¿Qué es la inteligencia artificial (IA) para las redes?

La inteligencia artificial (IA) para las redes es un subconjunto de la AIOps específico para la aplicación de técnicas de IA para optimizar el rendimiento y las operaciones de la red.

Los sistemas de redes se vuelven cada vez más complejos debido a las iniciativas de transformación digital, la nube múltiple, la proliferación de dispositivos y datos, el trabajo híbrido y los ataques cibernéticos más sofisticados. A medida que la complejidad de la red crece y evoluciona, las organizaciones necesitan las habilidades y capacidades de la red para evolucionar también. La escasez de talento y las limitaciones presupuestarias solo se suman a este desafío. Para superar estos desafíos, las organizaciones están adoptando la IA para las redes para ayudar.

IA clave para tecnologías de redes

Para que la IA sea exitosa, se requiere aprendizaje automático (ML), el cual es el uso de algoritmos para analizar datos, aprender de ellos y obtener determinaciones o predicciones sin necesidad de instrucciones explícitas. Gracias a las mejoras en capacidades de procesamiento y almacenamiento, el ML evolucionó recientemente en modelos estructurados más complejos, como el aprendizaje profundo (DL), el cual utiliza redes neurales para lograr mayores niveles de información valiosa y automatización. El procesamiento y la comprensión del lenguaje natural (NLP/NLU), los modelos de lenguaje grande (LLM) y la IA generativa (GenAI) son otras herramientas de IA de tendencias que han impulsado el avance reciente de la IA, particularmente en el área de los asistentes virtuales.

El papel de la IA en entornos de red.

Capacidades de la IA para redes

La IA en las redes ofrece un valor sustancial para las empresas en casi todas las industrias. Estas son algunas formas en las que las soluciones de redes de IA están ofreciendo resultados reales para los clientes:

Detección de anomalías de la serie temporal: La IA puede detectar anomalías en series temporales con una correlación que permite que los ingenieros en redes encuentren rápidamente relaciones entre eventos que no serían obvios incluso para un especialista experimentado en redes.
Análisis de correlación de eventos y causa raíz: La IA puede emplear varias técnicas de extracción de datos para analizar terabytes de datos en cuestión de minutos. Esta capacidad permite a los departamentos de TI identificar rápidamente qué función de red (por ejemplo, el sistema operativo, el tipo de dispositivo, el punto de acceso, el conmutador o el enrutador) está más relacionada con un problema de red, lo que acelera la resolución del problema
Predecir experiencias del usuario: Según las condiciones de la red, la IA puede predecir el rendimiento de Internet de un usuario, lo que permite que un sistema ajuste dinámicamente la capacidad del ancho de banda en función de las aplicaciones que se usan en momentos específicos
Acciones recomendadas y autónomas: La IA avanzada no solo puede identificar la causa raíz de un problema, sino que también sugiere acciones que el operador de TI puede tomar para remediarlo o solucionar automáticamente el problema sin intervención humana. Esto permite un tiempo de actividad máximo y las mejores experiencias posibles del usuario final
Asistentes de red virtual: Los asistentes de red virtual, basados en la IA, trabajan como miembros del equipo de TI para identificar rápidamente los problemas de red, recomendar acciones para mejorar el rendimiento de la red y acelerar la búsqueda de documentación

Beneficios de la IA para redes

La IA para redes mejora las experiencias del usuario final y del operador de TI al simplificar las operaciones, aumentar la productividad y la eficiencia y reducir los costos. Racionaliza y automatiza los flujos de trabajo, lo que minimiza los errores de configuración y acelera los tiempos de resolución. Al ofrecer información proactiva y procesable, la IA para redes permite a los operadores abordar los problemas de red antes de que lleven a un tiempo de inactividad costoso o experiencias pobres del usuario. En lugar de buscar problemas imposibles de hallar, los operadores de TI obtienen más tiempo para centrarse en iniciativas más estratégicas.

Qué buscar en una solución de IA para redes

Sin la estrategia de IA adecuada, los equipos de TI simplemente no pueden satisfacer los estrictos requisitos de red actuales. Estos son varios elementos tecnológicos que una solución de IA debería incluir:

Los datos correctos: Cualquier solución de redes de IA significativa comienza con cantidades masivas de datos de calidad. La IA desarrolla continuamente su inteligencia en el tiempo mediante la recopilación y el análisis de datos. Mientras más diversos sean los datos recopilados, más inteligente se vuelve la solución de IA. Además, el etiquetado de los datos con conocimiento específico del dominio ayuda a entrenar modelos de IA. Por ejemplo, las métricas de intención de diseño, que son categorías de datos estructurados, se pueden usar para clasificar y monitorear la experiencia del usuario de red
La respuesta correcta: Las buenas soluciones de AI for Networking deberían ofrecer información precisa en tiempo real, lo que reduce la fatiga por alarmas al priorizar los problemas y ofrecer acciones recomendadas para la remediación. Para ofrecer la respuesta correcta, un motor de IA utiliza varias técnicas de IA, conocidas colectivamente como caja de herramientas de ciencia de datos, para procesar esos datos. Se deben emplear el ML y la DL supervisados o sin supervisión, como las redes neuronales, para analizar los datos de red y ofrecer información procesable.
La infraestructura correcta: Se requiere una infraestructura robusta y escalable para recopilar y procesar datos y ofrecer una respuesta perspicaz. El procesamiento alojado en la nube ofrece una infraestructura confiable y ágil para la recopilación y el procesamiento de datos que puede escalar para satisfacer las demandas de carga de trabajo de IA ahora y en el futuro.

Plataforma de redes nativas de IA de Juniper

Juniper cumple la promesa de la IA para redes con la primera IA nativa de la industria

La plataforma de red nativa de la IA de Juniper ofrece la agilidad, automatización y garantía que los equipos de redes que necesitan para operaciones simplificadas, mayor productividad y rendimiento confiable a escala.

IA para preguntas frecuentes sobre redes

¿Cuáles son algunos ejemplos de la IA para redes en uso?

La IA para redes puede reducir las incidencias y resolver los problemas antes de que los clientes o incluso el departamento de TI reconozcan la existencia del problema. Los análisis de correlación de eventos y causas raíz pueden utilizar diversas técnicas de minería de datos para identificar rápidamente la entidad de red relacionada con un problema o eliminar la red en sí del riesgo. La IA también se usa en las redes para incorporar, implementar y solucionar problemas, lo que hace que las operaciones del día 0 a más sean más fáciles y consuman menos tiempo.

¿Cómo transforma la IA las redes?

La IA desempeña un rol cada vez más importante en la reducción de la complejidad para redes crecientes de TI. La IA permite descubrir y aislar los problemas rápidamente al correlacionar las anomalías con datos históricos y en tiempo real. Al hacerlo, los equipos de TI pueden escalar aún más y cambiar su enfoque hacia tareas más estratégicas y de alto valor, alejándose de la minería de datos que requiere de muchos recursos que se necesitan para identificar y resolver los problemas más difíciles de resolver que plagan las redes.

¿Qué soluciones de IA para redes ofrece Juniper?

El Marvis Virtual Network Assistant es un excelente ejemplo de IA utilizada en las redes. Marvis ofrece una interfaz conversacional, acciones prescriptivas y operaciones de red autónoma™ para agilizar las operaciones y optimizar las experiencias del usuario desde el cliente hasta la nube. Los servicios de IA y nube de Juniper Mist ofrecen operaciones automatizadas y niveles de servicio a los entornos empresariales. Los algoritmos de aprendizaje automático (ML) permiten una experiencia de AIOps optimizada al simplificar la incorporación; la información y las métricas de salud de la red; las expectativas de nivel de servicio (SLE) y la administración basada en la IA.

¿Qué es la IA para redes y seguridad?

Con tantos sitios de trabajo desde la casa y de redes emergentes en uso hoy en día, una red consciente de las amenazas es más importante que nunca. La capacidad de identificar y reaccionar rápidamente con dispositivos comprometidos, localizar a estos físicamente, y de optimizar la experiencia de usuario son algunos de los beneficios de usar la IA en la ciberseguridad. Los equipos de TI necesitan proteger sus redes, incluidos los dispositivos que no controlan directamente, pero que deben permitir conectarse. Los perfiles de riesgo permiten a los equipos de TI defender su infraestructura al proporcionar una visibilidad profunda de la red y permitir la implementación de políticas en cada punto de conexión a través de la red. Las tecnologías de seguridad monitorean las aplicaciones y conexiones de usuarios en un entorno, pero también el contexto de ese comportamiento, y si su uso es aceptable o potencialmente anómalo, e identifican rápidamente cualquier actividad maliciosa.