Wat zijn AI-native netwerken?

Wat zijn AI-native netwerken?

AI-native netwerken verwijzen naar computernetwerksystemen die zijn ontworpen en ontwikkeld met de integratie van kunstmatige intelligentie (AI) als kernonderdeel om eenvoudigere bewerkingen, hogere productiviteit en betrouwbare prestaties op grote schaal mogelijk te maken.

In tegenstelling tot systemen waar AI wordt toegevoegd als bijkomstigheid of aanvullende functie, zijn AI-native netwerken volledig ontwikkeld op basis van 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 zich 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 gegevens en ervaringen verzamelt.

AI-netwerken die op de juiste manier worden getraind, getest en toegepast, kunnen anticiperen op behoeften of problemen en proactief handelen, nog voordat de beheerder of eindgebruiker doorheeft 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 zijn 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 vereenvoudigen en stroomlijnen 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 voordelen, 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, kunnen AI-netwerken proactief onderhoud plannen, onverwachte downtime verminderen en problemen oplossen voordat eindgebruikers er last van hebben. 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 netwerkgegevens in real time te analyseren, kunnen AI-netwerken onregelmatigheden en potentiële beveiligingsrisico's vroegtijdig opsporen. Deze proactieve benadering van beveiliging helpt cyberaanvallen te verijdelen en gevoelige gegevens 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

AI-netwerken kunnen zich aanpassen aan veranderende eisen zonder dat handmatige herconfiguratie nodig is. 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-beheerders, werknemers, consumenten en gebruikers van openbare internetservices altijd zijn verzekerd van uitstekende ervaringen.

Hoe werken AI-native netwerken?

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

De verzamelde gegevens worden geanalyseerd aan de hand van ML-algoritmen. Deze algoritmen zijn getraind om patronen en onregelmatigheden in de gegevens 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 gegevens worden gebruikt en om de output te onderbouwen.

Op basis van de analyse en betrouwbaarheid van de gegevens kan een AI-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 AI-native netwerken kan de AI, als deze detecteert dat een bepaalde route op bepaalde tijden vaak overbelast raakt, het verkeer preventief omleiden om optimale prestaties te behouden.
  
• 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 kunnen de netwerkprestaties aanpassen aan de eisen van de gebruiker, door prioriteiten en middelen bij te stellen op basis van gebruikersgedrag en -voorkeuren.

Gebruikssituaties voor AI-native netwerken

AI-native netwerken worden toegepast in een groot aantal 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

AI-netwerken kunnen de netwerkprestaties voortdurend controleren en analyseren, en automatisch instellingen aanpassen om de snelheid, betrouwbaarheid en efficiëntie te optimaliseren. Dit is vooral nuttig voor grootschalige netwerken, zoals die van internetserviceproviders of datacenters.

Door netwerkstoringen of knelpunten te voorspellen voordat ze optreden, kunnen AI-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 cyberdreigingen 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 gegevens 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-activiteiten (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 gegevens, 2) de juiste realtimeresponsen en 3) de juiste infrastructuur.

De juiste gegevens

Juniper stelt eerst de juiste vragen om de juiste gegevens 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 gegevens 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 netwerkgegevens kunnen worden geëxtraheerd. Door deze gegevens 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.