Cos’è l’AI nel networking?

Cos’è l’AI nel networking?

L’AIOps utilizza l'automazione intelligente e l'analisi in tempo reale per ottimizzare la gestione e l'osservabilità della rete. Quando l’AIOps viene abbinata a un'interfaccia NMS aggiornata, che garantisce un’osservabilità contestualizzata dell'esperienza di rete più ampia, consente alle organizzazioni di ottenere informazioni fruibili che semplificano le operazioni e danno vita a esperienze utente di livello superiore, per reti non solo reattive ma anche resilienti.

Inoltre, l'intelligenza artificiale può analizzare le tendenze di utilizzo e prevedere le richieste future, consentendo una pianificazione proattiva della capacità e l'ottimizzazione delle prestazioni su vasta scala, per un adattamento rapido alle mutevoli condizioni di mercato e alle esigenze degli utenti.

Le principali tecnologie di intelligenza artificiale per il networking includono:

• Machine learning (ML): un sottoinsieme dell'AI che consente ai sistemi di apprendere dai dati e di migliorare nel tempo il processo decisionale e le prestazioni.
• Deep learning (DL): un sottoinsieme del machine learning che utilizza reti neurali per modellare e capire modelli complessi in grandi set di dati, fornendo un riconoscimento preciso di immagini e parlato ed elaborazione del linguaggio naturale. È particolarmente efficace per l'analisi di dati non strutturati.
• Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): un campo dell'intelligenza artificiale che consente alle macchine di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano. Migliora l'analisi dei dati attraverso il riconoscimento del sentiment e dell'intent, per una maggiore efficienza e accessibilità.
• AI generativa (GenAI): AI che apprende i modelli e la struttura dei dati di addestramento in ingresso, quindi genera testo, immagini, video e altri nuovi dati con caratteristiche simili.
• AI agentica: sfrutta agenti intelligenti e con autoapprendimento in grado di ragionare, collaborare e agire in diversi ambiti. Questi agenti fungono da esperti di dominio, scomponendo problemi complessi in sottoattività gestibili che vengono delegate e risolte in modo autonomo. L'AI agentica supporta analisi e processi decisionali intelligenti, riducendo al minimo l'intervento umano.
• AI per la classificazione: un tipo di machine learning che cataloga i dati in classi o etichette predefinite. Questo processo prevede l'addestramento di un modello su un set di dati.
• Data Warehousing ad alte prestazioni: è costituito da enormi volumi di dati non strutturati e strutturati generati da varie fonti, che possono essere analizzati al fine di individuare modelli, tendenze e informazioni per processi decisionali informati e fruibili.

L'AI fornisce la potenza di elaborazione e l'infrastruttura necessarie a elaborare queste massicce quantità di dati ed eseguire calcoli complessi. Senza tecnologie avanzate, i sistemi AI non sarebbero in grado di apprendere, adattarsi e fornire informazioni significative, questo limiterebbe la loro efficacia in diverse applicazioni.

L'AI per il networking contribuisce a creare reti intelligenti e adattive che anticipano e rispondono a richieste e minacce attraverso la sua capacità trasformativa di automatizzare la gestione, ottimizzare le prestazioni e migliorare la sicurezza. Sta acquisendo consensi per diversi validi motivi. 

• Aggiunge competenze di networking: l'AI fornisce suggerimenti e informazioni, sfruttando un vasto set di dati che comprende una vasta gamma di clienti e ambienti di rete ed è in grado di supportare professionisti del networking che non sempre hanno una formazione specialistica.
• Migliora l'osservabilità: l'AI aiuta a contestualizzare gli avvisi provenienti da una vasta quantità di dati di rete, aiutando gli operatori di rete a ridurre il Mean Time to Identify (MTTI) e il Mean Time to Repair (MTTR).
• Supporta la scalabilità: di fronte a reti sempre più distribuite, i modelli AI vengono addestrati per esaminare i dati in modo più rapido, identificando possibilità di ottimizzazione per accelerare la scalabilità senza gravare sulle risorse IT.
• Aumenta la sicurezza: l'AI è in grado di rilevare anomalie e potenziali minacce in modo più efficace rispetto ai metodi tradizionali, consentendo ai team preposti di comprenderne la portata e l'impatto, oltre a introdurre un ulteriore livello di sicurezza nell'attuale panorama digitale complesso.
• Riduce al minimo i problemi: le funzionalità predittive dell'AI contribuiscono a individuare in modo proattivo i potenziali problemi prima che diventino più gravi, riducendo il downtime e le interruzioni del servizio.
• Abbatte i costi: l’AI può ridurre i costi operativi associati alla gestione della rete automatizzando le attività di routine e migliorando l'efficienza.

L'AI nel networking offre un valore sostanziale alle aziende di quasi tutti i settori. Alcuni modi in cui le soluzioni di AI per il networking stanno producendo risultati concreti per i clienti.

• Rilevamento di anomalie nelle serie temporali: l'intelligenza artificiale può rilevare anomalie nelle serie temporali con una correlazione che consente agli ingegneri di rete di trovare rapidamente relazioni tra eventi che non sarebbero ovvie nemmeno per un network specialist esperto
• Fornire correlazione degli eventi e analisi delle cause principali: l'intelligenza artificiale può utilizzare varie tecniche di data mining per esplorare terabyte di dati in pochi minuti. Questa capacità consente ai reparti IT di identificare rapidamente quale funzionalità di rete (ad esempio, sistema operativo, tipo di dispositivo, access point, switch o router) è maggiormente correlata a un problema di rete, accelerando la risoluzione dei problemi
• Previsione delle esperienze utente: in base alle condizioni della rete, l'intelligenza artificiale può prevedere le prestazioni Internet di un utente, consentendo a un sistema di regolare in modo dinamico la capacità di larghezza di banda in base alle applicazioni in uso in momenti specifici 
• Consigli su azioni e guida autonoma: l'intelligenza artificiale avanzata è in grado di identificare la causa principale di un problema e consigliare all'operatore IT le azioni che può intraprendere per correggerlo o risolverlo automaticamente senza l'intervento umano. Consente di fruire del massimo uptime ed esperienze ottimali per gli utenti finali 
• Utilizzo degli assistenti di rete virtuali: gli assistenti di rete virtuali, basati sull'intelligenza artificiale, lavorano come membri del team IT per identificare rapidamente i problemi di rete, consigliare azioni per migliorare le prestazioni di rete e accelerare la ricerca della documentazione.

Le tecniche avanzate di intelligenza artificiale trasformano il networking in diversi modi significativi. Alcuni esempi.

• Supporto di chatbot: i chatbot basati sull'AI possono contribuire alla risoluzione dei problemi di rete, fornendo agli operatori assistenza e informazioni immediate.
• Confronti con ambienti di pari livello: l'AI è in grado di rilevare automaticamente le lacune a livello di copertura di rete e prestazioni effettuando un confronto con siti simili che risultano più efficienti, nonché di acquisire informazioni utili a soddisfare le richieste crescenti degli utenti.
• Configurazioni a ciclo chiuso: l'AI viene utilizzata per controllare i processi e mantenere i risultati desiderati, consentendo il monitoraggio continuo con adeguamenti basati sui dati in tempo reale.
• Gestione del traffico: gli algoritmi dell’AI analizzano i modelli di rete, ottimizzando l'allocazione della larghezza di banda e le decisioni di routing per migliorare le prestazioni e ridurre la latenza.
• Rilevamento delle anomalie: i sistemi AI monitorano il comportamento della rete per individuare modelli insoliti che potrebbero essere sintomo di minacce alla sicurezza, per una risposta più rapida agli incidenti.
• Pianificazione della capacità: l'AI consente alle organizzazioni di anticipare le future esigenze di rete analizzando le tendenze, per un’allocazione delle risorse e decisioni di investimento migliori.
• Bilanciamento del carico: l'AI è in grado di distribuire i carichi di lavoro in modo dinamico tra server e risorse per garantire prestazioni ottimali ed evitare sovraccarichi.
• Qualità del servizio (QoS): l'AI consente meccanismi QoS più sofisticati, dando priorità alle applicazioni critiche e garantendo la larghezza di banda necessaria.
• Integrazione con l'IoT: l'AI migliora la gestione dei dispositivi IoT, ottimizzandone la connettività e le prestazioni all'interno della rete.
• Protezione della rete: i tool di sicurezza basati sull'AI analizzano enormi quantità di dati per rilevare le vulnerabilità e le potenziali violazioni, migliorando così la sicurezza complessiva.

Senza la giusta strategia di intelligenza artificiale, è difficile tenere il passo con i rigorosi requisiti di rete attuali. Alcuni componenti che una soluzione AI deve includere.

• I dati giusti: l'AI ha bisogno di grandi volumi di dati diversificati e di alta qualità nel tempo per sviluppare la propria intelligenza. Inoltre, l'etichettatura dei dati con conoscenze specifiche del dominio aiuta ad addestrare i modelli di intelligenza artificiale. Ad esempio, le metriche di intento progettuale, che sono categorie di dati strutturati, possono essere utilizzate per classificare e monitorare l'esperienza utente della rete
• La risposta giusta: una buona intelligenza artificiale nelle soluzioni di rete deve fornire informazioni precise in tempo reale, riducendo l’eccessivo numero di avvisi attraverso la definizione delle priorità dei problemi e fornendo azioni consigliate per la correzione. Per fornire la risposta giusta, un motore AI utilizza varie tecniche di intelligenza artificiale, collettivamente definite "data science toolbox", per elaborare tali dati. Per analizzare i dati di rete e fornire informazioni fruibili, è necessario utilizzare tecniche ML e DL supervisionate o non supervisionate, come le reti neurali.
• L'infrastruttura giusta: è necessaria un'infrastruttura scalabile e solida per raccogliere ed elaborare i dati e fornire una risposta approfondita. L'elaborazione ospitata nel cloud fornisce un'infrastruttura affidabile e agile per la raccolta e l'elaborazione dei dati, in grado di adattarsi alle esigenze del carico di lavoro dell'intelligenza artificiale, ora e in futuro. 

HPE Networking unisce due leader di mercato con le migliori tecnologie di rete AI della categoria, HPE Aruba Networking Central e Juniper Mist, per garantire un'esperienza AI-native di nuova generazione. La visione strategica consiste nel far convergere queste tecnologie in un'unica piattaforma basata su:

• un motore AI comune
• un framework AIOps unificato
• un'architettura cloud centralizzata
• operazioni semplificate

Pur essendo ancora all'inizio di questo percorso, indipendentemente dal percorso di distribuzione attuale, HPE Aruba Networking Central o Juniper Mist, HPE Networking si impegna a garantire una transizione fluida e un valore a lungo termine.