Cos'è l'intelligenza artificiale (AI) per il networking?

Cos'è l'intelligenza artificiale (AI) per il networking?

L'intelligenza artificiale (AI) per il networking è un sottoinsieme specifico di AIOps per l'applicazione di tecniche di AI al fine di ottimizzare le prestazioni e le operazioni di rete. 

I sistemi di networking sono diventati sempre più complessi a causa delle iniziative di trasformazione digitale, del multi cloud, della proliferazione di dispositivi e dati, del lavoro ibrido e di attacchi informatici più sofisticati. Con l'aumento e l'evoluzione della complessità della rete, le aziende devono sviluppare le competenze e le capacità degli operatori di rete. La carenza di talenti e le restrizioni di bilancio non fanno altro che rendere più complicate queste sfide. Per superarle, le aziende stanno ricorrendo all'AI for Networking.

 

Affinché l'AI o le principali tecnologie di AI for Networking

siano efficaci, è necessario affidarsi al machine learning (ML), ovvero all'utilizzo di algoritmi per analizzare i dati, apprendere da essi e prendere una decisione o effettuare una previsione senza bisogno di istruzioni esplicite. Grazie ai progressi nelle capacità di calcolo e archiviazione, il machine learning si è recentemente evoluto in modelli strutturati più complessi, come il deep learning (DL), che usa le reti neurali per ottenere una comprensione e un'automazione ancora maggiori. L'elaborazione e la comprensione del linguaggio naturale (NLP/NLU), i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e l'AI generativa (GenAI) sono altri strumenti AI del momento che hanno prodotto i recenti progressi dell'intelligenza artificiale, in particolare nel campo degli assistenti virtuali.

Il ruolo dell'AI negli ambienti di rete

Il ruolo dell'AI negli ambienti di rete.

 

Funzionalità dell'AI for Networking

Nel networking l'AI offre un valore sostanziale alle aziende di quasi tutti i settori. Di seguito sono descritti alcuni modi in cui le soluzioni dell'AI for Networking stanno generando risultati concreti per i clienti.

  • Rilevamento delle anomalie delle serie temporali: l'AI è in grado di rilevare le anomalie delle serie temporali con una correlazione che consente agli ingegneri di rete di trovare rapidamente relazioni tra eventi che non sarebbero evidenti nemmeno a uno specialista di rete esperto.
  • Correlazione eventi e analisi della causa radice: l'AI può utilizzare varie tecniche di data mining per esplorare terabyte di dati in una manciata di minuti. Questa capacità consente ai reparti IT d'individuare rapidamente quale funzionalità di rete (ad esempio, sistema operativo, tipo di dispositivo, access point, switch o router) è maggiormente legata a un problema di rete, accelerandone la risoluzione.
  • Previsione delle esperienze degli utenti: in base alle condizioni della rete, l'AI è in grado di prevedere le prestazioni dell’esperienza di un utente su Internet, consentendo a un sistema di regolare dinamicamente la capacità della larghezza di banda rispetto alle applicazioni in uso in momenti specifici. 
  • Azioni consigliate e self-driving: l'AI avanzata non solo è in grado di individuare la causa radice di un problema, ma anche di suggerire le azioni che l'operatore IT può intraprendere per porvi rimedio o risolverlo automaticamente senza l'intervento umano. Ciò consente di ottenere il massimo uptime e le migliori esperienze possibili per gli utenti finali. 
  • Assistenti di rete virtuali: gli assistenti di rete virtuali, grazie all'AI, operano come membri del team IT per rilevare rapidamente i problemi di rete, consigliare azioni per migliorare le prestazioni di rete e accelerare la ricerca della documentazione.

 

I vantaggi dell'AI for Networking

L'AI for Networking migliora le esperienze degli utenti finali e degli operatori IT semplificando le operazioni e aumentando la produttività e l'efficienza, oltre a ridurre i costi. Ottimizza e automatizza i flussi di lavoro, riducendo al minimo gli errori di configurazione e accelerando i tempi di risoluzione. Grazie a informazioni proattive e utilizzabili, l'AI for Networking consente agli operatori di affrontare i problemi di rete prima che si traducano in costosi tempi di inattività o in esperienze negative per gli utenti. Invece di scovare i problemi andando alla ricerca di "un ago in un pagliaio", gli operatori IT hanno più tempo per concentrarsi su iniziative più strategiche.

 

Cosa cercare in una soluzione di AI for Networking

Senza la giusta strategia di AI, l'IT non è in grado di stare al passo con gli attuali rigorosi requisiti di rete. Ecco alcuni elementi tecnologici che dovrebbero essere inclusi in una soluzione di AI.

  • I dati giusti: qualsiasi soluzione significativa di AI for Networking si basa inizialmente su enormi quantità di dati di qualità. L'AI sviluppa costantemente la sua intelligenza nel corso del tempo attraverso la raccolta e l'analisi dei dati. Più diversificati sono quelli raccolti, più intelligente diventa la soluzione di AI. Inoltre, l'etichettatura dei dati con conoscenze specifiche di dominio contribuisce ad addestrare i modelli di AI. Ad esempio, è possibile utilizzare le metriche dell'intento progettuale, che sono categorie di dati strutturati, per classificare e monitorare l'esperienza utente di rete.
  • La risposta giusta: le soluzioni efficaci di AI for Networking dovrebbero fornire informazioni accurate in tempo reale, riducendo lo stress da sovraccarico di allarmi assegnando la giusta priorità ai problemi e suggerendo azioni consigliate per porvi rimedio. Per fornire la risposta giusta, un motore AI utilizza diverse tecniche di AI, collettivamente definite come la "cassetta degli attrezzi della data science", per elaborare tali dati. Per analizzare i dati di rete e fornire informazioni utilizzabili, è necessario impiegare ML e DL supervisionati o non supervisionati, come le reti neurali.
  • L'infrastruttura giusta: per raccogliere ed elaborare i dati e fornire una risposta approfondita, è necessaria un'infrastruttura solida e scalabile. L'elaborazione in ambiente cloud fornisce un'infrastruttura affidabile e agile per la raccolta e l'elaborazione dei dati, in grado di scalare per soddisfare le richieste dei carichi di lavoro AI oggi e in futuro.

 

La Piattaforma di AI-Native networking di Juniper

Juniper mantiene la promessa dell'AI for Networking con la prima soluzione AI-Native del settore

La Piattaforma di AI-Native networking di Juniper offre l'agilità, l'automazione e l'assurance di cui hanno bisogno i team di networking per semplificare le operazioni, aumentare la produttività e ottenere prestazioni affidabili su larga scala.

Domande frequenti sull'AI for Networking

Quali sono gli esempi di utilizzo dell'AI for Networking?

L'AI for Networking può ridurre le segnalazioni di problemi e risolverli prima che i clienti o addirittura l'IT li riscontrino. La correlazione eventi e l'analisi della causa radice possono utilizzare varie tecniche di data mining per identificare rapidamente l'entità della rete legata a un problema o eliminare il rischio dalla rete stessa. L'AI viene inoltre usata nel networking per l'onboarding, il deployment e la risoluzione dei problemi, rendendo più semplici e meno dispendiose in termini di tempo le operazioni dal Giorno 0 a quello 2+.

In che modo l'AI trasforma il networking?

L'AI svolge un ruolo sempre più fondamentale nel gestire la complessità delle reti IT in rapida crescita. L'AI consente di scoprire e isolare rapidamente i problemi mettendo in correlazione le anomalie con i dati storici e quelli in tempo reale. In questo modo, i team IT possono concentrarsi sulla scalabilità e dedicarsi ad attività più strategiche e di maggior valore, evitando di occuparsi di quelle di dati mining ad alto consumo di risorse necessarie per individuare e risolvere i problemi che affliggono le reti, andando alla ricerca del proverbiale "ago in un pagliaio".

Quali soluzioni di AI for Networking offre Juniper?

Marvis Virtual Network Assistant è un ottimo esempio di AI applicata al networking. Marvis fornisce un'interfaccia conversazionale, azioni prescrittive e operazioni di Self-Driving Network™ per velocizzare le operazioni e ottimizzare le esperienze degli utenti dal client al cloud. Mist AI e Mist Cloud di Juniper introducono operazioni e livelli di servizio automatizzati negli ambienti aziendali. Gli algoritmi di machine learning (ML) consentono un'esperienza AIOps ottimizzata semplificando l'onboarding, le informazioni e le metriche sullo stato della rete, le aspettative sul livello di servizio (SLE) e la gestione basata su AI.

Cos'è l'AI for Networking e per la sicurezza?

A fronte del gran numero di siti sulle reti pop-up e per il lavoro da casa attivi oggi, una rete consapevole delle minacce è più che mai essenziale. La capacità di identificare e reagire rapidamente ai dispositivi compromessi, di individuarli fisicamente e infine di ottimizzare l'esperienza utente sono alcuni dei vantaggi dell'utilizzo dell'AI nella sicurezza informatica. I team IT devono proteggere le reti, compresi i dispositivi che non controllano direttamente, ma a cui devono consentire il collegamento. L'analisi del rischio permette a questi operatori di difendere l'infrastruttura fornendo una visibilità di rete profonda e facilitando l'applicazione delle policy in ogni punto di connessione in tutta la rete. Le tecnologie di sicurezza monitorano costantemente non solo le applicazioni e le connessioni degli utenti in un ambiente, ma anche il contesto di quel comportamento e l'eventuale uso accettabile o potenzialmente anomalo e identificano rapidamente le attività dannose.

La Piattaforma di AI-Native networking di Juniper: migliorare le prestazioni di ogni connessione