的方法，我们们知道在一维中可以先排序
此时选取中点划分也比较简单：直接取有序集的中点元素。
合并步骤也非常简单：
注意通过之前的排序和划分，我们在空间上取得了非常好的性质：
(p1, p2)形式的最近点对必然由P1和P2中最靠近分割轴的点组成。
换句话说这个合并步骤只需要O(1)的时间。
在一维时，我们并不需要将P1和P2中的点逐对地比较，因为我们在划分时构造了点集在空间上的性质：P1和P2在空间中是分离的，而子空间内的点集可以按照距分割点的远近排序（这正是预排序的目的之一），通过这种空间上的性质可以减少比较次数，那么有没有可能推广到二维呢？
难点在于二维无法像一维上一样排序，毕竟多了一个维度，不过也不太苛刻，毕竟只要O(n)就好。那就退一步考虑，能不能在一个维度上排序？确实可以。
现在假设P1和P2都在y轴上拍好了序，那么对于P1中相邻的两点a，b(a.y & b.y)，它们之间的比较结果就可以复用了，想象一个滑动区间，当P1中的比较点从a变成b时，窗口必然下滑，对于在a时已经滑出窗口上方的点在b时几乎不用考虑，这里的几乎引出了另一个维度上的考虑，我们要为滑动区间加上宽度。
是我们还没有考虑过区间的大小（高度和宽度）。想象P1和P2通过某种神奇的构造使得区间总是包括P2中的所有点。能否排除这种情况？
首先我们设两个子问题各自的最短距离d1，d2，然后d = min(d1, d2)。
结论：P1，P2各自子空间中不可能有两个点的距离小于d，我们在寻找的(p1, p2)的距离小于d。
d可以界定区间的大小，我们定义最终有下图：
图中绘制了一个相对于a的窗口，高为2d，宽为d，这个窗口向下滑动时离开的点必然无法与a的后继们构成小于d的点对。
这个框中可以容纳多少点？
由d的意义可知，P2中任何两个S中的点的距离都不小于d。由此可以推出矩形R中最多只有6个S中的点。事实上，可将矩形R的长为2d的边三等分，长为d的边二等分，由此导出6个(d / 2) * (2d / 3)的矩形。
若矩形R中有多于6个点，则由鸽舍原理易知，至少有一个(d / 2) * (2d / 3)的小矩形中有2个以上S中的点。设u，v是位于同一小矩形中的两个点，则
(x(u) - x(v)) ^ 2 + (y(u) - y(v)) ^ 2 &= (d / 2) ^ 2 + (2d / 3) ^ 2 = 25 / 36 * d ^ 2
因此，distance(u, v) &= 5d / 6 & d。这与d的意义相矛盾。也就是说矩形R中最多只有6个S中的点。
6是一个常量，也就是说我们构造的空间结构可以将合并时的成本控制在O(6 * |a|) = O(n)。
刚才我们定义了在y轴上的合并方法，即要在x轴上做点集分割，即要在x轴上做预排序。
我们同时需要在x轴和y轴上排序。。。
仔细分析一下，其实不必在x轴上排序，这是为了划分点集，而我们可以通过线性时间选择在按y轴排序的点集上找到x轴上的中点。因为需要维持y轴有序，必然需要额外的空间，不过方法大概是可行的。
还有一个方案
仔细思考一下，可以发现对x轴有序和对y轴有序的要求不是同时的，一个是在划分时的要求（自上而下过程），一个是合并时的要求（自下而上过程）。
前者通过预排序可以实现，后者又如何为之？
考虑一下，什么排序算法在分割时并没有对数据做操作，当问题分解到底后才开始自下而上地构建有序？并归排序。
我们可以在算法中嵌入并归排序，或者说在并归排序中嵌入算法。（同样的思想：逆序对）
在x轴对点集S预排序
分割：在x轴上对点集的规模做二分割
递归基（点集元素个数 & 3时）
元素个数为1，返回Inf
元素个数为2，返回两点距离，并将二者按顺序放好
合并：（此时已知d，P1，P2也各自有序）
维护一个队列保存窗口中的点
逐个取出P1中的点p，取出队列中的点，与p适配，并决定是否留存（到一个临时空间）。再加入前方的点（至多6个）
P1，P2并归（巧妙的话，这一步可以在上一步同时完成）
返回最小值
合：将P1，P2的解合并出S的解，同样这一步的复杂度不能超过 O(n ^ 2)。
应该是O(n)| 全部问题
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已有帐号？
社交帐号登录
无法登录？
社交帐号登录作为一名高校教师，科研和教学任务这么繁重，为什么要花很多时间来亲自翻译这本书呢？简言之，有四方面的原因。第一是SDN技术很重要；第二是我非常愿意为SDN 领域做此贡献；第三是我认为这是一本非常好的SDN著作；第四是SDN技术众说纷纭，如果翻译不专业，容易误导读者，我作为一名SDN 研究者，愿尽绵薄之力。
本书两位原作者Thomas D. Nadeau 和Ken Gray 都是SDN 界的专家。2011 年11 月在台北举行的国际互联网标准组织IETF 第82 次大会的SDNP 工作组BoF 会议上，Thomas D. Nadeau 作为SDNP Framework 草案和Problem Statement 草案的作者发言，让我印象深刻。此后两位专家在SDN 领域做了诸多贡献，并在约半年前写成此书。书中除了对SDN 技术有较全面的综述外，还提出了很多关于SDN 的独特视点，相信能对读者有所启发。
两位SDN 业界资深人士David Meyer 和David Ward 为原著所写的推荐序值得一读。正如David Ward 先生所说：“这样的变革往往每八至十年就会出现一次，对人们如何构建、使用和推广技术都能产生持久的影响。技术变革还迫使人们以新的方式来重新寻求商业机会。”难得的是，David Ward 又为本书中文版送来了一篇概述了SDN 最新发展动向，并对SDN 的未来给予展望的推荐序。
本书中文版邀请了工信部电信研究院科技委主任、原总工程师、中国通信标准化协会IP与多媒体标准技术工作委员会主席蒋林涛作序；邀请了国内的知名专家学者为本书撰写了推荐语，包括中国联通科技委主任刘韵洁院士、中国教育和科研计算机网网络中心副主任李星教授等。这些序言和推荐语的观点会使读者深受启发。在此对各位专家表示诚挚的感谢！
本书前言可以结合第1章一起阅读，这里给出了SDN的发展背景和意义，相信读者读完一定会感到耐人寻味。我最初试译这里的时候感觉作者的话语十分晦涩，译完全书后，却对作者有了很深的共鸣。目前业界有一些人对SDN 存在两类片面态度。一类是片面注重SDN的炒作，造成人们对SDN产生了“传说中的独角兽”这种看上去辉煌、实际上虚无缥缈的感觉。另一类是片面认为SDN就是一种炒作，而忽视了SDN 实际上有很深刻的技术内涵和技术基础（本书就是介绍这些技术的）。因此，SDN就如本书封面上的鸭子一样，其实质动作因为发生在水下而没有被人们所看到，实际上却有强劲的脚蹼在水面下推动它不断前进。事实确实如此，难道SDN 不是正在稳步前行吗？
对于关注SDN技术研究的读者，本书涉及SDN 体系结构的是第2章、第5章、第9章和第13 章。阅读本书第2章有助于读者思考为什么要采用集中式的控制平面，了解目前控制平面的各项技术，值得关注的是“逻辑上集中式”这种结构。第5章在本书处于重要地位，有助于读者了解各种传统的和现代的网络可编程技术。值得注意的是作者提出的应用程序与网络的鸿沟问题，以及需要什么样的编程接口。虽然在这方面可能还没有理想的答案，但作者讲述的角度相信能让读者耳目一新。第9 章在本书中处于核心地位，结合作者的工作介绍了SDN 的理想框架，特别是OpenDaylight项目的工作。SDN框架不仅是SDN 控制器的基础，也与SDN 的整个生态环境相关。作者在这里从用户角度特别强调了标准化的北向API 的重要性。第13 章涉及了作者对一些前沿问题甚至经济学方面的思考，值得关注的是几种SDN 的定义。相信上述章节可以加深读者对SDN 的理解。
对于关注SDN技术开发的读者，本书涉及SDN关键组件的是第3章、第4章和第8章。第3章介绍了SDN中一种最具革命性的数据平面抽象技术OpenFlow及其进展，特别是探讨了OpenFlow与传统网络混合运行的方法。第4章有助于读者了解目前主流的控制器，及其与所谓的“理想化的SDN控制器框架”（实际上就是OpenDaylight项目的框架）的对比。值得注意的是OpenFlow 并非SDN 唯一的南向协议。第8章主要介绍获取SDN 网络拓扑（这是网络视图中最重要的部分）的各类技术，值得关注的是获取多个层次的拓扑视图这一观点。相信上述章节能成为SDN设计和开发中手册式的工具。
对于关注SDN 技术应用的读者，本书涉及SDN应用的是第6章、第7章、第10章、第11 章和第12 章。第6章所介绍的数据中心，是SDN 技术应用比较典型的环境。第7 章讨论的网络功能虚拟化NFV和服务链则是电信运营商非常关注的SDN应用场景。第10~12章给出了SDN在带宽、数据中心和安全等三方面的具体应用案例，其中一些是作者的实践。相信上述章节有助于启发您结合自己的需求开拓新的应用。
由于本书涉及的技术内容较为全面，限于篇幅不可能对每种技术都详细介绍，但每章均有几项甚至几十个脚注，其中提供了不少延伸阅读的参考文献或软件系统的网站。对于高阶的读者，如果感到还不解渴，建议进一步阅读脚注中提到的那些参考资料。
本书翻译工作的情况如下：毕军负责翻译了原作者和原推荐序作者为中文版写的两篇推荐序、两篇原著推荐序、第2章、第3章、第4章、第5章、第8章、第9章、第13章（约12万余字），参与了前言的一部分翻译。单业负责翻译了第6章和第7章（约4万余字）。张绍宇负责翻译了前言和第1章、第10~12章和封底（约4万余字）。姚广翻译了第4 章的文字初稿，由毕军最后完成该章文字并翻译了该章所有插图。另外，王参与了第2章少部分初稿的翻译。
本书审校工作的情况如下：刘军参与了全书各章的审校。周超参与审校了各篇推荐序、前言、第1~4章，并对各章进行了通读。毕军参与审校了单业和张绍宇所翻译的各章。
人民邮电出版社图灵公司对本书的出版予以高度重视，李松峰主任带领李瑛、李静、毛倩倩等编辑日夜工作，提高了本译著的质量。特别是李松峰主任亲自参与翻译过程中多项讨论，提出了很多宝贵建议。本书出版付印过程中参与服务的还有多位台前幕后的工作人员。对此予以特别感谢！
本书翻译过程中面临的一个困难是SDN 是很新的领域，加之读者的技术程度不同，有很多专业名词是否翻译，如何进行中文翻译等很值得研究。由毕军、刘军、周超和李松峰进行了十余次讨论确定，在编辑协助下整理了本书术语中英文对照表，为读者阅读时快速查找提供便利。
关于书中一些较为专业的插图（例如某些软件的体系结构）是否翻译，我们也进行了深入讨论。对于高阶的读者，可能更愿意看到原图，这样可以最大限度保持原意。但考虑到目前市场上很多译著对插图不翻译的效果并不好，而读者的技术程度又有很大差异，最后决定统一进行插图翻译。由于一些软件模块和术语并没有翻译标准，其中文词汇不一定能与原英文单词一一对应，因此高阶的读者如觉得需要进一步确认其英文原意，可参考该软件的网站等参考资料。
本书英文版出版不久，考虑到SDN领域这么受业界关注，中文版需早日与读者见面，因此留给译者的时间有限，相信不少译者2014年春节和寒假时间，都献给了此书的翻译事业。虽然译者已经竭尽全力尽量地以“信、达、雅”为标准来还原作者的本意，也合作进行了多轮的审校和通读，但仍难免有疏漏之处，如读者发现任何不理想之处，望能不吝赐教，我们将在再版时予以纠正。
有人问，SDN是否会成为另一个ATM，“其兴也勃焉、其亡也乎焉”？我个人的学术观点认为，SDN 分为广义SDN和狭义SDN。广义SDN 代表一种哲学和方向，就是对整体网络的可编程性（不仅是对单个设备编程），狭义SDN 是目前各种实例化的SDN体系结构或其组件技术。在SDN 界没有“上帝”，不应抱残守缺。只要我们吸取经验教训，保持开放的心态来深入研究、改进和实践，就可以实现SDN 所描绘的美好蓝图。我想再一次引用David Ward 先生在推荐序中所说的话：“IT 行业正在经历一场巨大的转变，将使用户对其应用进行构建、测试、部署和以货币化的方式进行彻底革命。这是网络业乃至整体IT 业的新时代，这是改变游戏规则的时代。”因此，不论您是网络领域的研究者、工程师、学生，还是从事信息技术相关领域工作的人士，相信阅读本书都会带给您极大的收获，并能引发您对SDN 的深入思考。
2014年3月于清华园
本文目前还没有评论……技术变革会影响开发人员和工程师建立和设计其业务架构，且影响十分巨大。这些变革并不适用于摩尔定律，而且它往往不仅影响IT 领域，而且也影响商业环境。这样的变革往往每八至十年就会出现一次，对人们如何构建、使用和推广技术都能产生持久的影响。技术变革还迫使人们以新的方式来重新寻求商业机会。
在1996 年，Gartner 公司提出了“面向服务的体系结构”（service-oriented architecture，SOA）。到2000年，该构架已占据了中心舞台，其核心目的是使网络连接的大量计算机易于合作，以服务而不是人工交互的方式来交流信息。这不需要程序或应用本身进行底层的更改。从本质上讲，它起到了与一台机器上单个操作系统相同的作用，却应用到了服务器组成的整个基础设施上，使更可用、更灵活又更可扩展的应用和服务得以构建、测试、部署和管理。它引入Web 服务作为事实上的方法，使功能构建模块可通过标准的、独立于平台和语言的IP 协议来访问，得以对IT 基础设施进行更快和更容易的开发、测试、部署和管理。
当看到软件定义网络时，人们也会有同感，网络是IT的基石，网络建立起新的体系结构，也就创造了新的商业机会。从本质上讲，网络让IT变得比以往任何时候都更加重要，并且成为新业务的助推器。网络如果以正确的方式来架构和运用，就能成为目前最大的业务推动者，即可以把网络、服务器和存储紧密联系在一起，使SOA的原则在网络层得到执行。SDN和网络API，可以更方便地实现对网络和服务的编程意图和状态接收，一改网络必须由魔法师们来建造和运行的传统观念。总之，当SOA原则应用于网络层，网络就变得更容易、更可编程、更灵活，企业也就能够根据业务变化的速度转换IT 技术，这些都以新的方式增加了商业的价值。
但究竟什么是软件定义网络？许多阵营都有不同的定义。简单来说，SDN是简化网络的一种方式或体系结构，而且还能使网络对其工作负载和服务的要求更具有反应性。IT基础设施必须紧随机应需而变，必须用全新的方式支持快速灵活的商业运作。从实用角度出发，SDN的定义可以是这样的：SDN在功能上使网络能被运营商以编程方式来访问，从而实现自动化管理和服务编排，跨多个路由器、交换机和服务器应用配置策略，以及对执行这些操作的应用程序与网络设备的操作系统进行解耦合。
SDN越来越成为各个行业的流行语，有必要回顾一下为什么SDN会出现。从历史上看，网络配置状态大致总是静态的、不变的，并且通常是不让碰的。通常是要在一台设备上手动和基于命令行（CLI）进行配置，网络管理基本靠 “屏幕抓取”或使用Expect脚本的方式来解决可管理性问题和核心的可扩展性问题（剪切和粘贴方式）。编程接口最高端基本就是XML 接口和执行Perl、TK/TCL 和Expect。然而，当要对付一个大系统的许多台路由器、交换机和服务器时（以及面向的服务要在多个域的不同用户、权限和策略中来路由通信流量时），控制和管理状态需要以一个操作来应用到全网。一个接一个地对网元的管理根本就不够灵活和敏捷，也无法支持动态或瞬时数据（配置和状态无法持久地保持在配置文件中）的概念。但当SOA原则开始向下改变南向接口，在网络层得到应用并获得了认可时，新的体系结构伴随着网络技术的进步，使软件定义网络得以出现，用户得以用新的方式来实现网络的力量。
是的，路由器、交换机、服务器、网关等的协议接口确实已有多年历史了。几十年来，互联网中对订阅用户、会话和应用程序等相关的动态数据进行编程确实存在并得到了广泛部署。这些协议的服务器（例如，Radius、Diameter、PCMM、COPS、3GPP）都可以被视为早期形式的SDN，难道它们不是吗？现在有点不同的是，SDN体系结构的一个主要功能是：能够在一个平台上编写应用程序，该平台把从不同来源或数据库获得的数据定制化为一个网络范围的操作。
SDN 也是这样一个体系结构，即集中式的管理下的分布式控制平面、管理平面和数据平面，其中由策略来决定的转发规则是集中式的，而实际的转发规则处理是分布在多个设备上的。在这个模型中，应用程序策略的计算（例如服务质量、访问控制列表和隧道建立）实时地发生在本地，策略的质量、安全和监控被集中地管理，然后推送到了交换/ 路由节点。这允许更大的灵活性、可控制和网络本身的可扩展性，并允许使用模板、变量、用户的多数据库和政策等等，来生成或编译出所需的配置和状态，并将其下载到路由器和交换机中。理解SDN的关键点是，SDN不会取代路由器或交换机上的控制平面，而是对其进行补充。怎么补充？ SDN同时提供整个网络的视图，而原来只能看到拓扑中一个位置（如路由器或交换机）的视图。动态路由和信令与集中式视图的结合将异常地强大。这可以对故障事件提供最快的保护，具有最大的弹性，可以用一个命令就把服务集成到网络中。两种技术双管齐下，的确是迈进了一大步，这是以前的工具箱中所没有的。
SDN有几个种，另外人们也经常提到一些组件。OpenFlow 是其中之一，它从体系结构上把网络设备上的数据平面与控制管理平面分离。这就可以用集中式的控制器来管理转发节点上的数据流。但是，OpenFlow 只是SDN 中的一个协议和一个元素，现在还有许多其他的协议，例如I2RS、PCE-P、BGP-LS、FORCES、OMI 和NetConf/Yang 等，所有的这些也都是开放标准。请记住最重要的是， SDN不是一种协议，它是一种适用于运行和编程的体系结构。
SDN能给我们带来什么呢？ SDN体系结构使网络和网络数据更靠近应用层，也让应用层更靠近网络层。正如SOA实践一样，不再需要人工或脚本语言来双向地分发数据和信息了，因为现在已经演化出API和工具，可以通过开放接口和互操作的方式来安全并可扩展地传递数据和信息。网络中的数据（统计数据、状态、订阅用户信息、服务状态、安全、对等体等）可被应用程序分析和使用，从而实现调控意图并把网络编程为新的配置。网络编程结果既可以持久不变，也可以瞬间改变。
可编程性（即通过API 和开放接口访问网络）是SDN的核心。同样重要的概念是把控制和管理平面挪到交换机/ 路由器之外的应用中，并通过SDN 协议来连接应用与网络设备。这些设备外的应用实际上就是软件开发者所说的“平台”，因为它有自己的一套API、逻辑，以及向网络提出要求、接收事件、处理SDN协议的能力。这里关键的是，程序员不需要知道SDN 协议，他们只要会根据控制器的API写程序就行。程序员不需要知道各种网络设备的不同配置语法或语义，因为他们使用控制
器的API编程，而控制器负责与各种设备沟通。不同厂商、时代和种类的设备（例如传输设备、交换机、无线基站、用户终端网关、对等路由器、核心路由器和服务器），都可以用集成到控制器底部的SDN协议来编程。程序员只使用控制器顶部的API来自动化、编排和操作网络。这并不是说控制器就一统天下了，也不是说控制器能满足网络所有的层次和功能，而是说现在的网络已经可以脱离设备被抽象和编程了。因此，当SDN 与OSS（运营支撑系统）或IT系统等IaaS（基础设施即服
务）层集成后，网络的自动化和编排速度，就能达到像用户登录和在服务器间分配任务一样快。
对新工具的使用习惯也与整个SDN运动相关，这通常由系统管理员来使用，现在也提供给网络运维人员了。Puppet、Chef、CFEngine 等工具以新的方式来自动化或编排网络，即现在可以通过创建插件利用网络的开放接口来使用网络数据。还可以使用控制器的API 方便快捷地在多语言网络中构建和应用策略，并集成到现有的工具如集成开发环境IDE（NetBeans、Eclipse 等）中。相比传统方式下使用的命令行界面CLI模型，这给网络工程师带来了更好的用户体验。
在深入探讨示例之前，我们首先要理解SDN 实际上解决了什么，以及为什么要向这个特定的体系结构转变。随着网络的发展和新服务的部署，以新的方式让用户可以更方便地提供新的服务并实时地编排网络资源，变得非常重要。实现了这一点，就可通过快速可靠的资源调度自动化，并让网络直接对应用程序的请求作出响应（而不是由人来干预），从而降低成本。这使得运营商能够使用编程的（且可扩展的）控制来创建和应用服务，这比手工的命令行界面更简单。此外，SDN 使基础设施、服务和应用得以优化：它扩展了新的网络数据和能力并应用于上述体系结构，创建出新的方式，不仅优化了现有的应用，而且可插入新的服务或产品，提供更好的用户体验或创建了可货币化的新产品或先进功能。
随着SDN 的发展，我们有必要看看一些实现的案例，才能理解为什么对各个行业（例如视频分发、用户服务和移动、有线和宽带、安全和运营商边缘）而言，接受SDN势在必行。在SDN充分释放其潜力的地方，人们要的不仅是对网络功能进行编程并扩展到整个基础设施，而且是为新的使用案例而把服务器、存储和网络紧密联为一体。在这种情况下，无论是物理的、虚拟的还是混合的系统，实际上都可以彼此相互作用，从而获得更大的基础设施灵活性。
基于网络状况与规则变化的流量策略和重新路由也是常见的应用，比如新的服务或数据插入到应用程序，能够清晰地对带宽划分优先级，为那些支付了溢价金额的用户提供更快的连接速度。当人们应用SDN 和独立于数据平面的集中式管理平面，就可迅速做出决定把数据流量重新路由到哪里，因为这是通过对软件接口（API）进行编程而实现的，而不是使用设备上的CLI 的方法。
一个先进的案例是混合云。在这种情况下，一个应用程序可以运行在私有云或数据中心，当需要降低计算容量峰值或成本时，又可以利用公有云1。历史上看，云爆发（cloud bursting）一般仅用于非关键任务的应用或服务的环境中，但随着网络与软件所采用的原则紧密结合，应用场景也发生了变化。现在，应用仍可以继续遵循IT组织的策略和规则。如果它依赖基于云用户端部署的，而不是在公共云环境中部署的各种数据或信息，应用还可以保留其依赖模型。它允许应用在不同的平台上运行，无论它建立在哪里。
1.这里指的技术就是云爆发。
当人们审视SDN时，还必须考虑网络功能虚拟化（Network Functions Virtualization，
NFV），以及它所关联的更广泛的基础架构和虚拟化场景。从物理到虚拟的过渡正在业界引导许多变化。通过把硬件（物理的）关联到软件（虚拟的），包括网络、服务器和存储，就可以虚拟化网络服务，它们可以编排调度得与其他工作负载一样快。
再结合广域网的编程接口，可以绝对保证实现服务交付。SDN 与NFV 结合，是计算和网络的关键体系结构转变。这一转变的标志是基础设施的动态变化与客户需求密切契合，通过分析来协助预测性能要求，以及一整套管理和服务编排工具，使网络功能和应用以更快的速度和更低人工干预来放大、缩小和扩展。这个变化会深刻影响人们如何为应用构建云平台，并在最基本层面上必须提供工具和技术，让网络能与平台一样快速地响应不断变化的工作负荷需求。工作负荷需求中还可以包括满足其所需的网络需求。
重要的是，要注意并非所有的网络都是一样的，这就是为什么当从网络（无论是从物理设备还是虚拟设备）中抽象出控制时，了解底层基础设施是至关重要的。网络功能虚拟化仅仅是增加了虚拟的或云端的设备，以加强传统的基础设施。然而，必须考虑把云端和云用户端的产品结合起来，才能确保不仅是运行应用系统或服务的企业，而且是使用服务的用户（无论他们是企业内部用户还是外部的客户），都能有无缝的体验。
那么人们为什么关注SDN ？从技术方面来看， SDN 让人们有了更大的灵活性和敏捷性，为基础设施提供了各种选择。通过允许对数据进行集中式控制，并与网络及存储和服务器进行整合，人们在性能、速度、流量的优化和服务保障方面有了一致性的视图。使用可在多种语言和工具中使用的编程接口（API），运维人员和管理员可以迅速地响应内部和外部客户在业务方面的需求。现在，他们可以将策略应用到内部开发组织，让他们的网络数据更有效地在服务器群中运转起来，甚至有可能构建出具备网络智能的更快、更高性能的应用。让数据以一种安全的和可扩展的方式来提供，整个IT组织都能受益，而且因为开发和部署周期更快以及更容易提交新服务，业务也同样受益。SOA 给开发者的许诺，即只写一次然后到处都可以运行，现在可以通过底层网络在整个企业、接入网、广域网和数据中心（物理的和虚拟的）内分发信息的能力来完全实现。这使得应用打破了OSS与管理平台之间的界限，这个界限以前限制了应用在不同的环境中运行的能力。
IT 行业正在经历一场巨大的转变，将使用户对其应用进行构建、测试、部署和货币化的方式进行彻底革命。有了SDN，网络现在已更像一个应用程序（反之亦然，应用程序也更像网络了），这将孕育出更智能、更快速、性能更好的应用程序。它使网络以新的方式来实现自动化，为用户提供更大的灵活性和可扩展性，并为业务释放出成本节约和创收的潜力。这是网络业乃至整体IT 业的新时代，这是改变游戏规则的时代。请看本书吧，开卷有益，你不可不读。
——David Ward
思科系统公司首席技术官
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