Wat is een zelfsturend netwerk?

Een zelfsturend netwerk is een geavanceerd netwerk dat door kunstmatige intelligentie (AI) wordt gestuurd, dat zichzelf automatisch kan optimaliseren met minimale tot geen menselijke tussenkomst. Door gebruik te maken van AI en machine learning (ML), hoogwaardige data in real time en een veilige en schaalbare cloudgebaseerde netwerkarchitectuur, worden de betrouwbaarheid, beveiliging en efficiëntie verbeterd waardoor de complexiteit van traditioneel netwerkbeheer drastisch wordt verminderd. 

Net als zelfsturende auto's, die ooit als sciencefiction werden beschouwd, komt een zelfsturend netwerk steeds dichter bij de realiteit. Zelfsturende voertuigen hebben een evolutie doorgemaakt: van handmatige besturing naar ondersteund rijden en uiteindelijk tot het rijden zonder bestuurder. We zien nu dat netwerken een vergelijkbaar traject ondergaan. Ze gaan over van handmatig, reactief beheer naar proactieve, autonome optimalisatie, met de mogelijkheid tot zelfconfiguratie, zelfoptimalisatie en zelfherstel.

Waarom is een zelfsturend netwerk nodig?

Betrouwbare connectiviteit is niet alleen een luxe, maar ook bedrijfskritiek. Organisaties hebben netwerken nodig die te allen tijde en in alle gebruikssituaties een naadloze, hoogwaardige en veilige ervaring kunnen bieden. Beperkingen van netwerkbronnen, waaronder een gebrek aan IT-vaardigheden, zorgen ervoor dat handmatig netwerkbeheer niet houdbaar is op de lange termijn. Tegelijkertijd worden netwerken complexer en nemen de bedreigingen voor de beveiliging toe. Deze gecombineerde uitdagingen zorgen dat er behoefte is aan AI en autonome netwerken.

Wat zijn de voordelen van een zelfsturend netwerk?

Een zelfsturend netwerk transformeert netwerkactiviteiten door de complexiteit te verminderen, de beveiliging te verbeteren en de gebruikerservaring te verbeteren.

Verbeterde efficiëntie

Een AI-gestuurde automatisering van de workflow beperkt de noodzaak voor handmatige probleemoplossing, waardoor IT-teams meer aandacht kunnen besteden aan strategische initiatieven in plaats van routinematig netwerkonderhoud.

Verbeterde prestaties

Door problemen proactief te detecteren en op te lossen, zorgt een autonoom netwerk voor een betere betrouwbaarheid en minder downtime..

Betere schaalbaarheid

De onboarding- en configuratietijd wordt aanzienlijk verkort door automatische inrichting te gebruiken om apparaten op dynamische wijze een naam te geven, ze toe te wijzen aan locaties en configuratieprofielen op apparaten toe te passen.

Sterkere beveiliging

De beveiliging wordt ook versterkt, omdat AI-algoritmen snel bedreigingen kunnen identificeren en beperken voordat ze negatieve gevolgen hebben voor de bedrijfsactiviteiten.

Verbeterde gebruikerservaringen

End-to-end automatisering zorgt ervoor dat netwerken zich dynamisch aanpassen aan de eisen van netwerkverkeer, waarbij ze uitzonderlijke prestaties bieden aan eindgebruikers.

Door te kiezen voor een zelfsturend netwerk krijgen organisaties een toekomstbestendige infrastructuur die schaalbaarder, veiliger en veerkrachtiger is.

Hoe werkt een zelfsturend netwerk?

Een zelfsturend netwerk maakt gebruik van geavanceerde AI- en machine learning (ML)-algoritmen, aangedreven door enorme hoeveelheden hoogwaardige data en een schaalbare, veilige cloudgebaseerde architectuur. Het maakt gebruik van realtimewaarschuwingen, classificaties en prioriteringsmechanismen om problemen te identificeren, oplossingen aan te bevelen en bugfixes uit te voeren. Naarmate de mogelijkheden van AI steeds geavanceerder en nauwkeuriger worden, kan het netwerk zichzelf steeds beter besturen met minimale tot geen menselijke tussenkomst.

Zo werkt het in de praktijk:

• Leerfase: het netwerk controleert zichzelf en bouwt een basislijn op voor normaal netwerkgedrag
• Beslissingsfase: met behulp van AI-modellen voorspelt het netwerk potentiële problemen en neemt het beslissingen over hoe het erop moet reageren
• Actiefase: het netwerk past die beslissingen automatisch toe om problemen op te lossen

Wat zijn de fasen van een zelfsturend netwerk?

Een zelfsturend netwerk ontwikkelt zich over vijf verfijningsfasen. Naarmate bedrijven elk nieuw niveau van netwerkautomatisering integreren, kunnen ze profiteren van betrouwbaardere, veiligere en flexibelere netwerken die in real time kunnen worden aangepast aan de veranderende eisen:

1. Dataverzameling: hoogwaardige data uit het netwerk wordt in real time verzameld om de nodige input te leveren voor AI- en ML-algoritmen
2. Inzichten: AI-gestuurde analyses verwerken deze netwerkdata om inzichten te genereren die prestatietrends, mogelijke verstoringen of inefficiënties binnen het netwerk identificeren
3. Aanbevelingen: op basis van deze inzichten genereert het netwerk aanbevelingen voor acties om de prestaties te optimaliseren of problemen op te lossen. Deze suggesties krijgen prioriteit om de meest dringende kwesties aan te pakken
4. Gecontroleerd zelfsturend: het netwerk begint autonoom aanpassingen te maken, maar IT behoudt het toezicht. Hoewel de IT corrigerende maatregelen kan nemen, kan de IT-afdeling indien nodig toch ingrijpen om ervoor te zorgen dat het netwerk werkt zoals verwacht
5. Volledig zelfsturend: AI kan de volledige controle overnemen en aanpassingen en optimalisaties in real time uitvoeren zonder de noodzaak voor menselijke tussenkomst. IT-teams verleggen hun aandacht naar strategischere activiteiten naarmate het netwerk steeds meer in staat is om routinematige beheertaken uit te voeren.

Wat zijn de belangrijkste mogelijkheden van een zelfsturend netwerk?

De belangrijkste mogelijkheden van een autonoom zelfsturend netwerk zijn:

• Autonome activiteiten: bewaakt voortdurend de status van netwerken en applicaties in het hele ecosysteem, waarbij problemen in real time worden geïdentificeerd en aangepakt zonder handmatige tussenkomst
• Voorspellende analyse en garantie: met behulp van AI en ML anticipeert het netwerk op storingen of prestatievermindering voordat deze gevolgen hebben voor eindgebruikers
• Zelfconfiguratie: het netwerk kan automatisch nieuwe services, apparaten en applicaties configureren zonder handmatige configuratie
• Zelfherstellend: diagnosticeert en verhelpt automatisch problemen, waardoor slechte prestaties of downtime tot een minimum worden beperkt
• Zelfoptimalisatie: het netwerk controleert voortdurend de prestaties en past zich aan om optimale snelheid, betrouwbaarheid en efficiëntie te leveren, zoals herroutering bij congestie of storing
• Zelfbewaking: het netwerk bewaakt continu de datastroom, de apparaatprestaties en de algemene netwerkgezondheid om ongebruikelijk gedrag te detecteren dat kan wijzen op prestatieproblemen
• Adaptieve beveiliging: het netwerk identificeert beveiligingsbedreigingen zoals malware, phishing of denial-of-service-aanvallen (DoS) en neemt corrigerende maatregelen
• Intent-based netwerken (IBN): wanneer operators de bedrijfsresultaten beschrijven die ze willen bereiken, zet het netwerk die doelstellingen om in de benodigde configuratie om deze doelstellingen te bereiken
• Beleidshandhaving: het netwerk dwingt automatisch het beleid voor beveiliging, toegangsbeheer en quality-of-service (QoS) af op alle verbonden apparaten

Hoe krijgen gebruikers meer vertrouwen in zelfsturende netwerken?

Naarmate een netwerk steeds autonomer wordt, moeten IT-teams vertrouwen opbouwen in de besluitvorming van AI. Dit vertrouwen wordt in de loop van de tijd ontwikkeld door consistente prestaties en transparantie. Terwijl AI voortdurend leert en verbetert, moet AI kunnen aantonen dat deze in staat is om nauwkeurige beoordelingen te maken en zorgen voor netwerkoptimalisaties in het hele ecosysteem, waardoor de algehele efficiëntie uiteindelijk toeneemt. Deze voortdurende ontwikkeling versterkt het vertrouwen in de effectiviteit van het netwerk.

Om het vertrouwen verder te consolideren, moeten leveranciers transparantie bieden in de besluitvormingsprocessen van AI, vaak Explainable AI (XAI) genoemd. Door een gedetailleerde beschrijving te geven van de technologieën die ten grondslag liggen aan deze beslissingen, zoals reinforcement learning, natuurlijke-taalverwerking en beslissingsbomen, kunnen leveranciers ervoor zorgen dat IT-teams beter inzicht krijgen in hoe AI tot de gegeven conclusies is gekomen. Deze transparantie biedt duidelijkheid en geruststelling, waardoor u zeker weet dat de acties die het netwerk onderneemt zowel betrouwbaar als nuttig zijn.

Zal een zelfsturend netwerk de noodzaak van IT-personeel elimineren?

Een zelfsturend netwerk benadrukt inzichten die IT-teams mogelijk over het hoofd zien, identificeert snel de onderliggende oorzaken zodat er uren worden bespaart aan het oplossen van problemen en herstelt zichzelf om optimale prestaties te garanderen. Het resultaat is een netwerk dat slimmer werkt, zodat IT-teams meer aandacht kunnen besteden aan innovatie in plaats van brandjes te blussen.

Hoewel een zelfsturend netwerk de IT-taken niet volledig zal elimineren, zal het de aard van de IT-rollen veranderen. Hoewel sommige routinetaken kunnen worden geautomatiseerd, blijft het absoluut noodzakelijk om bekwame professionals te hebben die deze netwerken ontwerpen, beheren en controleren. De vraag naar vaardigheden op hoger niveau zal hierdoor toenemen, op gebieden zoals AI-integratie, big data-analyse en strategische planning.

Juniper en het zelfsturend netwerk

Met Mist AI en Marvis Virtual Network Assistant (VNA) zet Juniper het traject voort naar een zelfsturend netwerk^™. Samen stroomlijnen Mist AI en Marvis de activiteiten, verbeteren de beveiliging en bieden ze uitzonderlijke gebruikerservaringen waarbij ze tegelijkertijd de operationele complexiteit beperken.

Mist AI verzamelt voortdurend rijke telemetriedata van netwerkapparaten en -applicaties in real time, aggregeert deze data binnen een veilige en schaalbare cloud voor microservices en past jarenlange AI/ML-training toe om bruikbare inzichten, proactieve aanbevelingen en zelfherstellende netwerkmogelijkheden te leveren. Deze aanpak optimaliseert de prestaties, stroomlijnt netwerkactiviteiten en vermindert de werkdruk van IT-teams.

Dankzij meer dan een decennium aan AI-training en -ontwikkeling is Mist AI gestaag verbeterd in effectiviteit en intelligentie, waarbij belangrijke fasen in netwerkautomatisering zijn doorlopen: dataverzameling, generatie van inzichten, bruikbare aanbevelingen, zelfherstellende mogelijkheden en uiteindelijk volledig autonome netwerken. Naarmate de mogelijkheden van AI zich verder ontwikkelen, biedt Mist AI meer mogelijkheden aan IT-teams dankzij de beperking van handmatige probleemoplossing, waardoor het netwerk datagestuurde beslissingen kan nemen en autonome acties kan ondernemen. Dankzij deze voortdurende ontwikkeling kunnen bedrijven prestatieproblemen voorblijven, een optimale netwerkstatus behouden en een veerkrachtigere, veiligere en efficiëntere netwerkinfrastructuur creëren.

Marvis VNA wordt aangestuurd door Mist AI en fungeert als een waardevolle uitbreiding van het IT-team. Het identificeert kritieke gebeurtenissen die van invloed zijn op de prestaties en biedt aanbevolen herstelstappen via Marvis Actions. Het gebruik van Marvis vereist geen gespecialiseerde kennis of vaardigheden, omdat het gebaseerd is op een gespreksinterface die gebruikmaakt van natuurlijke-taalverwerking en natuurlijke-taalbegrip (NLP en NLU), grote taalmodellen (LLM) en generatieve AI (GenAI) voor intuïtieve interacties.