Che cos'è l'AI-Native networking?

Che cos'è l'AI-Native networking?

Per AI-Native networking si intendono i sistemi informatici di networking concepiti e sviluppati integrando l'intelligenza artificiale (AI) come componente essenziale per ottenere operazioni più semplici, maggiore produttività e prestazioni affidabili su larga scala.

A differenza dei sistemi in cui l'AI viene aggiunta in un secondo momento o come una funzionalità adattata, l'AI-Native networking viene costruito fin dall'inizio intorno all'AI e alle tecniche di machine learning (ML).  

Come tutti i moderni sistemi di AI, i sistemi di AI-Native networking vengono progettati per imparare dai dati, adattarsi alle nuove situazioni e migliorare nel tempo. Questa capacità di apprendimento continuo è una caratteristica fondamentale che permette al sistema di acquisire maggiore efficienza ed efficacia man mano che raccoglie dati ed esperienze.

Una rete AI-Native che viene addestrata, testata e applicata nel modo corretto è in grado di anticipare necessità o problemi e di agire in modo proattivo, ancora prima che l'operatore o l'utente finale possano rendersi conto della presenza di un problema. Questo permette di risparmiare interventi di assistenza da parte dei team di IT e networking, proteggere risorse e reputazione, ottimizzando al contempo l'efficienza operativa e l'esperienza utente globale.

Perché l’AI-Native networking è importante?

Dalla trasformazione digitale alle iniziative AI di alto profilo, alla crescita esponenziale dei dispositivi utente e del Bring Your Own Device (BYOD), le reti sono sempre più nel mirino e sotto una pressione crescente. Considerati i budget destinati all'IT, la limitata disponibilità di competenze e gli altri fattori, la combinazione di complessità e imprevedibilità delle reti tradizionali può essere una criticità crescente.

L’AI-Native networking semplifica e snellisce la gestione di queste reti complesse automatizzando e ottimizzando le operazioni. Queste reti si adattano e si dimensionano in modo dinamico per soddisfare esigenze mutevoli e risolvere problemi senza bisogno del costante intervento dell'uomo. Ottimizzando le prestazioni in base al comportamento e alle preferenze dell'utente, assicurano esperienze migliori e più fluide.

Eliminando le limitazioni del networking tradizionale come gli obsoleti processi manuali e le esperienze utente di basso livello, le organizzazioni sono in grado di innovare e sperimentare nuovi modelli di business, servizi e tecnologie che richiedono un'infrastruttura di rete adattiva e affidabile.

Quali sono i vantaggi dell’AI-Native networking?

L'adozione dell’AI-Native networking offre un'ampia gamma di vantaggi, tra questi:

Miglioramento dell'efficienza e delle prestazioni

Gli algoritmi AI sono in grado di ottimizzare i percorsi del traffico di rete, gestire l'allocazione dell'ampiezza di banda e ridurre la latenza. Come risultato le prestazioni di rete mostrano maggiore velocità e affidabilità, cosa particolarmente utile per le applicazioni a uso intensivo della larghezza di banda come lo streaming video, il cloud computing su larga scala e il supporto dei processi di addestramento e inferenza AI.

Manutenzione predittiva e riduzione del downtime

Anticipando i problemi prima che si verifichino, una rete AI-Native può programmare la manutenzione in modo proattivo, ridurre il downtime imprevisto e risolvere le criticità prima che si ripercuotano sugli utenti finali. Questo è particolarmente importante nel caso delle aziende per cui la disponibilità della rete incide direttamente sulle operazioni, sul fatturato e sulla reputazione.

Miglioramento della sicurezza

Con la capacità di analizzare grandi quantità di dati di rete in tempo reale, una rete AI-Native consente il rilevamento precoce delle anomalie e delle potenziali minacce alla sicurezza. Questo approccio proattivo alla sicurezza contribuisce a sventare gli attacchi informatici e a proteggere i dati sensibili.

Risparmio sui costi

L'automazione delle attività di gestione di rete riduce la necessità di interventi manuali, con un conseguente risparmio significativo in termini di manodopera e spese operative. Inoltre, la manutenzione predittiva può prevenire costose riparazioni di emergenza e tempi di inattività.

Scalabilità e flessibilità

Una rete AI-Native può adattarsi a esigenze in continua evoluzione senza richiedere la riconfigurazione manuale. Questa scalabilità garantisce che la rete sia in grado di gestire senza problemi carichi crescenti e nuovi tipi di dispositivi.

Esperienza utente migliorata

Una rete AI-Native ottimizza le prestazioni di rete in base al comportamento e alle preferenze degli utenti, garantendo esperienze sempre eccezionali per operatori IT, dipendenti, consumatori e utenti di servizi Internet pubblici.

Come funziona l’AI-Native networking

Una buona intelligenza artificiale inizia con i dati giusti. Per essere davvero efficace, una rete AI-Native deve non solo raccogliere grandi quantità di dati, ma anche dati di alta qualità. Dati non corretti o errati possono determinare risposte imprecise o distorte. Questi dati raccolti includono modelli di traffico, metriche sulle prestazioni dei dispositivi, statistiche sull'utilizzo della rete, registri di sicurezza, stato degli utenti wireless in tempo reale e telemetria in streaming da router, switch e firewall.

I dati raccolti vengono analizzati utilizzando gli algoritmi di machine learning. Questi algoritmi sono addestrati a riconoscere modelli e anomalie dei dati. Imparando dal comportamento della rete nel corso del tempo, si sviluppano e migliorano, il che aiuta a fare previsioni e prendere decisioni più accurate.

L'applicazione di processi e metodi di AI spiegabile consente agli utenti di comprendere e considerare attendibili i risultati e l'output creati dagli algoritmi di machine learning (ML) del sistema. Questo è fondamentale per fornire informazioni sul modo in cui i dati vengono utilizzati e dimostrati per l'output che producono.

In base all'analisi e all'attendibilità dei dati, una rete AI-Native può fornire la risposta corretta in tempo reale. Il processo decisionale è dinamico e si verifica in tempo reale, consentendo alla rete di adattarsi rapidamente a condizioni mutevoli. Le possibili risposte includono:

• Modellazione predittiva: prevedendo i futuri stati della rete o i potenziali problemi, si possono prevedere i picchi di traffico o identificare i punti deboli della rete che potrebbero subire guasti o attacchi.
  
• Auto-ottimizzazione: con una rete AI-Native, se l'AI rileva la frequente congestione di un particolare percorso in determinati momenti, può reindirizzare preventivamente il traffico per mantenere prestazioni ottimali.
  
• Manutenzione proattiva e auto-riparazione: la rete è in grado di identificare e diagnosticare i difetti prima che causino problemi veri e propri, ad esempio prevedendo i guasti hardware. Può inoltre intraprendere automaticamente azioni correttive, come il riavvio di un dispositivo malfunzionante o il passaggio ai sistemi di backup.
  
• Miglioramento della sicurezza: quando viene rilevata una potenziale minaccia, la rete può implementare protocolli di sicurezza, come l'isolamento dei segmenti di rete interessati o il blocco del traffico dannoso.
  
• Gestione dell'esperienza utente: l'AI-Native networking è in grado di personalizzare le prestazioni della rete per soddisfare le esigenze degli utenti, regolando le priorità e le risorse in base al comportamento e alle preferenze degli utenti.

Casi d’uso dell’AI-Native networking

L'AI-Native networking trova la propria applicazione in una varietà di casi d'uso in diversi settori. Tali casi d'uso rientrano, in genere, in una di queste due categorie: AI for Networking e Networking for AI.

AI for Networking

Una rete AI-Native è in grado di monitorare e analizzare continuamente le prestazioni di rete, regolando automaticamente le impostazioni per ottimizzare velocità, affidabilità ed efficienza. Ciò è particolarmente utile nelle reti di grandi dimensioni, come quelle utilizzate dai provider di servizi Internet o nei data center.

Prevedendo i guasti o i colli di bottiglia della rete prima che si verifichino, una rete AI-Native può suggerire la manutenzione preventiva, riducendo il downtime e migliorando l'affidabilità del servizio. Questo è fondamentale per le infrastrutture e i servizi di importanza cruciale come ospedali, sistemi di risposta alle emergenze o istituti finanziari.

L'AI-Native networking riesce a rilevare modelli insoliti indicativi di violazioni o minacce informatiche. Ciò include l'identificazione e la mitigazione di attacchi DDoS, malware o tentativi di accesso non autorizzati, essenziali per la protezione dei dati sensibili in settori come quelli bancario, pubblico e della difesa.

Networking for AI

Modelli di traffico unici, applicazioni all'avanguardia e costose risorse GPU creano requisiti di rete rigorosi durante l'esecuzione dell'addestramento e dell'inferenza AI. I sistemi di AI-Native networking contribuiscono a fornire una rete solida con tempi di completamento dei lavori rapidi e un eccellente ritorno sull'investimento in GPU.

AI-Native networking e Juniper Networks

Juniper Networks ha realizzato da zero la prima Piattaforma di AI-Native networking del settore per trarre il massimo vantaggio dalla promessa dell'intelligenza artificiale. Questa Piattaforma di AI-Native networking offre l'unica vera AI for IT Operations (AIOps) del settore con un'affidabilità senza precedenti in un cloud comune, end-to-end in tutta la rete. Dall'isolamento dei guasti in tempo reale al rilevamento proattivo delle anomalie e alle azioni correttive self-driving, garantisce operazioni di campus, filiali, data center e WAN con livelli superiori di prevedibilità, affidabilità e sicurezza.

Le aziende si affidano alla piattaforma Juniper per semplificare in modo significativo le sfide di gestione e garantire che ogni connessione sia affidabile, misurabile e sicura. Inoltre, stanno realizzando infrastrutture di rete adattive e ad alte prestazioni ottimizzate per i requisiti di connettività, volume di dati e velocità dei carichi di lavoro di AI mission-critical.

Tutto è iniziato con un punto di svolta strategico per un approccio Experience-First che si concentra sul porre le domande giuste per offrire le migliori esperienze agli operatori di rete e agli utenti finali. La sua capacità di offrire le esperienze giuste si basa su tre pilastri fondamentali: 1) i dati giusti, 2) le risposte giuste in tempo reale e 3) l'infrastruttura giusta.

I dati giusti

Juniper inizia ponendo le domande giuste per acquisire i dati giusti che valutano il networking fino al livello di ciascun utente e ciascuna sessione. Con oltre 7 anni di reinforced learning, robusti algoritmi di data science e una telemetria pertinente e in tempo reale di tutti gli utenti e i dispositivi di rete, fornisce all'IT informazioni accurate e utilizzabili.

Le risposte giuste in tempo reale

Juniper fornisce agli operatori IT risposte in tempo reale alle loro domande sulla rete. I livelli di servizio personalizzabili con flussi di lavoro automatizzati rilevano e risolvono immediatamente i problemi degli utenti, mentre Marvis Virtual Network Assistant offre un cambiamento di paradigma nella modalità di interazione degli operatori IT con la rete. Marvis risponde alle domande dell'IT in linguaggio naturale, come farebbe un essere umano.

L'infrastruttura giusta

Dai dispositivi ai sistemi operativi, dall'hardware al software, Juniper dispone dell'infrastruttura più scalabile del settore a supporto della Piattaforma di AI-Native networking. La vera architettura cloud native e connessa alle API è stata progettata per elaborare enormi quantità di dati per garantire zero trust e risposte giuste in tempo reale.

Juniper ha gettato le basi per la sua Piattaforma di AI-Native networking anni fa, quando aveva previsto di creare prodotti in modo da consentire l'estrazione di dati di rete esaurienti. Utilizzando questi dati per rispondere alle domande su come offrire costantemente esperienze migliori a operatori e utenti finali, ha stabilito un nuovo parametro di riferimento per il settore.