O que é inteligência artificial (IA) para redes?

A inteligência artificial (IA) para redes é um subconjunto da AIOps específico para a aplicação de técnicas de IA destinadas a otimizar o desempenho e as operações da rede.

Os sistemas de rede estão se tornando cada vez mais complexos devido a iniciativas de transformação digital, à multinuvem, à proliferação de dispositivos e dados, ao trabalho híbrido e aos ataques cibernéticos mais sofisticados. À medida que a complexidade da rede cresce e evolui, as organizações precisam das habilidades e dos recursos das operações de rede para evoluir também. A escassez de talentos e as restrições de orçamento só contribuem para esse desafio. Para superar esses desafios, as organizações estão adotando a IA para redes como ajuda.

Principais tecnologias de IA para redes

Para ser bem-sucedida, a IA precisa de aprendizado de máquina (AM), que é o uso de algoritmos para analisar dados, aprender com eles e fazer uma determinação ou previsão sem exigir instruções explícitas. Graças a avanços feitos nas capacidades de computação e armazenamento, o ML evoluiu recentemente para modelos estruturados mais complexos, como o aprendizado profundo (DL), que usa redes neurais para ainda mais informações e automação. O processamento e a compreensão da linguagem natural (NLP/NLU), os modelos de linguagem de grande porte (LLM) e a IA generativa (GenAI) são outras ferramentas de IA que impulsionaram o avanço recente da IA, especialmente na área de assistentes virtuais.

A função da IA em ambientes de rede.

Recursos de IA para redes

A IA em redes fornece valor substancial para as empresas em quase todos os setores. Aqui estão algumas maneiras pelas quais as soluções para redes com IA estão fornecendo resultados reais para os clientes:

Detecção de anomalias na série temporal: A IA pode detectar anomalias na série temporal com uma correlação que permite aos engenheiros de rede encontrar rapidamente relações entre os eventos que não ficariam tão evidentes mesmo para um especialista em redes experiente.
Correlação do evento e análise da causa principal: A IA pode usar várias técnicas de mineração de dados para explorar terabytes de dados em questão de minutos. Essa possibilidade permite que os departamentos de TI identifiquem rapidamente qual recurso (por ex., sistema operacional, tipo de dispositivo, ponto de acesso, switch ou roteador) está mais relacionado a um problema na rede, o que agiliza a resolução do problema.
Previsão das experiências do usuário: Com base nas condições da rede, a IA pode prever o desempenho da Internet de um usuário, permitindo que o sistema ajuste dinamicamente a capacidade de largura de banda com base em quais aplicativos estão em uso em horários específicos
Ações recomendadas e autônomas: A IA avançada pode não apenas identificar a causa-raiz de um problema, mas também sugerir ações que o operador de TI pode tomar para remediar ou corrigir automaticamente o problema sem intervenção humana. Isso permite o máximo tempo de atividade e as melhores experiências possíveis para o usuário final
Assistentes de rede virtuais: Os assistentes de rede virtuais com IA funcionam como membros da equipe de TI para identificar rapidamente problemas de rede, recomendar ações para melhorar o desempenho da rede e acelerar a pesquisa na documentação

Benefícios da IA para redes

A IA para redes aprimora as experiências do usuário final e do operador de TI, simplificando as operações, aumentando a produtividade e a eficiência e reduzindo os custos. Ela simplifica e automatiza os fluxos de trabalho, minimizando os erros de configuração e agilizando os tempos de resolução. Ao fornecer insights proativos e acionáveis, a IA para redes permite que as operadoras resolvam os problemas de rede antes que eles levem a um oneroso tempo de inatividade ou a experiências ruins para o usuário. Em vez de procurar "problemas do tipo agulha no palheiro", os operadores de TI têm mais tempo para se concentrar em iniciativas mais estratégicas.

O que buscar em uma solução de IA para redes

Sem a estratégia de IA certa, a TI simplesmente não consegue acompanhar os requisitos de rede rígidos atuais. Aqui estão diversos elementos tecnológicos que uma solução de IA deve incluir:

Os dados certos: Qualquer solução de rede com IA significativa começa com um enorme volume de dados de qualidade. A IA constrói continuamente sua inteligência ao longo do tempo por meio da coleta e da análise de dados. Quanto mais diversificados forem os dados coletados, mais inteligente se tornará a solução de IA. Além disso, a rotulagem de dados com conhecimento específico do domínio ajuda a treinar os modelos de IA. Por exemplo, as métricas de intenção de design, que são categorias de dados estruturados, podem ser usadas para classificar e monitorar a experiência do usuário da rede
A resposta certa: Boas soluções de IA para redes devem fornecer insights precisos em tempo real, reduzindo a fadiga de alarmes ao priorizar problemas e fornecer recomendações de ações para correção. Para fornecer a resposta certa, um mecanismo de IA usa diversas técnicas de IA, coletivamente chamadas de caixa de ferramentas de ciência de dados, para processar esses dados. O AM e a AP supervisionados ou não supervisionados, como as redes neurais, devem ser empregados para analisar os dados da rede e fornecer percepções acionáveis.
A infraestrutura certa: É necessária uma infraestrutura robusta e escalonável para coletar e processar dados, bem como para fornecer uma resposta fundamentada. O processamento hospedado na nuvem fornece uma infraestrutura confiável e ágil para coleta e processamento de dados que pode ser redimensionada para atender às demandas de carga de trabalho de IA atuais e futuras.

Plataforma de redes com IA nativa da Juniper

A Juniper atende à promessa da IA para redes com a primeira IA nativa do setor

A plataforma AI-Native Networking da Juniper fornece a agilidade, a automação e a garantia de que as equipes de redes precisam para operações simplificadas, maior produtividade e desempenho confiável em escala.

Perguntas frequentes sobre IA para redes

O que são exemplos de IA para redes em uso?

A IA para redes pode reduzir os tíquetes de problemas e resolver problemas antes que os clientes ou mesmo a TI reconheçam a existência do problema. A correlação de eventos e a análise de causa-raiz podem usar várias técnicas de mineração de dados para identificar rapidamente a entidade de rede relacionada a um problema ou afastar a própria rede do risco. A IA também é usada em redes para integrar, implantar e solucionar problemas, tornando as operações do Dia 0 a 2+ mais fáceis e menos demoradas.

Como a IA transforma as redes?

A IA desempenha um papel cada vez mais importante na resolução da complexidade das redes de TI em expansão. A IA permite descobrir e isolar problemas rapidamente, correlacionando anomalias com dados históricos e em tempo real. Ao fazer isso, as equipes de TI podem escalar ainda mais e mudar seu foco para tarefas mais estratégicas e de alto valor agregado, afastando-se da mineração de dados, que consome muitos recursos, necessária para identificar e resolver problemas de agulha no palheiro que infectam redes.

Quais soluções de IA para redes a Juniper oferece?

O Marvis Virtual Network Assistant é um excelente exemplo de como a IA é usada em redes. O Marvis fornece uma interface de conversação, ações prescritivas e operações de Self-Driving Network™ para simplificar as operações e otimizar as experiências do usuário, do cliente à nuvem. Os serviços de IA e nuvem da Mist da Juniper trazem operações automatizadas e níveis de serviço para ambientes empresariais. Os algoritmos de aprendizado de máquina (ML) possibilitam uma experiência de AIOps otimizada, simplificando a integração, os insights e as métricas de integridade da rede, as expectativas de nível de serviço (SLEs) e o gerenciamento orientado por IA.

O que é a IA para redes e segurança?

Com tantos locais de rede pop-up e de trabalho em casa em uso hoje, uma rede com reconhecimento de ameaças é mais essencial do que nunca. A capacidade de identificar e reagir rapidamente a dispositivos comprometidos, localizar fisicamente dispositivos comprometidos e, acima de tudo, otimizar a experiência do usuário são alguns benefícios do uso de IA na segurança cibernética. As equipes de TI precisam proteger suas redes, incluindo dispositivos que não controlam diretamente, mas que devem ter sua conexão permitida. A criação de perfis de risco capacita as equipes de TI para defenderem suas infraestruturas, fornecendo visibilidade profunda da rede e permitindo a aplicação de políticas em todos os pontos de conexão por toda a rede. As tecnologias de segurança estão constantemente monitorando não apenas os aplicativos e conexões de usuários em um ambiente, mas também o contexto desse comportamento, analisando se o uso é aceitável ou potencialmente anômalo e identificando rapidamente atividades maliciosas.