Wat betekent 'AI-native netwerken'?

Wat betekent 'AI-native netwerken'?

AI-native netwerken verwijst naar computernetwerksystemen die zijn ontworpen en ontwikkeld met kunstmatige intelligentie (AI) als een kerncomponent om eenvoudigere activiteiten, verhoogde productiviteit en betrouwbare prestaties op schaal mogelijk te maken.

In tegenstelling tot systemen waar AI wordt toegevoegd als een bijzaak of een toegevoegde functie, is AI-native netwerken fundamenteel opgebouwd rond AI- en machine learning (ML)-technieken.  

Net als alle moderne AI-systemen, zijn AI-native netwerksystemen ontworpen om te leren van gegevens, zich aan te passen aan nieuwe situaties en na verloop van tijd te verbeteren. Dit vermogen om continu te leren is een fundamenteel kenmerk dat het systeem efficiënter en effectiever maakt naarmate het meer data en ervaringen verzamelt.

AI-netwerken die op de juiste manier worden getraind, getest en toegepast, kunnen anticiperen op behoeften of problemen en proactief optreden, voordat de operator of eindgebruiker zelfs maar registreert dat er een probleem is. Dit bespaart IT- en netwerkteams tijd en middelen, beschermt hun reputatie en verbetert tegelijkertijd de operationele efficiëntie en de algehele gebruikerservaring.

Waarom is AI-native netwerken belangrijk?

Van digitale transformatie tot spraakmakende AI-initiatieven, de explosieve groei van gebruikers en Bring Your Own Device (BYOD): de druk en focus op netwerken neemt alsmaar toe. Gezien IT-budgetten en beperkingen die samenhangen met de beschikbaarheid van vaardigheden en andere factoren, kunnen de complexiteit en onvoorspelbaarheid van traditionele netwerken een groeiend risico vormen.

AI-native netwerken vereenvoudigt en stroomlijnt het beheer van deze complexe netwerken door activiteiten te automatiseren en te optimaliseren. Deze netwerken kunnen zich dynamisch aanpassen en schalen om aan veranderende eisen te voldoen en problemen op te lossen zonder dat er voortdurend menselijke tussenkomst nodig is. Door prestaties te optimaliseren op basis van gebruikersgedrag en -voorkeuren, zorgen ze voor naadloze en verbeterde ervaringen.

Het wegnemen van de beperkingen van traditionele netwerken, zoals handmatige, verouderde processen en slechte gebruikerservaringen, stelt organisaties in staat om te innoveren en te experimenteren met nieuwe bedrijfsmodellen, services en technologieën waarvoor een solide en adaptieve netwerkinfrastructuur nodig is.

Wat zijn de voordelen van AI-native netwerken?

Het gebruik van AI-native netwerken biedt een breed scala aan voorwaarden, waaronder:

Verbeterde efficiëntie en prestaties

AI-algoritmen kunnen routes voor netwerkverkeer optimaliseren, bandbreedtetoewijzing beheren en latentie verminderen. Dit zorgt voor snellere en betrouwbaardere netwerkprestaties, wat vooral gunstig is voor bandbreedte-intensieve applicaties zoals videostreaming, grootschalige cloudcomputing en ondersteuning van AI-trainings- en -inferentieprocessen.

Voorspellend onderhoud en minder downtime

Door te anticiperen op problemen voordat ze zich voordoen, kan een AI-native netwerk proactief onderhoud plannen, onverwachte downtime verminderen en problemen oplossen voordat het eindgebruikers treft. Dit is vooral cruciaal voor bedrijven waarbij de beschikbaarheid van het netwerk een directe impact heeft op de activiteiten, omzet en reputatie.

Betere beveiliging

Dankzij de mogelijkheid om enorme hoeveelheden netwerkdata in realtime te analyseren, kunnen AI-native netwerken onregelmatigheden en potentiële beveiligingsrisico's vroegtijdig opsporen. Deze proactieve benadering van beveiliging helpt cyberaanvallen te verijdelen en gevoelige data te beschermen.

Kostenbesparing

Het automatiseren van netwerkbeheertaken vermindert de noodzaak voor handmatige interventie, wat kan leiden tot aanzienlijke besparingen op het gebied van arbeids- en operationele kosten. Bovendien kan voorspellend onderhoud dure noodreparaties en downtime voorkomen.

Schaalbaarheid en flexibiliteit

Een AI-native netwerk kan zich aanpassen aan veranderende eisen zonder de noodzaak om handmatig opnieuw te configureren. Deze schaalbaarheid zorgt ervoor dat het netwerk naadloos kan omgaan met toenemende workloads en nieuwe soorten apparaten.

Verbeterde gebruikerservaringen

AI-native netwerken optimaliseren de netwerkprestaties op basis van gebruikersgedrag en -voorkeuren, zodat IT-operators, werknemers, consumenten en gebruikers van openbare internetservices altijd zijn verzekerd van uitstekende ervaringen.

Hoe AI-native netwerken werken

Goede AI begint met de juiste data. Om een AI-native netwerk zo effectief mogelijk te laten functioneren, moet het niet alleen enorme hoeveelheden gegevens verzamelen, maar ook gegevens van hoge kwaliteit. Slechte data, of de verkeerde data, kunnen leiden tot onnauwkeurige of bevooroordeelde responsen. Deze verzamelde data omvatten verkeerspatronen, prestatiedata van apparaten, statistieken over netwerkgebruik, beveiligingslogboeken, realtime draadloze gebruikersstatussen en het streamen van telemetrie van routers, switches en firewalls.

De verzamelde data worden geanalyseerd aan de hand van ML-algoritmen. Deze algoritmen zijn getraind om patronen en onregelmatigheden in de data te detecteren. Door te leren van het gedrag van het netwerk, ontwikkelen en verbeteren ze zich gaandeweg, wat leidt tot nauwkeurigere voorspellingen en beslissingen.

Door Explainable AI (XAI)-processen en -methoden toe te passen, krijgen gebruikers inzicht en vertrouwen in de resultaten en output van de ML-algoritmen van het systeem. Het is essentieel om een beeld te schetsen van hoe data worden gebruikt en om de output te onderbouwen.

Op basis van de analyse en betrouwbaarheid van de data kan een AI-native netwerk de juiste realtimerespons geven. Het besluitvormingsproces is dynamisch en vindt in real time plaats, waardoor het netwerk zich snel kan aanpassen aan veranderende omstandigheden. Mogelijke responsen zijn onder andere:

• Gebruik van voorspellende modellen: Door toekomstige netwerkstatussen of potentiële problemen te voorspellen, kan het verkeerspieken voorzien of zwakke plekken in het netwerk detecteren die gevoelig zijn voor storingen of aanvallen.
  
• Zelfoptimalisatie: Met een AI-native netwerk kan de AI het verkeer preventief omleiden om optimale prestaties te behouden, als deze detecteert dat een bepaalde route op bepaalde momenten vaak overbelast raakt.
  
• Proactief onderhoud en zelfherstel: Het netwerk kan problemen opsporen en diagnosticeren voordat ze grote problemen veroorzaken, zoals het voorspellen van hardwarestoringen. Daarnaast kan het automatisch corrigerende acties ondernemen, zoals een apparaat dat niet goed functioneert herstarten of overschakelen naar back-upsystemen.
  
• Verbetering van de beveiliging: Wanneer een potentiële dreiging wordt gedetecteerd, kan het netwerk beveiligingsprotocollen implementeren, zoals het isoleren van aangetaste netwerksegmenten of het blokkeren van schadelijk verkeer.
  
• Beheer van gebruikerservaringen: AI-native netwerken kan de netwerkprestaties aanpassen om aan de eisen van gebruikers te voldoen, door prioriteiten en bronnen aan te passen op basis van gebruikersgedrag en -voorkeuren.

Gebruikssituaties voor AI-native netwerken

AI-native netwerken worden toegepast in een verscheidenheid aan gebruikssituaties in verschillende sectoren. Deze gebruikssituaties vallen meestal in een van de volgende twee categorieën: AI voor netwerken en netwerken voor AI.

AI voor netwerken

Een AI-native netwerk kan de netwerkprestaties voortdurend bewaken en analyseren, en automatisch instellingen aanpassen voor optimalisatie van snelheid, betrouwbaarheid en efficiëntie. Dit is vooral nuttig voor grootschalige netwerken, zoals die van internetserviceproviders of datacenters.

Door netwerkstoringen of knelpunten te voorspellen voordat ze optreden, kunnen AI-native netwerken preventief onderhoud uitvoeren, waardoor de downtime wordt verminderd en de betrouwbaarheid van de service toeneemt. Dit is cruciaal voor kritieke infrastructuur en services, zoals die van ziekenhuizen, hulpverleningssystemen of financiële instellingen.

AI-native netwerken kunnen ongebruikelijke patronen detecteren die wijzen op cyberbedreigingen of inbreuken. Dit omvat het detecteren en tegengaan van DDoS-aanvallen, malware of pogingen tot ongeautoriseerde toegang, wat cruciaal is voor het beschermen van gevoelige data in sectoren zoals het bankwezen, de overheid en defensie.

Netwerken voor AI

Unieke verkeerspatronen, geavanceerde applicaties en dure GPU-middelen zorgen voor strenge netwerkvereisten bij het uitvoeren van AI-training en -inferentie. AI-native netwerksystemen dragen bij aan een solide netwerk met snelle doorlooptijden en een uitstekend rendement op GPU-investeringen.

AI-native netwerken en Juniper Networks

Juniper Networks heeft als eerste in de sector een volledig AI-native netwerkplatform ontwikkeld om optimaal te profiteren van de mogelijkheden van AI. Dit AI-native netwerkplatform levert de eerste echte AI for IT Operations (AIOps) die ongeëvenaarde garanties biedt in een gemeenschappelijke cloud, end-to-end in het hele netwerk. Het biedt eersteklas voorspelbaarheid, betrouwbaarheid en beveiliging voor campus-, sector-, datacenter- en WAN-activiteiten, van realtimefoutisolatie tot proactieve detectie van onregelmatigheden en zelfsturende corrigerende acties.

Bedrijven vertrouwen op het Juniper-platform voor een gestroomlijnd beheer en verbindingen die altijd betrouwbaar, meetbaar en beveiligd zijn. Ze bouwen er ook krachtige en adaptieve netwerkinfrastructuren mee die zijn geoptimaliseerd voor de connectiviteit, datavolumes en snelheidsvereisten van missiekritieke AI-workloads.

Het begon allemaal met een strategische verschuiving naar een experience-first benadering die is gericht op het stellen van de juiste vragen om de beste ervaringen te leveren voor zowel netwerkbeheerders als eindgebruikers. Het vermogen om de juiste ervaringen te leveren is gebaseerd op drie principes: 1) de juiste data, 2) de juiste realtimeresponsen en 3) de juiste infrastructuur.

De juiste data

Juniper stelt eerst de juiste vragen om de juiste data te verzamelen die het netwerk beoordelen tot op het niveau van elke gebruiker en sessie. Met meer dan 7 jaar aan reinforcement learning, krachtige datawetenschapsalgoritmen en relevante realtimetelemetrie van alle netwerkgebruikers en -apparaten, voorziet het IT van nauwkeurige en bruikbare informatie.

De juiste realtimeresponsen

Juniper biedt IT-beheerders responsen op hun netwerkvragen in real time. Aanpasbare servicelevels met geautomatiseerde workflows detecteren en verhelpen onmiddellijk problemen van gebruikers, terwijl de Marvis Virtual Network Assistant een paradigmaverschuiving teweegbrengt in de manier waarop IT-beheerders omgaan met het netwerk. Marvis beantwoordt IT-vragen op natuurlijke wijze, net zoals een mens dat zou doen.

De juiste infrastructuur

Van apparaten en besturingssystemen tot hardware en software: Juniper biedt de meest schaalbare infrastructuur in de sector, die het AI-native netwerkplatform ondersteunt. De cloud-native, met API verbonden architectuur is ontwikkeld om enorme hoeveelheden data te verwerken om Zero Trust mogelijk te maken en de juiste responsen in real time te garanderen.

Juniper legde jaren geleden de basis voor het AI-native netwerkplatform toen het de vooruitziende blik had om producten te maken waarmee omvangrijke netwerkdata kunnen worden geëxtraheerd. Door deze data te gebruiken om vragen te beantwoorden over hoe we consequent betere ervaringen van beheerders en eindgebruikers kunnen leveren, ontstond er een nieuwe standaard voor de sector.