O que é a AI-Native Networking?

O que é a AI-Native Networking?

AI-Native Networking refere-se a sistemas de redes de computador que foram concebidos e desenvolvidos com integração de inteligência artificial (IA) como componente de núcleo para habilitar operações simples, aumentar a produtividade e o desempenho confiável em escala.

Diferente de sistemas onde a IA é incorporada como “recurso adicional”, a AI-Native Networking é construída basicamente do zero com uso de IA e técnicas de aprendizado de máquina (ML).  

Como em todos os sistemas de IA, os sistemas AI-Native Networking são projetados para aprender com os dados, adaptar-se a novas situações e melhorar ao longo do tempo. Essa capacidade de aprendizagem contínua é uma característica fundamental, que permite ao sistema melhorar sua eficiência e eficácia à medida que coleta mais dados e experiências.

Uma Rede com IA nativa que é treinada, testada e aplicada da forma correta pode antecipar necessidades ou problemas e agir proativamente, antes de que o operador ou usuário final sequer percebam que há um problema. Isso ajuda as equipes de TI e redes a economizar tempo, recursos e protege sua reputação, enquanto simultaneamente melhora a eficiência operacional e aprimora as experiências do usuário de maneira geral.

Por que a AI-Native Networking é importante?

De transformação digital a iniciativas de IA de grande porte para impulsionar o crescimento BYOD (traga seu próprio dispositivo) e do usuário, as redes experimentam pressão e foco enormes e crescentes. Considerando os orçamentos de TI e as restrições relacionadas à disponibilidade de habilidades e outros fatores, a combinação de complexidade e imprevisibilidade das redes tradicionais pode ser uma responsabilidade cada vez maior.

A AI-Native Networking simplifica e facilita o gerenciamento dessas redes complexas ao automatizar e otimizar as operações. Essas redes ajustam-se dinamicamente e em escala para atender a demandas em mudança e resolver problemas sem precisar de intervenção humana constante. Ao otimizar o desempenho com base no comportamento e nas preferências do cliente, elas garantem experiências simplificadas e aprimoradas.

A eliminação das limitações tradicionais de rede, como processos manuais e desatualizados e experiências de usuário ruins, permite que as organizações inovem e experimentem novos modelos de negócios, serviços e tecnologias que exigem uma infraestrutura de rede robusta e adaptável.

Quais são os benefícios da AI-Native Networking?

A adoção de AI-Native Networking oferece uma grande diversidade de benefícios, incluindo:

Eficiência e desempenho aprimorados

Os algoritmos de IA podem otimizar rotas de tráfego de rede, gerenciar alocação de largura de banda e reduzir a latência. Isso resulta em desempenho de rede mais rápido e confiável, o que especificamente benéfico para aplicativos com largura de banda intensiva, como streaming de vídeo, computação em nuvem de grande escala e suporte a treinamento de IA processos de inferência.

Manutenção preditiva e redução do tempo de inatividade

Ao antecipar problemas antes que eles aconteçam, uma rede nativa de IA pode programar a manutenção de forma proativa, reduzir o tempo de inatividade inesperada e corrigir problemas antes que eles afetem os usuários. Isso é especialmente crucial para empresas onde a disponibilidade da rede impacta diretamente as operações, o lucro e a reputação.

Melhor segurança

Com a capacidade de analisar enormes quantidades de dados de rede em tempo real, uma rede nativa de IA permite a detecção antecipada de anomalias e possíveis ameaças à segurança. Essa abordagem proativa à segurança ajuda a detectar ataques cibernéticos e a proteger dados sensíveis.

Economia de custos

Tarefas de automação do gerenciamento de rede reduzem a necessidade de intervenção manual, o que pode levar a uma economia de custos significativa em termos de força de trabalho e despesas operacionais. Além disso, a manutenção preditiva pode prevenir reparos emergenciais caros e o tempo de inatividade.

Escalabilidade e flexibilidade

Uma rede nativa de IA consegue se adaptar a demandas em constante mudança sem a necessidade de reconfiguração manual. Essa escalabilidade garante que a rede possa processar cargas crescentes e novos tipos de dispositivos de forma simples.

Experiências do usuário melhoradas

Uma rede nativa de IA otimiza o desempenho da rede com base no comportamento e nas preferências dos usuários, garantindo experiências excepcionais contínuas para operadores de TI, funcionários, consumidores e usuários de serviços públicos de internet.

Como funciona a AI-Native Networking

Uma boa IA começa com os dados certos. Para que uma rede nativa de IA seja mais eficaz, ela precisa, não apenas coletar enormes quantidades de dados, mas também coletar dados de alta qualidade. Dados ruins ou os dados errados podem levar a respostas enviesadas ou imprecisas. Esses dados coletados incluem padrões de tráfego, métricas de desempenho do dispositivo, estatísticas de uso da rede, logs de segurança, estados do usuário sem fio em tempo real e telemetria de fluxo a partir de roteadores, switches e firewalls.

Os dados coletados são analisados com o uso de algoritmos de ML. Esses algoritmos são treinados a reconhecer padrões e anomalias nos dados. Aprendendo com o comportamento da rede ao longo do tempo, eles se desenvolvem e se aprimoram, o que ajuda a fazer previsões e tomar decisões mais precisas.

Aplicar processos e métodos de IA explicável permite aos usuários entender e confiar nos resultados e saídas criados pelos algoritmos do sistema de ML. A chave é fornecer insights sobre como os dados estão sendo utilizados e evidenciados para resultados.

Com base na análise e confiabilidade dos dados, a rede nativa de IA pode fornecer a resposta certa em tempo real. O processo de tomada de decisão é dinâmico e ocorre em tempo real, permitindo à rede adaptar-se rapidamente às condições em mudança. Respostas potenciais incluem:

• Modelo preditivo: Ao prever estados de rede futuros ou problemas potenciais, pode prever picos de tráfego ou identificar pontos fracos na rede que sejam suscetíveis a falhas ou ataques
  
• Otimização automática: Com uma rede nativa de IA, se a IA detecta que uma rota específica fica congestionada com frequência em determinados horários, ela pode reprogramar o tráfego previamente para manter o desempenho ideal.
  
• Manutenção proativa e autocorreção: A rede pode identificar e diagnosticar problemas antes que eles causem dados significativos, como prever falhas de hardware. Também pode realizar ações corretivas automaticamente, como reiniciar um dispositivo em mau funcionamento ou alternar para sistemas de backup.
  
• Melhora da segurança: Quando uma ameaça potencial é detectada, a rede pode implementar protocolos de segurança, como isolar os segmentos afetados da rede ou bloquear tráfego malicioso.
  
• Gerenciamento da experiência do usuário: A AI-Native Networking pode adequar o desempenho da rede para atender a demandas do usuário, ajustando prioridades e recursos com base no comportamento e nas preferências dos usuários.

Casos de uso da AI-Native Networking

A AI-Native Networking encontra seu aplicativo em uma variedade de casos de uso em diferentes setores. Esses casos de uso normalmente pertencem a uma de duas categorias: IA para redes e Redes para IA

IA para redes:

Uma rede de IA nativa pode monitorar e analisar de forma contínua o desempenho da rede, ajustando automaticamente as configurações para otimizar sua velocidade, confiabilidade e eficiência. Isso é particularmente útil em redes de grande escala como aquelas usadas por provedores de serviços ou em data centers.

Ao prever falhas de rede ou gargalos antes que eles ocorram, uma rede de IA nativa pode acionar a manutenção preventiva, reduzindo o tempo de inatividade e melhorando a confiabilidade do serviço. Isso é crucial para infraestruturas e serviços essenciais, como hospitais, sistemas de resposta de emergência ou instituições financeiras.

A AI-Native Networking pode detectar padrões fora do padrão que sejam indicativos de ameaças cibernéticas ou violações. Isso inclui identificar e mitigar ataque de DDoS, malware tentativas de acesso não autorizado, o que é crucial para proteger dados sensíveis em setores como o bancário, governamental e de defesa.

Redes para a IA

Os padrões de tráfego exclusivos, aplicativos de ponta e recursos caros de GPU criam requisitos de rede rigorosos ao desempenhar treinamento de IA e inferência. Os sistemas AI-Native Networking ajudam a entregar uma rede robusta com tempos de conclusão de tarefas rápidos e excelente retorno sobre investimento na GPU.

AI-Native Networking e Juniper Networks

A Juniper Networks construiu a primeira plataforma AI-Native Networking do zero para beneficiar-se da promessa da IA. Essa PlataformaAI-Native Networking fornece o único verdadeiro AI for IT operations (AIOps) do setor, com garantia sem igual, em uma nuvem comum completa que engloba toda a rede. De isolamento de falhas em tempo real a detecção proativa de anomalias e ações corretivas autônomas, ela fornece previsibilidade, confiabilidade e segurança para campus, filial, data center e WAN.

As empresas contam com a plataforma da Juniper para otimizar de forma significativa os desafios de gerenciamento e, ao mesmo tempo, garantir que todas as conexões sejam confiáveis, mensuráveis e seguras. Elas também estão construindo infraestruturas de rede altamente competentes e adaptáveis que estão otimizadas para os requisitos de conectividade, volume de dados e velocidade das mais críticas cargas de trabalho da IA.

Tudo começa com uma virada estratégica para uma abordagem que prioriza a experiência e foca em fazer as perguntas certas para entregar as melhores experiências para operadores e usuários finais de rede. Essa habilidade de entregar a experiência certa está baseada em três pilares fundamentais: 1) os dados certos, 2) as respostas certas em tempo real e 3) a infraestrutura certa.

Os dados certos

A Juniper começa fazendo as perguntas certas para captar os dados certos que avaliam a rede no nível de cada usuário e sessão. Com mais de sete anos de aprendizado reforçado, algoritmos de ciência de dados robustos e telemetria em tempo real relevante de todos os usuários e dispositivos, ela oferece TI com informações precisas e acionáveis.

As respostas certas em tempo real

A Juniper oferece a operadores de TI respostas em tempo real para suas perguntas sobre rede. Níveis de serviço personalizáveis com fluxos de trabalho automatizados detectam e resolvem problemas imediatamente, enquanto o Marvis Virtual Network Assistant proporciona uma mudança de paradigma em como operadores de TI interagem com a rede. O Marvis responde a perguntas de TI em linguagem natural, como um humano faria.

A infraestrutura certa

De dispositivos a sistemas operacionais, de hardware a software, a Juniper tem a infraestrutura mais escalável do setor, sustentando e apoiando a plataforma AI-Native Networking. A verdadeira arquitetura nativa da nuvem e conectada à API foi criada para processar grandes quantidades de dados para permitir zero trust e garantir as respostas certas em tempo real.

A Juniper criou a base para a sua plataforma AI-Native Networking há anos, quando teve a visão de construir produtos de uma forma que permitisse a extração de dados de rede valiosos. Ao usar esses dados para responder às perguntas sobre como entregar consistentemente melhores experiências ao operador e ao usuário, definiu um novo patamar da indústria.