Lesezeit: 6 Minuten 48 Sekunden | Veröffentlicht: 1. Oktober 2025
KI-natives Netzwerk Was ist ein KI-natives Netzwerk?
Bei KI-nativen Netzwerken handelt es sich um Computernetzwerksysteme, die mit KI-Integration als Kernkomponente konzipiert und entwickelt werden, um einfachere Betriebsabläufe, höhere Produktivität, zuverlässige Leistung im großen Maßstab und ein sicheres Benutzererlebnis zu ermöglichen.
Im Gegensatz zu Systemen, bei denen KI nachträglich hinzugefügt oder „aufgesetzt“ wird, wird das KI-native Netzwerk elementar und von Grund auf mit KI und für KI aufgebaut.
Das KI-native Netzwerk erklärt
Wie alle modernen KI-Systeme sind KI-native Netzwerksysteme darauf ausgelegt, aus Daten zu lernen, sich an neue Situationen anzupassen und sich im Laufe der Zeit zu verbessern. Diese kontinuierliche Lernfähigkeit ist ein grundlegendes Merkmal, das es dem System ermöglicht, effizienter und effektiver zu werden, je mehr Daten und Erfahrungen es sammelt.
Ein KI-natives Netzwerk, das richtig trainiert, getestet und angewendet wird, kann Anforderungen oder Probleme vorhersehen und proaktiv handeln, bevor der Betreiber oder Endbenutzer überhaupt erkennt, dass ein Problem vorliegt. Das spart den IT- und Netzwerkteams Zeit, Ressourcen, wahrt ihr Ansehen, steigert gleichzeitig die Betriebseffizienz und verbessert das allgemeine Benutzererlebnis.
Warum ist ein KI-natives Netzwerk wichtig?
Von der digitalen Transformation über hochkarätige KI-Initiativen bis hin zur explosionsartigen Zunahme der Benutzer und der Nutzung eigener Geräte (BYOD) sind die Netzwerke einem enormen und immer stärker werdenden Druck ausgesetzt. Angesichts der IT-Budgets sowie der Einschränkungen hinsichtlich der Verfügbarkeit von Fachkräften und anderer Faktoren stellt die Kombination aus Komplexität und Unvorhersehbarkeit herkömmlicher Netzwerke eine zunehmende Belastung dar.
Durch die Automatisierung und Optimierung der Betriebsabläufe vereinfacht und rationalisiert die KI-native Vernetzung das Management dieser komplexen Netzwerke. Diese Netzwerke passen sich dynamisch an und skalieren, um wechselnden Anforderungen gerecht zu werden und Probleme zu lösen, ohne dass ständiges menschliches Eingreifen erforderlich ist. Durch die Leistungsoptimierung basierend auf dem Benutzerverhalten und den Benutzerpräferenzen sorgen sie für nahtlose und verbesserte Benutzererlebnisse.
Durch die Beseitigung traditioneller Netzwerkbeschränkungen, wie veralteter manueller Prozesse und unzureichender Benutzererfahrungen, können Unternehmen Innovationen entwickeln und mit neuen Geschäftsmodellen, Services und Technologien experimentieren, die eine zuverlässige und anpassungsfähige Netzwerkinfrastruktur erfordern.
Welche Vorteile bieten KI-native Netzwerke?
Die Einführung von KI-nativen Netzwerken bietet zahlreiche Vorteile, darunter:
- Verbesserte Effizienz und Leistung: KI-Algorithmen können Netzwerkverkehrsrouten optimieren, die Bandbreitenzuweisung verwalten und die Latenz reduzieren. Das führt zu einer schnelleren und zuverlässigeren Netzwerkleistung, die besonders für bandbreitenintensive Anwendungen wie Video-Streaming, Cloud-Computing im großen Maßstab und die Unterstützung von KI-Trainings- und Inferenzprozessen von Vorteil ist.
- Vorausschauende Wartung und geringere Ausfallzeiten: Durch die Erkennung von Problemen, bevor sie auftreten, kann ein KI-natives Netzwerk Wartungsarbeiten proaktiv planen, unerwartete Ausfallzeiten reduzieren und Probleme beheben, bevor sie sich auf die Endbenutzer auswirken. Das ist besonders wichtig für Unternehmen, bei denen die Netzwerkverfügbarkeit direkte Auswirkungen auf den Betrieb, Umsatz und Ruf hat.
- Verbesserte Sicherheit: Durch die Fähigkeit, große Mengen an Netzwerkdaten in Echtzeit zu analysieren, ermöglicht ein KI-natives Netzwerk die frühzeitige Erkennung von Anomalien und potenziellen Sicherheitsbedrohungen. Dieser proaktive Sicherheitsansatz hilft, Cyberangriffe abzuwehren und vertrauliche Daten zu schützen.
- Kosteneinsparungen: Durch die Automatisierung von Netzwerkmanagementaufgaben verringert sich der Bedarf an manuellen Eingriffen, was zu erheblichen Kosteneinsparungen bei den Arbeits- und Betriebskosten führen kann. Darüber hinaus können durch vorausschauende Wartung kostspielige Notfallreparaturen und Ausfallzeiten vermieden werden.
- Skalierbarkeit und Flexibilität: Ein KI-natives Netzwerk kann sich an veränderte Anforderungen anpassen, ohne dass eine manuelle Neukonfiguration erforderlich ist. Diese Skalierbarkeit stellt sicher, dass das Netzwerk steigende Lasten und neue Gerätetypen problemlos bewältigen kann.
- Verbesserte Benutzererfahrungen: Ein KI-natives Netzwerk optimiert die Netzwerkleistung basierend auf dem Benutzerverhalten und den Benutzerpräferenzen und gewährleistet so kontinuierlich außergewöhnliche Erfahrungen für IT-Betreiber, Mitarbeiter, Verbraucher und die Benutzer öffentlicher Internetdienste.
So funktioniert ein KI-natives Netzwerk
Gute KI beginnt mit den richtigen Daten. Damit ein KI-natives Netzwerk möglichst effektiv ist, muss es nicht nur große Datenmengen, sondern auch qualitativ hochwertige Daten sammeln. Schlechte oder falsche Daten können zu ungenauen oder verzerrten Antworten führen. Zu den erfassten Daten gehören Verkehrsmuster, Leistungskennzahlen von Geräten, Statistiken zur Netzwerknutzung, Sicherheitsprotokolle, Echtzeit-Statusinformationen über kabellose Benutzer sowie Streaming-Telemetriedaten von Routern, Switches und Firewalls.
Die gesammelten Daten werden mithilfe von ML-Algorithmen, GenAI und agentenbasierter KI analysiert. Diese Algorithmen werden darauf trainiert, Muster und Anomalien in den Daten zu erkennen. Sie lernen im Laufe der Zeit aus dem Verhalten des Netzwerks, entwickeln und verbessern sich und sind so in der Lage, genauere Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen.
Durch die Anwendung erklärbarer KI-Prozesse und -Methoden können Benutzer die von den KI-Algorithmen des Systems erstellten Ergebnisse und Ausgaben verstehen und ihnen vertrauen. Das ist der Schlüssel, um Einblicke in die Nutzung der Daten und den Nachweis ihrer Ausgabe zu erhalten.
Basierend auf der Analyse und Vertrauenswürdigkeit der Daten kann ein KI-natives Netzwerk die richtige Reaktion in Echtzeit liefern. Der Entscheidungsprozess ist dynamisch und erfolgt in Echtzeit, sodass sich das Netzwerk schnell an veränderte Bedingungen anpassen kann. Mögliche Reaktionen sind:
- Prädiktive Modellierung: Durch die Vorhersage zukünftiger Netzwerkzustände oder potenzieller Probleme kann es Verkehrsspitzen vorhersagen oder Schwachstellen im Netzwerk identifizieren, die anfällig für Ausfälle oder Angriffe sind.
- Selbstoptimierung: Wenn die KI in einem KI-nativen Netzwerk erkennt, dass eine bestimmte Route zu bestimmten Zeiten häufig überlastet ist, kann sie den Verkehr präventiv umleiten, um eine optimale Leistung aufrechtzuerhalten.
- Proaktive Wartung und Selbstheilung: Das Netzwerk kann Schwachstellen erkennen und diagnostizieren, bevor sie zu erheblichen Problemen wie Hardwarefehlern führen. Es kann auch automatisch Korrekturmaßnahmen ergreifen, beispielsweise ein fehlerhaftes Gerät neu starten oder auf Backup-Systeme umschalten.
- Sicherheitsverbesserung: Wenn eine potenzielle Bedrohung erkannt wird, kann das Netzwerk Sicherheitsrichtlinien implementieren, zum Beispiel betroffene Netzwerksegmente isolieren oder bösartigen Datenverkehr blockieren.
- Benutzererfahrungsmanagement: KI-native Netzwerke können die Netzwerkleistung an die Benutzeranforderungen anpassen sowie Prioritäten und Ressourcen auf das Benutzerverhalten und die Benutzerpräferenzen einstellen.
Anwendungsfälle für KI-native Netzwerke
KI-native Vernetzung findet in zahlreichen Anwendungsfällen in unterschiedlichen Branchen Anwendung. Diese Anwendungsfälle fallen typischerweise in eine von zwei Kategorien: KI für Netzwerke und Netzwerke für KI.
- KI für Netzwerke: Ein KI-natives Netzwerk kann die Netzwerkleistung kontinuierlich überwachen und analysieren und die Einstellungen automatisch anpassen, um Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Effizienz zu optimieren. Das ist besonders nützlich in großen Netzwerken, wie sie von Internetdienstanbietern oder in Rechenzentren verwendet werden.
Ein KI-natives Netzwerk prognostiziert Ausfälle oder Engpässe, bevor sie auftreten, und veranlasst eine vorbeugende Wartung, um Ausfallzeiten zu reduzieren und die Zuverlässigkeit zu verbessern. Das ist besonders wichtig für kritische Infrastrukturen und Services wie Krankenhäuser, Notfallreaktionssysteme oder Finanzinstitute.
KI-native Netzwerke können ungewöhnliche Muster erkennen, die auf Cyber-Bedrohungen oder -Verletzungen hinweisen. Hierzu gehört die Erkennung und Abwehr von DDoS-Angriffen, Malware oder unbefugten Zugriffsversuchen, was für den Schutz vertraulicher Daten in Bereichen wie dem Bankwesen, der öffentlichen Verwaltung und der Verteidigung kritisch ist. - Netzwerk für KI: Einzigartige Verkehrsmuster, hochmoderne Anwendungen und teure GPU-Ressourcen stellen strenge Netzwerkanforderungen bei der Durchführung von KI-Training und -Inferenz. KI-native Netzwerksysteme tragen zur Bereitstellung eines zuverlässigen Netzwerks mit schnellen Auftragsabschlusszeiten und hervorragender Rendite der GPU-Investition bei.
KI-natives Netzwerk und HPE Networking
Mist AI, die branchenweit erste KI-native Netzwerkplattform, die von Grund auf neu entwickelt wurde, um das Potenzial der KI voll auszuschöpfen. Mist bietet die branchenweit einzige echte KI für den IT-Betrieb (AIOps) mit beispielloser Sicherheit im gesamten Netzwerk über eine einheitliche Cloud. Von der Fehlerisolierung in Echtzeit über proaktive Anomalieerkennung bis hin zu autonomen Korrekturmaßnahmen bietet es ein neues Maß an Vorhersagbarkeit, Zuverlässigkeit und Sicherheit für den Campus-, Zweigstellen-, Rechenzentrums- und WAN-Betrieb.
Unternehmen verlassen sich auf Mist, unterstützt durch Marvis AI, um laufende Managementherausforderungen deutlich zu rationalisieren und gleichzeitig sicherzustellen, dass jede Verbindung zuverlässig, messbar und sicher ist. Darüber hinaus bauen sie hochleistungsfähige und anpassungsfähige Netzwerkinfrastrukturen auf, die für die Konnektivitäts-, Datenvolumen- und Geschwindigkeitsanforderungen geschäftskritischer KI-Workloads optimiert sind.
Alles begann mit einer strategischen Neuausrichtung auf einen erfahrungsorientierten Ansatz, bei dem es darum geht, die richtigen Fragen zu stellen, um den Netzbetreibern und den Endbenutzern die besten Erfahrungen zu bieten. Die Fähigkeit von Mist, die richtigen Erlebnisse zu liefern, basiert auf drei Grundpfeilern: 1) KI-nativer Betrieb, 2) umfassendes Client-to-Cloud-Portfolio und 3) integrale Sicherheit des KI-nativen Betriebs: Der Erfolg in der heutigen digitalen Landschaft hängt davon ab, über die richtigen Daten sowie die richtige Reaktion zu verfügen. Durch die Nutzung hochwertiger Echtzeit-Telemetriedaten, die auf der Grundlage umfassender fachspezifischer Kenntnisse erfasst wurden, können Unternehmen Fragen, bei denen es um die Erfahrung geht, präzise und klar beantworten. Diese Grundlage liefert ihnen Einblicke und Maßnahmen in Echtzeit, für eine schnellere Ursachenermittlung, intelligente Empfehlungen und automatisierte Lösungen – und damit für einen reibungslosen Betrieb und ein außergewöhnliches Benutzererlebnis.
- Umfassendes Client-to-Cloud-Portfolio: Für die digitale Transformation werden sowohl die richtigen Netzwerke als auch die richtige Cloud benötigt. Mit einem End-to-End-Netzwerkportfolio, das die Domänen von Unternehmen, Service Providern und Cloud-Anbietern umfasst und durch KI-befähigende Telemetrie und Einblicke erweitert wird, erhalten Unternehmen die Transparenz und Informationen, die sie zur Leistungsoptimierung benötigen. In Kombination mit Cloud-nativen und KI-nativen Hybrid Cloud-Plattformen liefern Unternehmen Geschwindigkeit, Agilität und Skalierbarkeit – für Innovationen mit der Einfachheit und Kosteneffizienz der Cloud.
- Integrale Sicherheit: Angesichts der stetigen Weiterentwicklung von Cyber-Bedrohungen ist ein einheitlicher Schutz unerlässlich, der Benutzer, Systeme und Daten in der gesamten Client-to-Cloud-Umgebung schützt. Dieser Ansatz stellt KI-native Sicherheit ins Zentrum und bietet intelligente Verteidigung, die kontinuierlich lernt und sich an neue Bedrohungsvektoren anpasst. So wird Ausfallsicherheit und proaktive Risikominderung auf jeder Ebene des digitalen Ökosystems gewährleistet.
HPE Networking legte den Grundstein für seine KI-native Netzwerkplattform vor Jahren, als das Unternehmen die Weitsicht besaß, Produkte so zu entwickeln, dass umfangreiche Netzwerkdaten extrahiert werden können. Durch die Verwendung dieser Daten zur Beantwortung von Fragen, wie Betreibern und Endbenutzern stets bessere Erfahrungen geboten werden können, wurde ein neuer Branchenmaßstab gesetzt.
Häufig gestellte Fragen zu KI-nativen Netzwerken
Wie unterscheiden sich KI-native Netzwerkplattformen von traditionellen Netzwerklösungen?
Im Gegensatz zu herkömmlichen Netzwerklösungen ist eine KI-native Netzwerkplattform von Natur aus so konzipiert, dass die KI-Integration im Mittelpunkt steht. Es wurde speziell entwickelt, um KI für ein verbessertes Netzwerkmanagement und einen verbesserten Netzwerkbetrieb zu nutzen. Diese grundlegende Integration ermöglicht erweiterte Funktionen wie prädiktive Analysen, Echtzeitoptimierung und autonome Problemlösung und unterscheidet sie von herkömmlichen Netzwerken, die stark auf manuelle Eingriffe und Überwachung angewiesen sind.
Welche Probleme löst die KI-native Netzwerkplattform von HPE Networking?
Die KI-native Netzwerkplattform von HPE Networking löst viele Probleme, darunter zunehmende Netzwerkkomplexität, eingeschränkte Ressourcen, Netzwerkunvorhersehbarkeit und gedrosselte Netzwerkreaktionsfähigkeit.
Was treibt die Einführung der KI-nativen Netzwerkplattform von HPE Networking voran?
Kunden von HPE Networking profitieren von Vorteilen wie bis zu 90 % weniger Netzwerk-Störungstickets, bis zu 85 % weniger Netzwerk-Betriebskosten und bis zu 50 % weniger Zeit bis zur Problembehebung im Netzwerk.
Was sind die wichtigsten Funktionen der KI-nativen Netzwerkplattform von HPE Networking?
Es bietet die branchenweit einzigen echten AIOps mit einzigartiger Sicherheit in einer gemeinsamen Cloud, End-to-End über das gesamte Netzwerk hinweg. Es ermöglicht Echtzeit-Fehlerisolierung, eine automatische Anomalieerkennung und eine reaktionsschnelle Behebung in Campus-, Zweigstellen-, Rechenzentrums- und WAN-Umgebungen und verbessert so die Betriebsstabilität und Sicherheit.
Welche Lösungen/Produktionen/Technologien werden mit der KI-nativen Netzwerkplattform von HPE Networking angeboten?
Die KI-native Netzwerkplattform von HPE Networking umfasst das gesamte HPE Networking Portfolio. Sie nutzt KI für sichere Erfahrungen in allen Aspekten der Vernetzung, basierend auf unserer nachweisbaren und bewährten Expertise. Zu den wichtigsten Produkten gehören die Marvis® AI Engine, Marvis AI Assistant, Marvis Conversational Interface, Marvis Large Experience Model, Marvis Minis, kabelloser und kabelgebundener Zugang, SD-WAN, Rechenzentrum und Unternehmens-WAN.