Was ist KI im Networking?

Was ist KI im Networking?

AIOps nutzt intelligente Automatisierung und Echtzeit-Analytik, um das Netzwerk-Management und die Netzwerk-Beobachtbarkeit zu optimieren. Wird AIOps mit einer modernen NMS-Schnittstelle kombiniert, die eine breitere kontextualisierte Beobachtbarkeit des Netzwerkerlebnisses bietet, gewinnen Unternehmen umsetzbare Erkenntnisse, um den Betrieb zu optimieren und ein besseres Benutzererlebnis zu bieten, wodurch reaktionsschnelle und belastbare Netzwerke entstehen.

Darüber hinaus kann KI Nutzungstrends analysieren und zukünftige Anforderungen vorhersagen, was eine proaktive Kapazitätsplanung und Leistungsoptimierung im großen Maßstab ermöglicht, um sich schnell an sich verändernde Marktbedingungen und Nutzerbedürfnisse anzupassen.

Zu den wichtigsten KI-Technologien für Netzwerke gehören:

• Maschinelles Lernen (ML): Eine Teilmenge der KI, die es Systemen ermöglicht, aus den Daten zu lernen und ihre Entscheidungsfindung und Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.
• Deep Learning (DL): Ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das neuronale Netzwerke nutzt, um komplexe Muster in großen Datensätzen zu modellieren und zu verstehen und so eine präzise Bild- und Spracherkennung sowie Natural Language Processing zu ermöglichen. Das eignet sich besonders gut zur Analyse unstrukturierter Daten.
• Natural Language Processing (NLP): Ein Gebiet der KI, das Maschinen in die Lage versetzt, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. Das verbessert die Datenanalyse durch Stimmungs- und Absichtserkennung und sorgt so für mehr Effizienz und Zugänglichkeit.
• Generative AI (GenAI): KI, die die Muster und die Struktur der eingegebenen Trainingsdaten lernt und dann Texte, Bilder, Videos und andere neue Daten mit ähnlichen Merkmalen generieren kann.
• Agentenbasierte KI: Nutzt intelligente, selbstlernende Agenten, die domänenübergreifend argumentieren, zusammenarbeiten und handeln können. Diese Agenten fungieren als Domänenexperten, die komplexe Probleme in überschaubare Teilaufgaben zerlegen, welche delegiert und autonom gelöst werden. Agentenbasierte KI unterstützt intelligente Analysen und Entscheidungsfindung und minimiert so den menschlichen Eingriff.
• Klassifizierungs-KI: Eine Art maschinelles Lernen zum Kategorisieren von Daten in vordefinierte Klassen oder Bezeichnungen. Bei diesem Prozess wird ein Modell anhand eines Datensatzes trainiert.
• High-Performance Data-Warehousing: Die riesigen Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen können analysiert werden, um Muster, Trends und Informationen aufzudecken, die zu fundierten und umsetzbaren Entscheidungen führen.

KI bietet die Rechenleistung und Infrastruktur, die zur Verarbeitung riesiger Datenmengen und zur Durchführung komplexer Berechnungen erforderlich sind. Ohne fortschrittliche Technologien wären KI-Systeme nicht in der Lage, zu lernen, sich anzupassen und aussagekräftige Erkenntnisse zu liefern, was ihre Wirksamkeit in verschiedenen Anwendungen einschränkt.

Mit KI für Networking lassen sich intelligente, anpassungsfähige Netzwerke erstellen, die durch ihre transformative Fähigkeit, das Management zu automatisieren, die Leistung zu optimieren und die Sicherheit zu erhöhen, Anforderungen und Bedrohungen vorhersehen und auf diese reagieren können. Sie gewinnt aus mehreren triftigen Gründen an Bedeutung: 

• Ergänzt netzwerkspezifisches Know-how: KI bietet Empfehlungen und Erkenntnisse, indem sie einen umfangreichen Datensatz nutzt, der eine Vielfalt an Kunden und Netzwerkumgebungen umfasst, und kann Netzwerkexperten unterstützen, die möglicherweise nicht über eine spezielle Schulung verfügen.
• Verbessert die Beobachtbarkeit: KI hilft dabei, Warnmeldungen aus einer riesigen Menge an Netzwerkdaten in einen Kontext zu setzen und unterstützt so Netzwerkbetreiber dabei, ihre Mean Time to Identify (MTTI) und Mean Time to Repair (MTTR) zu verkürzen.
• Unterstützt Skalierung: Da Netzwerke immer stärker verteilt werden, werden KI-Modelle darauf trainiert, die Daten schneller zu durchforsten und Optimierungen und Empfehlungen zu erkennen, sodass Netzwerke schneller skaliert werden können, ohne die IT-Ressourcen zu überlasten.
• Erhöht die Sicherheit: KI kann Anomalien und potenzielle Bedrohungen effektiver erkennen als herkömmliche Methoden. Sie hilft Sicherheitsteams dabei, Tragweiten und Auswirkungen zu verstehen, und bietet eine zusätzliche Sicherheitsebene in der komplexen digitalen Landschaft von heute.
• Minimiert Probleme: Die Prognosefunktionen der KI tragen dazu bei, potenzielle Probleme proaktiv zu erkennen, bevor sie eskalieren, und so Ausfallzeiten und Serviceunterbrechungen zu minimieren.
• Senkt Kosten: KI kann die mit dem Netzwerkmanagement verbundenen Betriebskosten senken, indem sie Routineaufgaben automatisiert und die Effizienz verbessert.

Künstliche Intelligenz in Netzwerken bietet Firmen in nahezu allen Branchen einen substanziellen Mehrwert. Hier einige Beispiele, wie KI für Netzwerklösungen konkrete Ergebnisse für Kunden liefert:

• Erkennung von Anomalien in Zeitreihen: KI kann Anomalien in Zeitreihen mithilfe einer Korrelation erkennen, die es Netzwerktechnikern ermöglicht, schnell Zusammenhänge zwischen Ereignissen zu finden, die selbst für erfahrene Netzwerkspezialisten nicht offensichtlich wären
• Bereitstellung von Ereigniskorrelationen und Ursachenanalysen: KI kann verschiedene Data-Mining-Techniken einsetzen, um Terabytes an Daten innerhalb weniger Minuten zu analysieren. Diese Funktion ermöglicht es IT-Abteilungen, schnell zu erkennen, welches Netzwerkmerkmal (z. B. Betriebssystem, Gerätetyp, Access Point, Switch oder Router) am ehesten mit einem Netzwerkproblem zusammenhängt, wodurch die Problemlösung beschleunigt wird
• Vorhersage des Nutzererlebnisses: Basierend auf den Netzwerkbedingungen kann KI die Internetleistung eines Nutzers vorhersagen, sodass ein System die Bandbreitenkapazität dynamisch an die zu bestimmten Zeiten genutzten Anwendungen anpassen kann 
• Handlungsempfehlungen und Autonomie: Fortschrittliche KI kann die Ursache eines Problems identifizieren und dem IT-Betreiber Behebungsmaßnahmen vorschlagen oder es automatisch ohne menschliches Eingreifen lösen. Das ermöglicht maximale Verfügbarkeit und optimale Endnutzererlebnisse 
• Nutzung virtueller Netzwerkassistenten: Virtuelle Netzwerkassistenten mit Unterstützung von KI arbeiten als Mitglied des IT-Teams, um Netzwerkprobleme schnell zu erkennen, Maßnahmen zur Verbesserung der Netzwerkleistung zu empfehlen und die Dokumentationssuche zu beschleunigen.

Ohne die richtige KI-Strategie ist es schwer, mit den heutigen strengen Netzwerkanforderungen Schritt zu halten. Hier sind einige Komponenten, die eine KI-Lösung enthalten sollte:

• Die richtigen Daten: Künstliche Intelligenz benötigt im Laufe der Zeit große Mengen an qualitativ hochwertigen und vielfältigen Daten, um ihre Intelligenz aufzubauen. Darüber hinaus hilft die Kennzeichnung von Daten mit domänenspezifischem Wissen beim Training von KI-Modellen. Beispielsweise können Designabsichtsmetriken, die strukturierte Datenkategorien darstellen, zur Klassifizierung und Überwachung der Benutzererfahrung im Netzwerk verwendet werden
• Die richtige Antwort: Gute KI in Netzwerklösungen sollte präzise Einblicke in Echtzeit liefern und die Alarmmüdigkeit verringern, indem sie Probleme priorisiert und empfohlene Maßnahmen zur Behebung bereitstellt. Um die richtige Antwort zu liefern, verwendet eine KI-Engine verschiedene KI-Techniken, die zusammenfassend als Data Science-Toolbox bezeichnet werden, um diese Daten zu verarbeiten. Zur Analyse von Netzwerkdaten und zur Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse sollten überwachte oder nicht überwachte ML- und DL-Verfahren wie neuronale Netzwerke eingesetzt werden.
• Die richtige Infrastruktur: Eine ausfallsichere und skalierbare Infrastruktur ist erforderlich, um Daten zu sammeln und zu verarbeiten sowie aussagekräftige Antworten zu liefern. Cloud-basierte Verarbeitung bietet eine zuverlässige und flexible Infrastruktur für die Datenerfassung und -verarbeitung, die sich skalieren lässt, um den Anforderungen von KI-Workloads heute und in Zukunft gerecht zu werden. 

HPE Networking vereint zwei Marktführer mit erstklassigen KI-Netzwerktechnologien, HPE Aruba Networking Central und Juniper Mist, für ein KI-natives Erlebnis der nächsten Generation. Die strategische Vision besteht darin, diese Technologien in einer einzigen Plattform zu vereinen, die auf folgenden Komponenten basiert:

• Eine gemeinsame KI-Engine.
• Ein einheitliches AIOps-Framework.
• Eine zentralisierte Cloud-Architektur.
• Optimierte Prozesse.

Auch wenn wir uns noch in einer frühen Phase befinden, unabhängig von Ihrem aktuellen Bereitstellungsweg – ob HPE Aruba Networking Central oder Juniper Mist – ist HPE Networking bestrebt, einen reibungslosen Übergang und langfristigen Mehrwert zu bieten.