O que é AI-Native Networking?

O que é AI-Native Networking?

AI-Native Networking refere-se a sistemas de redes de computadores que são concebidos e desenvolvidos tendo a integração de IA como componente central para permitir operações mais simples, maior produtividade e desempenho confiável em escala.

Diferente de sistemas onde a IA é adicionada como um “recurso adicional”, a AI-Native Networking é fundamentalmente construída do zero com IA e técnicas de aprendizado de máquina (ML).  

Como todos os sistemas de IA, sistemas de AI-Native Networking são projetados para aprender com os dados, adaptar-se a novas situações e melhorar com o tempo. Essa capacidade de aprendizagem contínua é uma característica fundamental, que permite ao sistema melhorar sua eficiência e eficácia à medida que coleta mais dados e experiências.

Uma rede nativa de IA treinada, testada e aplicada da maneira correta pode antecipar necessidades ou problemas e agir proativamente antes mesmo que o operador ou o usuário final reconheça um problema. Isso economiza tempo e recursos e protege a reputação das equipes de TI e redes, enquanto aumenta a eficiência operacional e melhora as experiências gerais dos usuários.

Por que a AI-Native Networking importa?

De transformação digital a iniciativas de IA de grande porte para impulsionar o crescimento BYOD (traga seu próprio dispositivo) e do usuário, as redes experimentam pressão e foco enormes e crescentes. Considerando os orçamentos de TI e as restrições relacionadas à disponibilidade de habilidades e outros fatores, a combinação de complexidade e imprevisibilidade das redes tradicionais pode ser uma responsabilidade cada vez maior.

A AI-Native Networking simplifica e facilita o gerenciamento dessas redes complexas ao automatizar e otimizar as operações. Essas redes ajustam-se dinamicamente e em escala para atender a demandas em mudança e resolver problemas sem precisar de intervenção humana constante. Ao otimizar o desempenho com base no comportamento e nas preferências do cliente, elas garantem experiências simplificadas e aprimoradas.

Eliminar as limitações tradicionais de rede, como processos manuais e desatualizados e experiências ruins para o usuário, permite que as organizações inovem e experimentem novos modelos de negócios, serviços e tecnologias que exigem infraestrutura de rede robusta e adaptativa.

Quais são os benefícios da AI-Native Networking?

A adoção de AI-Native Networking oferece uma grande diversidade de benefícios, incluindo:

Eficiência e desempenho aprimorados

Os algoritmos de IA podem otimizar rotas de tráfego de rede, gerenciar alocação de largura de banda e reduzir a latência. Isso resulta em desempenho de rede mais rápido e confiável, o que especificamente benéfico para aplicativos com largura de banda intensiva, como streaming de vídeo, computação em nuvem de grande escala e suporte a treinamento de IA processos de inferência.

Manutenção preditiva e redução do tempo de inatividade

Antecipando problemas antes que eles aconteçam, uma rede nativa de IA pode agendar a manutenção de forma proativa, reduzir o tempo de inatividade inesperado e corrigir problemas antes que eles afetem os usuários finais. Isso é especialmente crucial para empresas onde a disponibilidade da rede impacta diretamente as operações, o lucro e a reputação.

Melhor segurança

Com a capacidade de analisar grandes quantidades de dados de rede em tempo real, uma rede nativa de IA permite a detecção antecipada de anomalias e possíveis ameaças de segurança. Essa abordagem proativa para a segurança ajuda a impedir ataques cibernéticos e proteger dados sensíveis.

Economia de custos

Tarefas de automação do gerenciamento de rede reduzem a necessidade de intervenção manual, o que pode levar a uma economia de custos significativa em termos de força de trabalho e despesas operacionais. Além disso, a manutenção preditiva pode prevenir reparos emergenciais caros e o tempo de inatividade.

Escalabilidade e flexibilidade

Uma rede nativa de IA consegue se adaptar a novas demandas sem precisar de reconfiguração manual. Essa escalabilidade garante que a rede possa processar cargas crescentes e novos tipos de dispositivos de forma simples.

Experiências do usuário melhoradas

Uma rede nativa de IA otimiza o desempenho da rede com base no comportamento e nas preferências do usuário, garantindo experiências excepcionais para operadores de TI, funcionários, consumidores e usuários da internet pública.

Como a AI-Native Networking funciona

Uma boa IA começa com os dados certos. Para que uma rede com IA nativa seja mais eficaz, ela precisa, além de coletar enormes quantidades de dados, coletar dados de alta qualidade. Dados ruins ou os dados errados podem levar a respostas enviesadas ou imprecisas. Esses dados coletados incluem padrões de tráfego, métricas de desempenho do dispositivo, estatísticas de uso da rede, logs de segurança, estados do usuário sem fio em tempo real e telemetria de fluxo a partir de roteadores, switches e firewalls.

Os dados coletados são analisados com o uso de algoritmos de ML. Esses algoritmos são treinados para reconhecer padrões e anomalias nos dados. Aprendendo com o comportamento da rede ao longo do tempo, eles se desenvolvem e se aprimoram, o que ajuda a fazer previsões e tomar decisões mais precisas.

Aplicar processos e métodos de IA explicável permite aos usuários entender e confiar nos resultados e saídas criados pelos algoritmos do sistema de ML. É essencial fornecer insights sobre como os dados estão sendo utilizados e evidenciados para os resultados.

Com base na análise e confiabilidade dos dados, a rede com IA nativa pode fornecer a resposta certa em tempo real. O processo de tomada de decisão é dinâmico e ocorre em tempo real, permitindo que a rede se adapte rapidamente às mudanças nas condições. Respostas potenciais incluem:

• Modelo preditivo: Ao prever estados de rede futuros ou problemas potenciais, pode prever picos de tráfego ou identificar pontos fracos na rede que sejam suscetíveis a falhas ou ataques
• Otimização automática: Com uma rede nativa de IA, se a IA detectar que uma determinada rota costuma ficar congestionada em determinados horários, ela pode redirecionar o tráfego de maneira preventiva para manter o desempenho ótimo.
• Manutenção proativa e autocorreção: A rede pode identificar e diagnosticar problemas antes que eles causem problemas significativos, como falhas de hardware. Também pode realizar ações corretivas automaticamente, como reiniciar um dispositivo em mau funcionamento ou alternar para sistemas de backup.
• Melhora da segurança: Quando uma ameaça potencial é detectada, a rede pode implementar protocolos de segurança, como isolar os segmentos afetados da rede ou bloquear tráfego malicioso.
• Gerenciamento da experiência do usuário: A AI-Native Networking pode adequar o desempenho da rede para atender a demandas do usuário, ajustando prioridades e recursos com base no comportamento e nas preferências do usuário.

Usos de caso da AI-Native Networking

A AI-Native Networking encontra seu aplicativo em uma variedade de casos de uso em diferentes setores. Esses casos de uso normalmente pertencem a uma de duas categorias: AI for Networking e redes para IA.

IA para redes:

Uma rede nativa de IA pode monitorar e analisar continuamente o desempenho da rede, ajustando as configurações automaticamente para otimizar a velocidade, confiabilidade e eficiência. Isso é particularmente útil em redes de grande escala como aquelas usadas por provedores de serviços ou em data centers.

Prevendo falhas ou gargalos na rede antes que eles ocorram, a rede nativa de IA pode solicitar a manutenção preventiva, reduzindo o tempo de inatividade e melhorando a confiabilidade do serviço. Isso é crucial para infraestruturas e serviços essenciais, como hospitais, sistemas de resposta de emergência ou instituições financeiras.

A AI-Native Networking pode detectar padrões estranhos indicativos de ameaças cibernéticas ou violações. Isso inclui identificar e mitigar ataque de DDoS, malware tentativas de acesso não autorizado, o que é crucial para proteger dados sensíveis em setores como o bancário, governamental e de defesa.

Redes para IA

Padrões de tráfego exclusivos, aplicativos de ponta e recursos de GPU de alto custo criam requisitos de rede rigorosos para o treinamento e inferência de IA. Os sistemas de rede com IA nativa ajudam a entregar uma rede robusta com tempos de conclusão de tarefas rápidos e retorno excelente sobre o investimento na GPU.

AI-Native Networking e Juniper Networks

A Juniper Networks construiu a Mist™, a primeira plataforma AI-Native Networking do setor, do zero para aproveitar ao máximo a promessa da IA. A plataforma Mist oferece a verdadeira AI for IT operations (AIOps) do setor, com garantia incomparável em uma nuvem comum que cobre toda a rede de ponta a ponta. De isolamento de falhas em tempo real a detecção proativa de anomalias e ações corretivas autônomas, ela fornece previsibilidade, confiabilidade e segurança para campus, filial, data center e WAN.

As empresas contam com a plataforma Mist para simplificar significativamente os desafios de gerenciamento do dia a dia e, ao mesmo tempo, garantir que cada conexão seja confiável, mensurável e segura. Elas também estão construindo infraestruturas de rede altamente competentes e adaptáveis que estão otimizadas para os requisitos de conectividade, volume de dados e velocidade das mais críticas cargas de trabalho da IA.

Tudo começa com uma virada estratégica para uma abordagem que prioriza a experiência e foca em fazer as perguntas certas para entregar as melhores experiências para operadores e usuários finais de rede. A capacidade da Mist de oferecer as experiências certas é baseada em três pilares fundamentais: 1) os dados certos, 2) as respostas certas em tempo real e 3) a infraestrutura certa.

Os dados certos

A Juniper começa fazendo as perguntas certas para captar os dados certos que avaliam a rede no nível de cada usuário e sessão. Com mais de 10 anos de aprendizado por reforço, algoritmos de ciência de dados robustos e telemetria relevante em tempo real de todos os usuários e dispositivos de rede, fornece informações precisas e acionáveis para TI.

As respostas certas em tempo real

A Juniper oferece a operadores de TI respostas em tempo real para suas perguntas sobre rede. Níveis de serviço personalizáveis com fluxos de trabalho automatizados detectam e corrigem problemas de usuário imediatamente, enquanto o Marvis® AI Assistant proporciona uma mudança de paradigma na maneira como os operadores de TI interagem com a rede. O Marvis responde a perguntas de TI em linguagem natural, como um humano faria.

A infraestrutura certa

De dispositivos a sistemas operacionais, de hardware a software, a Juniper tem a infraestrutura mais escalável do setor, sustentando e apoiando a plataforma AI-Native Networking. A verdadeira arquitetura nativa da nuvem e conectada à API foi criada para processar grandes quantidades de dados para permitir Zero Trust e garantir as respostas certas em tempo real.

A Juniper criou a base para a sua plataforma AI-Native Networking há anos, quando teve a visão de construir produtos de uma forma que permitisse a extração de dados de rede valiosos. Utilizando esses dados para responder perguntas sobre como oferecer melhores experiências ao operador e ao usuário final de forma consistente, estabeleceu um novo padrão de referência do setor.