Was ist künstliche Intelligenz (KI) für Unternehmensnetzwerke?
Was ist künstliche Intelligenz (KI) für Unternehmensnetzwerke?
Die künstliche Intelligenz (KI) für Netzwerke ist eine Untergruppe von AIOps, die speziell für die Anwendung von KI-Techniken zur Optimierung von Netzwerkleistung und -betrieb entwickelt wurden.
Netzwerksysteme werden aufgrund von Initiativen zur digitalen Transformation, Multi-Cloud, der Verbreitung von Geräten und Daten, hybriden Arbeiten und ausgeklügelteren Cyberangriffen immer komplexer. Da die Netzwerkkomplexität wächst und sich weiterentwickelt, benötigen Unternehmen die Fähigkeiten und Kenntnisse von Netzwerkbetreibern, um sich weiterzuentwickeln. Talentknappheit und Budgetbeschränkungen tragen zu dieser Herausforderung bei. Um diese Herausforderungen zu meistern, setzen Unternehmen AI for Networking ein.
Wichtige Technologien für AI for Networking
Der erfolgreiche Einsatz von KI erfordert maschinelles Lernen (ML). Dabei werden Algorithmen verwendet, um Daten zu analysieren, daraus zu lernen und ohne ausdrückliche Anweisungen Entscheidungen oder Vorhersagen zu treffen. Durch die ständig wachsenden Rechen- und Speicherkapazitäten hat sich ML in der letzten Zeit zu Modellen mit komplexeren Strukturen weiterentwickelt. Zu ihnen gehört z. B. Deep Learning (DL) mit neuralen Netzwerken, die noch größeren Erkenntnisgewinn und mehr Automatisierungsmöglichkeiten bieten. Verarbeitung und Verständnis natürlicher Sprache (NLP/NLU), große Sprachmodelle (LLM) und generative KI (GenAI) sind weitere beliebte KI-Tools, die die jüngsten KI-Fortschritte vorangetrieben haben, insbesondere im Bereich der virtuellen Assistenten.
Die Rolle von KI in Netzwerkumgebungen.
Funktionen von AI for Networking
KI in Netzwerken bietet Unternehmen in fast jeder Branche einen erheblichen Mehrwert. Hier sind einige Beispiele dafür, wie KI-Netzwerklösungen Kunden positive Ergebnisse liefern:
- Erkennung von Zeitreihenanomalien: KI erkennt Zeitreihenanomalien durch eine Korrelation, mit der Netzwerktechniker schnell Beziehungen zwischen Ereignissen finden, die selbst erfahrenen Netzwerkexperten keineswegs ins Auge springen würden.
- Abgleich von Ereignissen und Ursachenanalyse: KI durchforstet mit verschiedenen Data-Mining-Techniken viele Terabyte an Daten innerhalb von wenigen Minuten. Dadurch kann die IT-Abteilung schnell herausfinden, welcher Aspekt (z. B. Betriebssystem, Gerätetyp, Access Point, Switch oder Router) des Netzwerks am ehesten mit einem Netzwerkproblem zusammenhängt, und dieses dementsprechend schneller lösen.
- Vorhersage von Benutzererfahrungen: Basierend auf den Netzwerkbedingungen kann KI die Internetleistung eines Benutzers vorhersagen, sodass ein System die Bandbreitenkapazität dynamisch anpassen kann, basierend auf den Anwendungen, die zu bestimmten Zeiten verwendet werden.
- Empfohlene und selbsttätige Aktionen: Erweiterte KI kann nicht nur die Grundursache eines Problems identifizieren, sondern auch Maßnahmen vorschlagen, die der IT-Betreiber ergreifen kann, um das Problem zu beheben, oder sie behebt das Problem gleich automatisch ohne menschliches Eingreifen. Dies ermöglicht eine maximale Betriebszeit und die bestmöglichen Endbenutzererfahrungen
- Virtuelle Netzwerkassistenten: Virtuelle Netzwerkassistenten, unterstützt durch KI, arbeiten als Mitglied des IT-Teams, um Netzwerkprobleme schnell zu erkennen, Aktionen für eine verbesserte Netzwerkleistung zu empfehlen und die Suche nach Dokumenten zu beschleunigen.
Funktionen von AI for Networking
AI for Networking verbessert sowohl die Erfahrungen von Endbenutzern als auch von IT-Betreibern, indem es die Betriebsabläufe simplifiziert, die Produktivität und Effizienz steigert und die Kosten senkt. AI for Networking rationalisiert und automatisiert Workflows, minimiert Konfigurationsfehler und beschleunigt die Lösungszeiten. Durch die Bereitstellung proaktiver und umsetzbarer Erkenntnisse ermöglicht AI for Networking Betreibern, Netzwerkprobleme zu lösen, bevor sie zu kostspieligen Ausfallzeiten oder schlechten Benutzererfahrungen führen. Anstatt „Nadel-im-Heuhaufen-Probleme“ zu verfolgen, haben IT-Betreiber mehr Zeit für die Strategie.
Worauf Sie bei der Auswahl einer „AI for Networking“-Lösung achten sollten
Ohne eine geeignete KI-Strategie kann die IT nicht mit den stringenten Netzwerkanforderungen von heute Schritt halten. Dies sind einige unverzichtbare technologische Bestandteile für Ihre KI-Lösung:
- Die richtigen Daten: Jede sinnvolle Lösung für KI-Netzwerke beginnt mit gewaltigen Mengen qualitativ hochwertiger Daten. Die Intelligenz von KI entsteht im Laufe der Zeit durch Datenerfassung und -analyse. Je vielfältiger die erfassten Daten sind, desto intelligenter wird die KI-Lösung. Darüber hinaus hilft die Kennzeichnung von Daten mit domänenspezifischem Wissen beim Training von KI-Modellen. Beispielsweise können Design-Intent-Metriken, bei denen es sich um strukturierte Datenkategorien handelt, zur Klassifizierung und Überwachung der Netzwerkbenutzererfahrung verwendet werden.
- Die richtige Antwort: Gute „AI for Networking“-Lösungen sollten genaue Einblicke in Echtzeit bieten, die Alarmermüdung reduzieren, indem Probleme priorisiert und empfohlene Maßnahmen zur Behebung bereitgestellt werden. Um die richtige Antwort zu bieten, nutzt eine KI-Engine verschiedene KI-Techniken, die als Data Science Toolbox bezeichnet werden, um diese Daten zu verarbeiten. Überwachte oder unüberwachte ML und DL wie neuronale Netzwerke sollten verwendet werden, um Netzwerkdaten zu analysieren und umsetzbare Erkenntnisse zu liefern.
- Die richtige Infrastruktur: Eine robuste und skalierbare Infrastruktur ist erforderlich, um Daten zu erfassen und zu verarbeiten und eine aufschlussreiche Antwort zu bieten. Die Cloud-gehostete Verarbeitung bietet eine zuverlässige und agile Infrastruktur für die Datenerfassung und -verarbeitung, die skalierbar ist, sodass die KI-Workload-Anforderungen jetzt und in Zukunft erfüllt werden können.
Die KI-native Netzwerkplattform von Juniper
Juniper hält das Versprechen von AI for Networking mit dem branchenweit ersten KI-nativen Tool
Die KI-native Netzwerkplattform von Juniper bietet die Agilität, Automatisierung und Sicherheit, die Netzwerkteams für simplifizierte Betriebsabläufe, erhöhte Produktivität und zuverlässige skalierbare Leistung benötigen.
AI for Networking – FAQs
Was sind Anwendungsbeispiele für KI im Netzwerk?
AI for Networking kann Problem-Tickets reduzieren und Probleme lösen, bevor Kunden oder die IT-Abteilung das Problem erkennen. Abgleich von Ereignissen und Ursachenanalysen können verschiedene Data-Mining-Techniken nutzen, um die mit einem Problem verbundene Netzwerkentität rasch zu identifizieren oder das Netzwerk selbst vom Risiko zu trennen. KI wird auch in Netzwerken für das Onboarding, die Bereitstellung und die Fehlerbehebung verwendet, was die Betriebsabläufe vom ersten Tag an einfacher und weniger zeitaufwendig macht.
Wie verändert KI das Networking?
KI spielt eine immer wichtigere Rolle bei der Reduzierung von Komplexität in wachsenden IT-Netzwerken. KI ermöglicht eine schnelle Erkennung und Isolation von Problemen, da Anomalien mit historischen und Echtzeitdaten korreliert werden. So können IT-Teams höher skalieren und ihren Fokus auf strategischere und hochwertigere Aufgaben richten – weg von ressourcenintensivem Data-Mining, das zur Identifizierung und Behebung von winzigen, verborgenen Problemen erforderlich ist, die in Netzwerken immer wieder Ärger verursachen.
Welche Art von KI für Netzwerklösungen bietet Juniper an?
Der virtuelle Netzwerkassistent Marvis ist ein gutes Beispiel für die Verwendung von KI in Netzwerken. Marvis bietet eine Konversationsschnittstelle, präskriptive Aktionen und Abläufe im Self-Driving Network™, Abläufe, um die Betriebsabläufe zu rationalisieren und die Benutzererfahrungen vom Client bis zur Cloud zu optimieren. Juniper Mist AI und Cloud Services bieten automatisierte Betriebsabläufe und Servicelevels für Unternehmensumgebungen. ML-Algorithmen (maschinelles Lernen) ermöglichen eine rationalisierte AIOps-Erfahrung, indem sie das Onboarding, Einblicke und Metriken zum Netzwerkstatus, die Servicelevel-Erwartungen (SLEs) und das KI-gestützte Management simplifizieren.
Was ist KI für Networking und Sicherheit?
Angesichts der vielen Home-Office- und Pop-up-Netzwerkstandorte, die heute in Verwendung sind, ist ein bedrohungssensibles Netzwerk (Threat-aware) wichtiger denn je. Die Möglichkeit, kompromittierte Geräte schnell zu identifizieren und in Ordnung zu bringen, kompromittierte Geräte physisch zu lokalisieren und letztlich die Benutzererfahrung zu optimieren, sind nur einige Vorteile einer Nutzung von KI im Bereich Cybersicherheit. IT-Teams müssen ihre Netzwerke schützen, einschließlich Geräten, die sie zwar nicht direkt kontrollieren, denen sie aber Zugang gewähren müssen. Durch Erstellung von Risikoprofilen können IT-Teams ihre Infrastruktur schützen, indem sie für umfassende Netzwerkvisibilität und Richtliniendurchsetzung an jedem Verbindungspunkt im Netzwerk sorgen. Sicherheitstechnologien überwachen in einer Umgebung nicht nur kontinuierlich die Anwendungen und Benutzerverbindungen, sondern auch den Kontext des Verhaltens. So wird ermittelt, ob es sich um akzeptable oder potenziell anomale Nutzung handelt, und bösartige Aktivitäten lassen sich schnell identifizieren.
