Was ist ein Self-Driving Network?

Ein Self-Driving Network ist ein fortschrittliches, auf künstliche Intelligenz (KI) gestütztes Netzwerk, das sich mit minimalem bis vollkommen ohne menschlichen Eingriff automatisch optimieren kann. Durch die Nutzung von KI und maschinellem Lernen (ML), hochwertigen Echtzeitdaten und einer sicheren und skalierbaren Cloud-basierten Netzwerkarchitektur verbessert es die Zuverlässigkeit, Sicherheit und Effizienz und reduziert die Komplexität des traditionellen Netzwerkmanagements drastisch. 

Ähnlich wie autonom fahrende Autos, die einst als Science-Fiction galten, wird ein Self-Driving Network bald Realität sein. Genauso wie autonome Fahrzeuge sich von der manuellen Bedienung zum unterstützten Fahren und letztlich zum fahrerlosen Betrieb entwickelt haben, folgen Netzwerke einem ähnlichen Entwicklungsweg. Sie entwickeln sich vom manuellen, reaktiven Management zur proaktiven, autonomen Optimierung und können sich selbst konfigurieren, optimieren und reparieren.

Warum ist ein Self-Driving Network erforderlich?

Zuverlässige Konnektivität ist nicht nur ein Luxus, sondern ein geschäftskritischer Faktor. Unternehmen benötigen Netzwerke, die für alle Anwendungsszenarien jederzeit nahtlose, leistungsstarke und sichere Erfahrungen bieten. Engpässe bei den Netzwerkressourcen, einschließlich des Mangels an IT-Fähigkeiten, machen das manuelle Netzwerkmanagement untragbar. Gleichzeitig werden Netzwerke komplexer und die Sicherheitsbedrohungen nehmen zu. Dieser kombinierte Druck erhöht den Bedarf an KI und autonomen Netzwerken.

Was sind die Vorteile eines Self-Driving Network?

Ein Self-Driving Network transformiert den Netzwerkbetrieb, indem es die Komplexität reduziert, die Sicherheit verbessert und die Benutzererfahrungen optimiert.

Verbesserte Effizienz

Die KI-gesteuerte Workflow-Automatisierung minimiert die manuelle Fehlerbehebung und ermöglicht es IT-Teams, sich auf strategische Initiativen zu konzentrieren, anstatt sich auf die routinemäßige Netzwerkwartung zu konzentrieren.

Verbesserte Leistung

Durch die proaktive Erkennung und Lösung von Problemen verbessert ein autonomes Netzwerk die Zuverlässigkeit und reduziert Ausfallzeiten.

Bessere Skalierbarkeit

Die Zeit für Onboarding und Konfiguration wird durch die automatische Bereitstellung zur dynamischen Benennung von Geräten, zur Zuweisung von Geräten an Standorten und zur Anwendung von Gerätekonfigurationsprofilen erheblich verkürzt.

Stärkere Sicherheit

Die Sicherheit wird ebenfalls gestärkt, da KI-Algorithmen Bedrohungen schnell erkennen und entschärfen können, bevor sie den Betrieb beeinträchtigen.

Verbessertes Benutzererlebnis

Die End-to-End-Automatisierung stellt sicher, dass sich Netzwerke dynamisch an die Anforderungen des Datenverkehrs anpassen und außergewöhnliche Leistung für die Endbenutzer liefern.

Durch die Einführung eines Self-Driving Network erhalten Unternehmen eine zukunftssichere Infrastruktur, die skalierbarer, sicherer und belastbarer ist.

Wie funktioniert ein Self-Driving Network?

Ein Self-Driving Network nutzt fortschrittliche KI- und ML-Algorithmen (ML = maschinelles Lernen), die auf großen Mengen qualitativ hochwertiger Daten und einer skalierbaren, sicheren, Cloud-basierten Architektur basieren. Es nutzt Echtzeitwarnungen, Klassifizierer und Priorisierungsmechanismen, um Probleme zu erkennen, Lösungen vorzuschlagen und Korrekturen auszuführen. Im Laufe der Zeit wird das Netzwerk mit zunehmender Fortschrittlichkeit und Genauigkeit der KI-Funktionen immer besser in der Lage sein, sich mit minimalem oder vollkommen ohne menschlichen Eingriff selbst zu verwalten.

So funktioniert es in der Praxis:

• Lernphase: Das Netzwerk überwacht sich selbst und baut eine Basis für das normale Netzwerkverhalten auf
• Entscheidungsphase: Mithilfe von KI-Modellen prognostiziert das Netzwerk potenzielle Probleme und trifft Entscheidungen, wie darauf reagiert werden soll.
• Aktionsphase: Das Netzwerk wendet diese Entscheidungen automatisch an, um Probleme zu lösen

Was sind die Phasen eines Self-Driving Network?

Ein Self-Driving Network entwickelt sich über fünf Komplexitätsstufen. Indem Unternehmen jede neue Ebene der Netzwerkautomatisierung nutzen, erschließen sie zuverlässigere, sicherere und agilere Netzwerke, die sich in Echtzeit an die sich ändernden Anforderungen anpassen:

1. Datenerfassung: Qualitativ hochwertige Daten aus dem Netzwerk werden in Echtzeit erfasst, um die erforderlichen Eingaben für KI- und ML-Algorithmen zu liefern.
2. Einblicke: KI-gestützte Analysen verarbeiten diese Netzwerkdaten, um Erkenntnisse zu gewinnen und Leistungstrends, potenzielle Unterbrechungen oder Ineffizienzen im Netzwerk zu erkennen
3. Empfehlungen: Auf der Grundlage dieser Erkenntnisse generiert das Netzwerk Empfehlungen für Maßnahmen zur Leistungsoptimierung oder zur Lösung von Problemen. Diese Vorschläge werden priorisiert, um die dringendsten Probleme zu bewältigen.
4. Kontrolliert autonom: Das Netzwerk beginnt, selbstständig Anpassungen vorzunehmen, aber die IT behält die Überwachung bei. Die IT kann Korrekturmaßnahmen ergreifen, aber bei Bedarf dennoch eingreifen, um sicherzustellen, dass das Netzwerk wie erwartet funktioniert.
5. Vollkommen autonom: Die KI kann die vollständige Kontrolle übernehmen und Anpassungen und Optimierungen in Echtzeit vornehmen, ohne dass menschliches Eingreifen erforderlich ist. IT-Teams verlagern den Fokus auf strategischere Aktivitäten, da das Netzwerk in der Lage ist, Routine-Managementaufgaben zu bewältigen.

Was sind die Schlüssel-Funktionen eines Self-Driving Network?

Zu den Schlüsselfunktionen eines Self-Driving Network gehören:

• Autonomer Betrieb: Überwacht kontinuierlich den Netzwerk- und Anwendungszustand im gesamten Ökosystem, um Probleme in Echtzeit ohne manuellen Eingriff zu identifizieren und zu beheben.
• Vorausschauende Analytik und Assurance: Durch den Einsatz von KI und ML antizipiert das Netzwerk Ausfälle oder Leistungseinbußen, bevor sie sich auf die Endbenutzer auswirken.
• Selbstkonfiguration: Das Netzwerk kann neue Services, Geräte und Anwendungen automatisch konfigurieren – ohne manuelle Einrichtung.
• Selbstheilung: Diagnostiziert und behebt Probleme automatisch, minimiert schlechte Leistung oder Ausfallzeiten.
• Selbstoptimierung: Das Netzwerk überwacht ständig die Leistung und passt sich automatisch an, um die Geschwindigkeit, die Zuverlässigkeit und die Effizienz zu optimieren, beispielsweise bei einer Umleitung, um Überlastung oder Ausfälle zu umgehen.
• Selbstüberwachung: Es verfolgt kontinuierlich den Datenstrom, die Leistung des Geräts und den allgemeinen Netzwerkzustand, um ungewöhnliche Muster zu erkennen, die auf Performance-Probleme hinweisen können.
• Adaptive Sicherheit: Das Netzwerk erkennt Sicherheitsbedrohungen wie Malware, Phishing oder Denial-of-Service-Angriffe (DoS) und ergreift Korrekturmaßnahmen.
• Intent-Based Networking (IBN): Wenn Betreiber die Geschäftsergebnisse beschreiben, die sie erreichen möchten, wandelt das Netzwerk diese Ziele in die dafür erforderliche Konfiguration um.
• Richtliniendurchsetzung: Das Netzwerk setzt Sicherheits-, Zugriffssteuerungs- und QoS-Richtlinien (Quality of Service) automatisch auf allen verbundenen Geräten durch.

Wie gewinnen Benutzer Vertrauen in Self-Driving Networks?

Mit der zunehmenden Autonomie des Netzwerks müssen IT-Teams Vertrauen in die Entscheidungsfindung der KI gewinnen. Dieses Vertrauen wird im Laufe der Zeit durch konsistente Leistung und Transparenz kultiviert. Da die KI kontinuierlich lernt und sich verbessert, sollte sie ihre Fähigkeit zeigen, genaue Bewertungen vorzunehmen und Netzwerkoptimierungen im gesamten Ökosystem voranzutreiben, was letztlich die Gesamteffizienz verbessert. Diese ständige Entwicklung fördert das Vertrauen in seine Wirksamkeit.

Um das Vertrauen weiter zu stärken, sollten Anbieter für Transparenz in Bezug auf die Entscheidungsfindungsprozesse der KI sorgen, die oft als Explainable AI (XAI) bezeichnet werden. Durch die detaillierte Beschreibung der Technologien, die diese Entscheidungen vorantreiben – wie Verstärkungslernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und Entscheidungsbäume – helfen die Anbieter IT-Teams zu verstehen, wie die KI zu ihren Schlussfolgerungen kommt. Diese Transparenz bietet Klarheit und Sicherheit und stellt sicher, dass die vom Netzwerk ergriffenen Maßnahmen zuverlässig und vorteilhaft sind.

Wird ein Self-Driving Network den Bedarf an IT-Personal eliminieren?

Ein Self-Driving Network ist in der Lage, Informationen zu sammeln, die menschliche Mitarbeitende übersehen, durch eine schnelle Identifizierung von Problemursachen Stunden an Arbeitszeit einzusparen und mithilfe von Selbstheilungsfunktionen für eine optimale Leistung zu sorgen. Das Ergebnis ist ein effizienteres Netzwerk, das IT-Teams mehr Zeit für Innovationen gibt, weil sie weniger Probleme untersuchen müssen.

Ein Self-Driving Network wird IT-Jobs zwar nicht vollständig eliminieren, aber es wird die Aufgaben der IT-Rollen verändern. Einige Routineaufgaben können zwar automatisiert werden, aber der Bedarf an qualifizierten Fachkräften für die Entwicklung, Verwaltung und Überwachung dieser Netzwerke bleibt unverzichtbar. Es wird die Nachfrage nach übergeordneten Fähigkeiten wie KI-Integration, Big-Data-Analyse und strategische Planung erhöhen.

Juniper und das Self-Driving Network

Mit Mist AI und dem virtuellen Netzwerkassistenten Marvis (VNA) treibt Juniper den Weg zum Self-Driving Network^™ voran. Gemeinsam optimieren Mist AI und Marvis den Betrieb, erhöhen die Sicherheit und bieten außergewöhnliche Benutzererfahrungen bei gleichzeitiger Reduzierung der betrieblichen Komplexität.

Mist AI erfasst kontinuierlich umfangreiche Telemetriedaten von Netzwerkgeräten und Anwendungen in Echtzeit, aggregiert sie in einer sicheren und skalierbaren Microservices-Cloud und nutzt Jahre des KI/ML-Trainings, um umsetzbare Erkenntnisse, proaktive Empfehlungen und selbstheilende Netzwerkfunktionen zu liefern. Dieser Ansatz optimiert die Leistung, rationalisiert den Netzwerkbetrieb und reduziert die Belastung der IT-Teams.

Basierend auf über einem Jahrzehnt an KI-Training und -Entwicklung hat Mist AI die Effizienz und die Intelligenz kontinuierlich verbessert und Fortschritte bei den wichtigsten Phasen der Netzwerkautomatisierung gemacht: Datenerfassung, Erkenntnisgenerierung, umsetzbare Empfehlungen, Selbstheilungsfunktionen und schließlich völlig autonome Unternehmensnetzwerke. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der KI-Funktionen unterstützt Mist AI IT-Teams durch die Reduzierung der manuellen Fehlerbehebung und ermöglicht es dem Netzwerk, datengestützte Entscheidungen zu treffen und autonome Maßnahmen zu ergreifen. Diese kontinuierliche Entwicklung hilft Unternehmen, Performance-Problemen einen Schritt voraus zu sein, den optimalen Netzwerkzustand aufrechtzuerhalten und eine belastbarere, sicherere und effizientere Netzwerkinfrastruktur zu schaffen.

Marvis VNA, gestützt von Mist AI, fungiert als wertvolle Erweiterung des IT-Teams, erkennt kritische, leistungsbeeinträchtigende Ereignisse und empfiehlt über Marvis Actions geeignete Schritte zur Behebung.Die Verwendung von Marvis erfordert keine speziellen Kenntnisse oder Fähigkeiten, da die Lösung auf eine Konversationsschnittstelle basiert, die die Verarbeitung und das Verständnis natürlicher Sprache (NLP und NLU), großer Sprachmodelle (LLM) und generativer KI (GenAI) für intuitive Interaktionen nutzt.