¿Qué son las redes nativas de IA?

¿Qué son las redes nativas de IA?

Las redes nativas de IA se relacionan con los sistemas de redes informáticas que se conciben y desarrollan con la integración de la inteligencia artificial (IA) como un componente central para permitir operaciones más sencillas, mayor productividad y un rendimiento confiable a escala.

A diferencia de los sistemas en los que la IA se añade como una idea tardía o una característica adicional, las redes nativas de IA se crean fundamentalmente desde cero alrededor de la IA y las técnicas de aprendizaje automático (ML).  

Al igual que todos los sistemas de IA modernos, los sistemas de redes nativas de IA están diseñados para aprender de la información, adaptarse a nuevas situaciones y mejorar con el tiempo. Esta capacidad de aprender continuamente es una característica fundamental que le permite al sistema volverse más eficiente y efectivo, ya que recolecta más información y experiencias.

Las redes nativas de IA que son calificadas, probadas y aplicadas de manera correcta pueden anticipar las necesidades o problemas y actuar proactivamente antes de que el operador o usuario final llegue a identificar que hay un problema. Esto permite que los equipos de TI y las redes ahorren tiempo, recursos y prestigio, mientras que simultáneamente realzan la eficiencia operacional y mejoran las experiencias del usuario en general.

¿Por qué son importantes las redes nativas de IA?

Desde la transformación digital hasta las iniciativas de IA de alto perfil hasta el crecimiento explosivo en cantidad de usuarios y "trae tu propio dispositivo" (BYOD), las redes están experimentado una enorme y creciente presión y atención. Debido a los presupuestos de TI y restricciones relacionadas con las habilidades disponibles y otros factores, la combinación de la complejidad y la imprevisibilidad de las redes tradicionales puede ser una responsabilidad creciente.

Las redes nativas de IA simplifican y agilizan la administración de estas redes complejas al automatizar y optimizar las operaciones. Estas redes se ajustan y escalan dinámicamente para conocer las demandas cambiantes y solucionar problemas sin requerir la intervención constante de humanos. Al optimizar el rendimiento con base en el comportamiento y las preferencias del usuario, aseguran mejores experiencias sin interrupciones.

Al remover las limitaciones de las redes tradicionales, tales como los procesos manuales obsoletos y las experiencias del usuario mediocres, se permite a las organizaciones innovar y experimentar con nuevos modelos empresariales, servicios y tecnologías que requieren una infraestructura de red sólida y flexible.

¿Cuáles son los beneficios de las redes nativas de IA?

Adoptar redes nativas de IA ofrece una amplia gama de beneficios, que incluyen:

Eficiencia y rendimiento mejorados

Los algoritmos de IA pueden optimizar las rutas de tráfico de red, manejar la asignación de banda ancha y disminuir la latencia. Esto da lugar a un rendimiento de red más confiable y rápido, que es especialmente beneficioso para aplicaciones de uso intensivo de banda ancha, como la transmisión de videos, la computación en la nube a gran escala y el respaldo del entrenamiento de la IA y los procesos de inferencia.

Mantenimiento predictivo y reducción de los tiempos de inactividad

Al anticipar los problemas antes de que ocurran, una red nativa de IA puede programar el mantenimiento de forma proactiva, reducir el tiempo de inactividad inesperado y solucionar los problemas antes de que afecten a los usuarios finales. Esto es especialmente crucial para los negocios en los que la disponibilidad de la red impacta directamente en las operaciones, ingresos y prestigio.

Seguridad mejorada

Con la capacidad de analizar grandes cantidades de datos de red en tiempo real, las redes nativas de IA permiten la detección temprana de anomalías y amenazas potenciales a la seguridad. Este enfoque proactivo para la seguridad ayuda a frustrar ciberataques y proteger datos sensibles.

Ahorro de costos

Las tareas de administración de red automatizada reducen la necesidad de intervención manual, lo que puede conducir a ahorros considerables en términos de trabajo y costos operativos. Además, el mantenimiento predictivo puede prevenir reparaciones de emergencia y tiempos de inactividad costosos.

Escalabilidad y flexibilidad

Las redes nativas de IA pueden adaptarse a las demandas cambiantes sin la necesidad de hacer una reconfiguración manual. Esta escalabilidad asegura que la red pueda manejar nuevos tipos de dispositivos en cantidades cada vez mayores continuamente.

Experiencias del usuario mejoradas

Las redes nativas de IA optimizan el rendimiento de la red con base en el comportamiento y las preferencias del usuario, lo que garantiza continuamente experiencias excepcionales para los operadores de TI, empleados, clientes y usuarios de los servicios de internet públicos.

Cómo funcionan las redes nativas de IA

Una buena IA comienza con los datos correctos Para que una red de IA nativa sea más efectiva necesita recolectar no solo una gran cantidad de datos, sino también de datos de alta calidad. Los datos incorrectos pueden conducir a respuestas inexactas o tendenciosas. Estos datos recolectados incluyen patrones de tráfico, métricas de rendimiento del dispositivo, estadísticas sobre el uso de las redes, registros de seguridad, estados de los usuarios por vía inalámbrica en tiempo real y transmisión de telemetría de los enrutadores, conmutadores y firewalls.

Los datos recolectados son analizados usando algoritmos de ML. Estos algoritmos están entrenados para reconocer patrones y anomalías en los datos. Al aprender del comportamiento de la red con el tiempo, se desarrollan y mejoran, lo que ayuda a realizar predicciones y tomar decisiones acertadas.

Usar procesos y métodos de IA explicable permite a los usuarios entender y confiar en los resultados y producción creados por los algoritmos de ML del sistema. Es clave para proporcionar información sobre la manera en que los datos están siendo utilizados y sirven como evidencia para su producción.

Con base en los análisis y confianza de los datos, la red de IA nativa puede proporcionar la respuesta correcta en tiempo real. Este proceso de toma de decisiones es dinámico y sucede en tiempo real, lo que permite que la red se adapte rápido a las condiciones cambiantes. Las respuestas potenciales incluyen:

• Modelo predictivo: Al predecir estados futuros de la red o problemas potenciales, puede predecir picos de tráfico o identificar puntos débiles en la red que son susceptibles a fallar o recibir ataques.
  
• Optimización propia: Con las redes nativas de IA, si la IA detecta que una ruta particular se congestiona a menudo a ciertas horas, puede preventivamente desviar el tráfico para mantener el rendimiento óptimo.
  
• Mantenimiento proactivo y corrección automática: La red puede identificar y diagnosticar problemas antes de que causen problemas considerables, como al predecir fallas en el hardware. También puede realizar acciones correctivas automáticamente, tales como reiniciar un dispositivo con funcionamiento inadecuado o conmutar a los sistemas auxiliares.
  
• Mejora de la seguridad: Cuando se detecta una amenaza potencial, la red puede implementar protocolos de seguridad, tales como el aislamiento de la red afectada o el bloqueo de tráfico malicioso.
  
• Administración de la experiencia del usuario: Las redes nativas de IA pueden adaptar el rendimiento de la red para que satisfaga las demandas de los usuarios, modificando las prioridades y recursos con base en el comportamiento y las preferencias de los usuarios.

Casos de uso de las redes nativas de IA

Las redes nativas de IA se aplican en una variedad de casos de uso en diferentes industrias. Estos casos de uso generalmente se encuentran en una de estas dos categorías: IA para redes y redes para IA.

IA para redes

Las redes nativas de IA pueden monitorear y analizar continuamente el rendimiento de la red, ajustando automáticamente la configuración para optimizar la velocidad, la confiabilidad y la eficiencia. Esto es particularmente útil en redes a gran escala como aquellas usadas por los proveedores de servicio de internet o en centros de datos.

Al predecir las fallas o demoras de la red antes de que ocurran, las redes de IA nativa pueden generar mantenimientos preventivos, lo que reduce los tiempos de inactividad y mejora la fiabilidad del servicio. Esto es crucial para infraestructuras y servicios fundamentales, tales como los hospitales, sistemas de atención de emergencias o instituciones financieras.

Las redes de IA nativa pueden detectar patrones inusuales indicativos de amenazas cibernéticas o infracciones. Esto incluye la identificación y mitigación de ataques DDoS, malware o intentos de acceso no autorizados, cruciales para proteger datos sensibles en sectores como el bancario, gubernamental y de defensa.

Redes para la IA

Los patrones de tráfico únicos, las aplicaciones de vanguardia y los recursos de GPU costosos crean requisitos de redes inflexibles cuando realizan entrenamiento de la IA e inferencia. Los sistemas de redes nativas de IA ayudan a proporcionar una red sólida con tiempos de culminación rápidos y excelente retorno de la inversión en GPU.

Redes nativas de IA y redes de Juniper

Juniper Networks creó la primera plataforma de redes nativas de IA de la industria desde cero para aprovechar plenamente la promesa de la IA. Esta Plataforma de redes nativas de IA proporciona la única verdadera IA para operaciones de TI (AIOps) de la industria con una garantía incomparable en una nube común, de extremo a extremo en toda la red. Desde el aislamiento de la falla en tiempo real hasta la detección de anomalías proactiva y las acciones correctivas autónomas, proporciona al campus, la sucursal, el centro de datos y las operaciones WAN un nivel superior de predictibilidad, confiabilidad y seguridad.

Las empresas confían en la plataforma Juniper para agilizar significativamente los desafíos de administración en curso mientras aseguran que cada conexión es confiable, medible y segura. También están creando infraestructuras de red altamente eficientes y flexibles que se optimizan para la conectividad, volumen de datos y requisitos de velocidad de las cargas de trabajo de IA de misión crítica.

Todo comenzó con un pivote estratégico con un enfoque que pone la experiencia primero y que se centra en hacer las preguntas correctas para proporcionar las mejores experiencias tantos a los operadores de la red como a los usuarios finales. Su habilidad para proporcionar las experiencias correctas se basa en tres pilares fundamentales: 1) los datos correctos, 2) las respuestas correctas en tiempo real y 3) la infraestructura correcta.

Los datos correctos

Juniper comienza haciendo las preguntas correctas para capturar los datos correctos que valoran las redes al nivel de cada usuario y sesión. Con más de 7 años de aprendizaje reforzado, algoritmos de ciencia de datos sólidos y telemetría relevante en tiempo real de todos los usuarios de red y dispositivos, proporciona a TI información precisa y factible.

Las respuestas correctas en tiempo real

Juniper proporciona operadores de TI con respuestas en tiempo real para sus preguntas de red. Los niveles de servicios personalizables con flujos de trabajo automatizados inmediatamente detectan y arreglan problemas de los usuarios, mientras que el Marvis Virtual Network Assistant proporciona un cambio de paradigma sobre la manera en como los operadores de TI interactúan con la red. Marvis contesta las preguntas de TI en un lenguaje natural tal como lo haría un ser humano

La infraestructura correcta

Desde dispositivos hasta sistemas operativos, hardware y software, Juniper tiene la infraestructura más escalable de la industria, que respalda y da cimientos a su Plataforma de redes de IA nativa. La verdadera arquitectura conectada a API de la nube nativa se creó para procesar enormes cantidades de datos para permitir la confianza cero y asegurar las respuestas correctas en tiempo real.

Juniper sentó las bases para su Plataforma de redes de IA nativa años atrás, cuando tuvo la previsión de crear productos en una manera que permita la extracción de abundantes datos de red. Al usar estos datos para contestar las preguntas sobre cómo proporcionar consistentemente mejores experiencias a los operadores y usuarios finales, establece un nuevo punto de referencia en la industria.