Autonomes Netzwerk

Was ist ein autonomes Netzwerk?

• Ein autonomes Netzwerk nutzt KI und maschinelles Lernen, um den Netzwerkbetrieb mit minimalem menschlichem Eingriff automatisch zu optimieren, zu verwalten und zu sichern. 

• Es konfiguriert sich selbst, beseitigt automatisch Fehler und agiert proaktiv, wobei es kontinuierlich die Leistung überwacht sowie Probleme erkennt und sie eigenständig löst. Damit repräsentiert es den Übergang vom reaktiven Management zur autonomen Optimierung. 

• Es reduziert die Komplexität und steigert die Effizienz: Automatisierung minimiert die manuelle Fehlerbehebung und den betrieblichen Aufwand, sodass sich IT-Teams auf hochwertigere strategische Initiativen konzentrieren können. 

• Es verbessert Leistung, Sicherheit und Skalierbarkeit: Echtzeitoptimierung, Bedrohungserkennung und automatisierte Bereitstellung erhöhen die Zuverlässigkeit, schützen vor Risiken und unterstützen zukunftsfähige Infrastrukturen.

Zuverlässige Konnektivität ist nicht nur ein Luxus, sondern geschäftskritisch. Unternehmen benötigen Netzwerke, die in allen Anwendungsfällen durchgehend nahtlose, leistungsstarke und sichere Erlebnisse bieten. Aufgrund eingeschränkter Netzwerkressourcen und eines Mangels an IT-Fachkräften ist ein manuelles Netzwerkmanagement nicht nachhaltig. Gleichzeitig werden die Netzwerke immer komplexer und die Sicherheitsbedrohungen nehmen zu. Dieser kombinierte Druck treibt den Bedarf an KI und autonomer Vernetzung voran.

Ein autonomes Netzwerk transformiert den Netzwerkbetrieb, indem es die Komplexität reduziert, die Sicherheit verbessert und das Benutzererlebnis steigert.

• Verbesserte Effizienz und Wirksamkeit: Durch die KI-gestützte Workflow-Automatisierung wird die manuelle Fehlerbehebung minimiert, sodass sich IT-Teams auf strategische Initiativen statt auf routinemäßige Netzwerkwartung konzentrieren können.
• Verbesserte Leistung: Durch die proaktive Erkennung und Lösung von Problemen verbessert ein autonom laufendes Netzwerk die Zuverlässigkeit und reduziert Ausfallzeiten.
• Bessere Skalierbarkeit: Die Onboarding- und Konfigurationszeit wird erheblich verkürzt, indem die automatische Bereitstellung verwendet wird, um Geräten dynamisch Namen zuzuweisen, sie Standorten zuzuordnen und Gerätekonfigurationsprofile anzuwenden.
• Stärkere Sicherheit: Auch die Sicherheit wird gestärkt, da KI-Algorithmen Bedrohungen schnell erkennen und eindämmen können, bevor sie den Betrieb beeinträchtigen.
• Verbesserte Benutzererfahrungen: Durch die umfassende Automatisierung wird sichergestellt, dass sich Netzwerke dynamisch an die Anforderungen des Netzwerkverkehrs anpassen und Endbenutzern eine außergewöhnliche Leistung bieten.

Durch die Einführung eines autonomen Netzwerks erhalten Unternehmen eine zukunftssichere Infrastruktur, die besser skalierbar, sicherer und belastbarer ist.

Ein autonomes Netzwerk nutzt fortschrittliche KI- und Machine Learning-Algorithmen (ML), die auf riesigen Mengen hochwertiger Daten und einer skalierbaren, sicheren, cloudbasierten Architektur basieren. Es verwendet Echtzeitwarnungen, Klassifizierer und Priorisierungsmechanismen, um Probleme zu identifizieren, Lösungen zu empfehlen und, wenn es über Human-in-the-Loop-Berechtigungen (HITL) verfügt, Korrekturen auszuführen. Mit der Zeit werden die KI-Fähigkeiten immer fortschrittlicher und präziser und das Netzwerk ist zunehmend in der Lage, sich selbst mit minimalem oder gar keinem menschlichen Eingriff zu verwalten.

So funktioniert es in der Praxis:

• Lernphase: Das Netzwerk überwacht sich selbst und erstellt eine Grundlage für das normale Netzwerkverhalten.
• Entscheidungsphase: Mithilfe von GenAI- und agentischen KI-Modellen prognostiziert das Netzwerk potenzielle Probleme und trifft Entscheidungen darüber, wie darauf reagiert werden soll.
• Aktionsphase: Sobald das Vertrauen in HITL-Modelle gewonnen ist, wendet das Netzwerk diese Entscheidungen automatisch an, um Probleme zu lösen.

Zu den wichtigsten Funktionen eines autonomen Netzwerks gehören:

• Human-in-the-Loop (HITL): Menschliches Urteilsvermögen wird aktiv in automatisierte KI-Prozesse integriert. Statt die Maschinen völlig selbstständig arbeiten zu lassen, stellt HITL sicher, dass Menschen an wichtigen Phasen wie Schulung, Entscheidungsfindung und Überwachung beteiligt sind.
• Autonomer Betrieb: Überwacht kontinuierlich die Netzwerk- und Anwendungsintegrität im gesamten Ökosystem und erkennt und behebt Probleme in Echtzeit ohne manuelles Eingreifen.
• Prädiktive Analysen und Sicherheit: Mithilfe von KI und ML antizipiert das Netzwerk Ausfälle oder Leistungseinbußen, bevor sie sich auf die Endbenutzer auswirken.
• Selbstkonfiguration: Das Netzwerk kann neue Services, Geräte und Anwendungen automatisch konfigurieren, ohne dass eine manuelle Einrichtung erforderlich ist.
• Automatische Fehlerbehebung: Diagnostiziert und behebt Probleme automatisch und minimiert so Leistungseinbußen oder Ausfallzeiten.
• Selbstoptimierung: Das Netzwerk überwacht ständig die Leistung und passt sich selbst an, um optimale Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Effizienz zu erzielen, beispielsweise durch Umleitung bei Überlastung oder Ausfällen.
• Selbstüberwachung: Es verfolgt kontinuierlich den Datenfluss, die Geräteleistung und den allgemeinen Netzwerkstatus, um ungewöhnliche Muster zu erkennen, die auf Leistungsprobleme hinweisen können.
• Adaptive Sicherheit: Das Netzwerk erkennt Sicherheitsbedrohungen wie Malware, Phishing oder Denial-of-Service (DoS)-Angriffe und ergreift Korrekturmaßnahmen.
• Intent-based Networking (IBN): Wenn Betreiber die Geschäftsergebnisse beschreiben, die sie erreichen möchten, wandelt das Netzwerk diese Ziele in die Konfiguration um, die erforderlich ist, um sie zu erreichen.
• Richtliniendurchsetzung: Das Netzwerk setzt automatisch Sicherheits-, Zugriffskontroll- und Quality-of-Service (QoS)-Richtlinien auf allen verbundenen Geräten durch.

Im Zuge der zunehmenden Automatisierung routinemäßiger Aufgaben wächst die Nachfrage nach Fähigkeiten in den Bereichen KI-Integration, Datenanalyse, Netzwerkarchitektur und Sicherheitsstrategie. IT-Experten profitieren davon, sich mit den Grundlagen des maschinellen Lernens und Intent-basierter Netzwerke vertraut zu machen sowie zu lernen, wie KI-gestützte Erkenntnisse zu interpretieren sind, um fundierte Entscheidungen auf höherer Ebene zu treffen.

Ein autonomes Netzwerk bringt Einblicke ans Licht, die IT-Teams möglicherweise entgehen, erkennt schnell die Grundursachen, um stundenlange Fehlerbehebung zu sparen, und führt eine automatische Fehlerbehebung durch, um eine optimale Leistung sicherzustellen. Das Ergebnis ist ein Netzwerk, das intelligenter arbeitet, sodass sich IT-Teams auf Innovationen statt auf die Brandbekämpfung konzentrieren können.

Ein autonomes Netzwerk wird zwar die IT-Arbeitsplätze nicht völlig überflüssig machen, aber es wird die Art der IT-Rollen verändern. Zwar können einige Routineaufgaben automatisiert werden, doch der Bedarf an qualifizierten Fachkräften für die Gestaltung, Verwaltung und Überwachung dieser Netzwerke wird weiterhin bestehend bleiben. Die Nachfrage nach höherwertigen Fähigkeiten wie KI-Integration, Big Data-Analyse und strategischer Planung wird steigen.

Mit Mist AI und Marvis Virtual Network Assistant (VNA) ebnet HPE Networking den Weg zum Self-Driving Network^™. Gemeinsam optimieren Mist AI und Marvis den Betrieb, verbessern die Sicherheit und bieten außergewöhnliche Benutzererlebnisse, während gleichzeitig die betriebliche Komplexität reduziert wird.

Mist AI sammelt kontinuierlich umfangreiche Telemetriedaten von Netzwerkgeräten und -anwendungen in Echtzeit, aggregiert sie in einer sicheren und skalierbaren Microservices-Cloud und wendet jahrelanges KI/ML-Training an, um umsetzbare Erkenntnisse, proaktive Empfehlungen und Netzwerkfunktionen zur automatischen Fehlerbehebung bereitzustellen. Dieser Ansatz optimiert die Leistung, rationalisiert den Netzwerkbetrieb und verringert die Belastung der IT-Teams.

Dank der Erfahrung aus über einem Jahrzehnt KI-Training und -Entwicklung hat sich die Wirksamkeit und Intelligenz von Mist AI stetig verbessert und wichtige Phasen der Netzwerkautomatisierung durchlaufen: Datenerfassung, Gewinnung von Erkenntnissen, umsetzbare Empfehlungen, Funktionen zur automatischen Fehlerbehebung und schließlich ein vollständig autonomes Netzwerk. Da sich die KI-Funktionen ständig weiterentwickeln, stärkt Mist AI die IT-Teams, indem es die manuelle Fehlerbehebung reduziert und es dem Netzwerk ermöglicht, datenorientierte Entscheidungen zu treffen und autonome Maßnahmen zu ergreifen. Diese kontinuierliche Weiterentwicklung hilft Unternehmen dabei, Leistungsproblemen zuvorzukommen, einen optimalen Netzwerkstatus aufrechtzuerhalten und eine widerstandsfähigere, sicherere und effizientere Netzwerkinfrastruktur zu schaffen.

Marvis VNA, gesteuert durch Mist AI, fungiert als wertvolle Erweiterung des IT-Teams, identifiziert kritische, die Leistung beeinträchtigende Vorfälle und bietet empfohlene Abhilfemaßnahmen durch Marvis Actions. Für die Verwendung von Marvis sind keine speziellen Kenntnisse oder Fähigkeiten nötig, denn Marvis basiert auf einer Konversationsschnittstelle, die Natural Language Processing und Natural Language Understanding (NLP und NLU), Large Language Models (LLMs), generative KI (GenAI) und agentische KI für intuitive Interaktionen nutzt.