¿Qué es la IA en la conectividad de red?

¿Qué es la IA en la conectividad de red?

AIOps utiliza la automatización inteligente y los análisis en tiempo real para optimizar la gestión y la capacidad de observación de la red. Cuando se combina AIOps con una interfaz NMS moderna que proporciona una capacidad de observación más amplia y contextualizada de la experiencia de red, las organizaciones pueden obtener información práctica para agilizar las operaciones y ofrecer experiencias de usuario superiores, lo que permite disponer de redes resilientes y con capacidad de respuesta.

Además, la IA puede analizar las tendencias de uso y predecir la demanda futura, lo que permite una planificación proactiva de la capacidad y optimizar el rendimiento a escala, para una rápida adaptación a las condiciones cambiantes del mercado y las necesidades de los usuarios.

Las principales tecnologías de IA en la conectividad de red incluyen:

• Aprendizaje automático: un subconjunto de IA que permite a los sistemas aprender de los datos y mejorar tanto la toma de decisiones como el rendimiento a largo plazo.
• Aprendizaje profundo: un subconjunto del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales para modelar y comprender patrones complejos en grandes conjuntos de datos, con la finalidad de proporcionar un reconocimiento preciso de imágenes y voz, así como el procesamiento del lenguaje natural. Esto resulta particularmente eficaz para analizar datos desestructurados.
• Procesamiento del lenguaje natural (PLN): un campo de la IA que permite a las máquinas comprender, interpretar y generar lenguaje humano. Esto mejora los análisis de datos mediante el reconocimiento de sentimientos e intenciones, para una mayor eficiencia y accesibilidad.
• IA generativa (GenAI): inteligencia artificial capaz de aprender los patrones y la estructura de datos de entrenamiento de entrada, y a continuación, generar texto, imágenes, vídeos y otros datos nuevos con características similares.
• IA agéntica: aprovecha agentes inteligentes de autoaprendizaje que pueden razonar, colaborar y actuar en diferentes dominios. Estos agentes funcionan como expertos en la materia, que desglosan problemas complejos en subtareas abordables, y que a su vez se delegan y se resuelven de forma autónoma. La IA agéntica facilita el análisis inteligente y la toma de decisiones, lo que minimiza la intervención humana.
• IA de clasificación: un tipo de método de aprendizaje automático que categoriza los datos en clases o etiquetas predefinidas. Este proceso implica entrenar un modelo en un conjunto de datos.
• Almacenamiento de datos de alto rendimiento: grandes volúmenes de datos estructurados y desestructurados generados a partir de diversos orígenes, que pueden analizarse para descubrir patrones, tendencias e información que conduzcan a una toma de decisiones informada y práctica.

La IA proporciona la infraestructura y el poder de computación necesarios para procesar cantidades masivas de datos y realizar cálculos complejos. Sin tecnologías avanzadas, los sistemas de IA no podrían aprender, adaptarse ni entregar información significativa, lo que limitaría su eficacia en diversas aplicaciones.

La IA en la conectividad de red crea redes inteligentes y adaptables que puedan prever y abordar demandas y amenazas gracias a su capacidad transformadora para automatizar la gestión, optimizar el rendimiento y mejorar la seguridad. Está ganando terreno por varias razones convincentes: 

• Añade capacitación en conectividad de red: la IA proporciona recomendaciones e información, aprovechando un conjunto de datos sustancial que abarca una amplia variedad de clientes y entornos de red, y puede ayudar a los profesionales de las redes que carezcan de la formación especializada.
• Mejora la capacidad de observación: la IA ayuda a contextualizar las alertas a partir de una gran cantidad de datos de red. Esto permite a los operadores de red reducir su tiempo medio de identificación (MTTI) y su tiempo medio de reparación (MTTR).
• Habilita la escala: a medida que las redes se vuelven más distribuidas, los modelos de IA se entrenan para analizar los datos más rápidamente e identificar optimizaciones y recomendaciones, de modo que las redes puedan escalar más rápidamente sin sobrecargar los recursos de TI.
• Aumenta la seguridad: la IA puede detectar anomalías y amenazas potenciales con mayor eficacia que los métodos tradicionales, lo que ayuda a los equipos de seguridad a comprender su alcance e impacto. Además, proporciona una capa adicional de seguridad en el complejo panorama digital actual.
• Minimiza los problemas: las capacidades predictivas de la IA ayudan a identificar de forma proactiva problemas potenciales antes de que se agraven, lo que minimiza el tiempo de inactividad y las disrupciones del servicio.
• Reduce el coste: la IA puede reducir los costes operativos asociados con la gestión de red automatizando las tareas rutinarias y mejorando la eficiencia.

La IA en la conectividad de red proporciona un valor sustancial a las empresas de casi todos los sectores. Estas son algunas maneras en las que la IA para soluciones de redes está ofreciendo resultados reales a los clientes:

• Detección de anomalías en series temporales: la IA puede detectar anomalías en series temporales con una correlación que permite a los ingenieros de red encontrar rápidamente relaciones entre eventos que no serían obvias ni siquiera para un especialista en redes experimentado
• Proporciona correlación de eventos y análisis de causas raíz: la IA puede utilizar diversas técnicas de minería de datos para explorar terabytes de datos en cuestión de minutos. Esta capacidad permite a los departamentos de TI identificar rápidamente qué característica de la red (por ejemplo, sistema operativo, tipo de dispositivo, punto de acceso, conmutador o enrutador) está más relacionada con un problema de red, y acelerar así la resolución del problema.
• Predicción de las experiencias de los usuarios: sobre la base de las condiciones de la red, la IA puede predecir el rendimiento de Internet de un usuario, lo que permite al sistema ajustar dinámicamente la capacidad de ancho de banda en función de las aplicaciones que se estén utilizando en momentos específicos. 
• Recomendación de acciones y actuación automática: la IA avanzada puede identificar la causa raíz de un problema y sugerir las acciones que el operador de TI puede tomar para solucionarlo o corregirlo automáticamente sin intervención humana. Esto permite el máximo de tiempo de actividad y una experiencia óptima para el usuario final. 
• Aprovechamiento de asistentes de red virtuales: los asistentes de red virtuales, impulsados por IA, trabajan como un miembro más del equipo de TI para identificar rápidamente problemas de red, recomendar acciones para mejorar el rendimiento de la red y acelerar la búsqueda de documentación.

Las técnicas avanzadas de IA están transformando la conectividad de red de varias maneras impactantes. Aquí presentamos algunos ejemplos:

• Chatbots de soporte: los chatbots impulsados por IA pueden ayudar a solucionar problemas de red, proporcionando a los operadores soporte e información instantáneos.
• Comparaciones entre iguales: la IA puede identificar automáticamente las carencias de cobertura y rendimiento de la red en sitios comparables que funcionan mejor y obtener información para abordar las crecientes demandas de la experiencia del usuario.
• Configuraciones de bucle cerrado: la IA se utiliza para controlar procesos y mantener los resultados deseados a fin de permitir una supervisión continua con ajustes basados en datos en tiempo real.
• Gestión del tráfico: los algoritmos de IA analizan patrones de red para optimizar la asignación de ancho de banda y las decisiones de enrutamiento con el fin de mejorar el rendimiento y reducir la latencia.
• Detección de anomalías: los sistemas de IA supervisan el comportamiento de la red para identificar patrones inusuales que puedan indicar amenazas de seguridad, lo que facilita una respuesta más rápida a las incidencias.
• Planificación de la capacidad: la IA ayuda a las organizaciones a prever las futuras demandas de la red analizando tendencias y facilitando una mejor asignación de recursos y decisiones de inversión más acertadas.
• Distribución de carga: la IA puede distribuir dinámicamente las cargas de trabajo entre servidores y recursos para garantizar un rendimiento óptimo y evitar la sobrecarga.
• Calidad de servicio (QoS): la IA permite mecanismos de calidad de servicio más sofisticados, para priorizar aplicaciones cruciales y garantizar que reciban el ancho de banda necesario.
• Integración con el IoT: la IA mejora la gestión de los dispositivos IoT, optimizando su conectividad y rendimiento dentro de la red.
• Seguridad de red: las herramientas de seguridad impulsadas por la IA analizan grandes cantidades de datos para identificar vulnerabilidades y posibles infracciones, a fin de mejorar la postura de seguridad general.

Sin la estrategia de IA adecuada, es difícil mantenerse al día con los estrictos requisitos de red actuales. Estos son algunos componentes que debería incluir una solución de IA:

• Los datos adecuados: la IA requiere grandes volúmenes de datos diferentes y de alta calidad a largo plazo para desarrollar su inteligencia. Además, etiquetar los datos con conocimiento específico de dominio ayuda a entrenar a los modelos de IA. Por ejemplo, las métricas de intención de diseño, que son categorías de datos estructurados, se pueden utilizar para clasificar y supervisar la experiencia del usuario de la red
• La respuesta correcta: una buena solución de IA en la conectividad de red debería proporcionar información precisa en tiempo real para reducir la fatiga por alarmas priorizando los problemas y proporcionar acciones recomendadas para su resolución. Para proporcionar la respuesta correcta, un motor de IA utiliza diversas técnicas de IA, conocidas colectivamente como un conjunto de herramientas de data science, para procesar esos datos. Se deben emplear técnicas de aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo (DL) supervisadas o no supervisadas, como las redes neuronales, para analizar los datos de la red y proporcionar información práctica.
• La infraestructura adecuada: se requiere una infraestructura escalable y fiable para recopilar y procesar datos con el fin de proporcionar respuestas de utilidad. El procesamiento hospedado en la nube proporciona una infraestructura fiable y ágil para la recopilación y el procesamiento de datos que puede escalar para cubrir las demandas de carga de trabajo de IA actuales y futuras. 

HPE Networking une a dos líderes del mercado con las mejores tecnologías de redes de IA de su categoría, HPE Aruba Networking Central y Juniper Mist, para ofrecer una experiencia nativa de IA de nueva generación. La visión estratégica consiste en converger estas tecnologías en una única plataforma construida sobre:

• Un motor de IA común.
• Un marco de trabajo AIOps unificado.
• Una arquitectura de nube centralizada.
• Operaciones optimizadas.

Aunque todavía estamos al principio de este proceso, con independencia de tu ruta de implementación actual, HPE Aruba Networking Central o Juniper Mist, HPE Networking se dedica a ofrecer una transición fluida y valor a largo plazo.