¿Qué son las redes nativas de la IA?

¿Qué son las redes nativas de la IA?

Las redes nativas de la IA son sistemas de redes de computadoras que se conciben y desarrollan con la integración de la IA como un componente central para permitir operaciones más simples, mayor productividad y 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 la IA se crean fundamentalmente desde el comienzo alrededor de la IA y las técnicas de aprendizaje automático (ML).  

Al igual que todos los sistemas de IA modernos, los sistemas de redes de IA nativa 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 la IA que son entrenadas, 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 redes ahorren tiempo, recursos y prestigio, al mismo tiempo que realzan la eficiencia operacional y mejoran la experiencia del usuario en general.

¿Por qué son importantes las redes de IA nativa?

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 de IA nativa 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 procesos manuales obsoletos y experiencias mediocres del usuario, se permite a las organizaciones innovar y experimentar con nuevos modelos empresariales, servicios y tecnologías que requieren una infraestructura de red robusta y adaptable.

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

La adopción de las redes de IA nativa ofrece una amplia gama de beneficios, que in
c
luyen:

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 la IA puede programar el mantenimiento de forma proactiva, reducir el tiempo de inactividad inesperado y solucionar los problemas antes de que afecten al usuario final. Esto es especialmente fundamental 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 enormes cantidades de datos de red en tiempo real, las redes de IA nativa permiten la detección temprana de anomalías y amenazas potenciales a la seguridad. Este abordaje proactivo a la seguridad ayuda a neutralizar 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

Una red nativa de IA puede adaptarse a las demandas cambiantes sin la necesidad de 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

Una red nativa de IA optimiza el rendimiento de la red en función del comportamiento y preferencias del usuario, lo que garantiza experiencias excepcionales para los operadores de TI, empleados, consumidores y usuarios de servicios de Internet públicos.

Cómo funcionan las redes de IA nativa

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. El proceso de toma de decisiones es dinámico y se produce en tiempo real, lo que permite a la red adaptarse rápidamente 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 una red nativa de IA, si la IA detecta que una ruta en particular a menudo se congestiona en ciertos momentos, puede redirigir el tráfico de manera preventiva para mantener un rendimiento óptimo.
• Mantenimiento proactivo y corrección automática: La red puede identificar y diagnosticar problemas antes de que causen inconvenientes significativos, como fallas del 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 de IA nativa 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 de IA nativa

Las redes de IA nativa 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

Una red nativa de IA puede monitorear y analizar continuamente el rendimiento de la red, al ajustar automáticamente la configuración para optimizar la velocidad, confiabilidad y 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 fallas o cuellos de botella de la red antes de que ocurran, una red nativa de IA puede impulsar el mantenimiento preventivo, lo que reduce el tiempo de inactividad y mejora la confiabilidad del servicio. Esto es esencial 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, fundamentales 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 de alto costo crean requisitos de redes estrictos cuando realizan entrenamiento de la IA e inferencia. Los sistemas de redes de IA nativa ayudan a proporcionar una red sólida con tiempos de culminación rápidos y excelente retorno de la inversión en GPU.

Redes de IA nativa y Juniper Networks

Juniper Networks construyó Mist™, la primera plataforma de red nativa de la IA de la industria, desde cero para aprovechar plenamente la promesa de la IA.La plataforma de Mist ofrece la única verdadera IA para operaciones de TI (AIOps) de la industria con una garantía incomparable en una nube compartida, abarcando toda la red, de extremo a extremo. 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 de Mist para agilizar considerablemente 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 brindar las mejores experiencias tantos a los operadores de la red como a los usuarios finales.La habilidad de Mist 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 10 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 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 Marvis® AI Assistant proporciona un cambio de paradigma sobre la manera en que 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 sostiene su plataforma de redes de IA nativa. La verdadera arquitectura nativa de la nube y conectada a API se creó para procesar enormes cantidades de datos a los efectos de permitir la confianza cero y asegurar respuestas correctas en tiempo real.

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