Red autónoma

¿Qué es una red autónoma?

Una red autónoma transforma las operaciones de red al reducir la complejidad, mejorar la seguridad y optimizar las experiencias de los usuarios.

• Mayor eficiencia y eficacia: la automatización de flujos de trabajo impulsada por la IA minimiza la solución manual de problemas, y esto permite a los equipos de TI centrarse en iniciativas estratégicas en lugar del mantenimiento rutinario de la red.
• Rendimiento mejorado: mejorando y resolviendo problemas de forma proactiva, una red de conducción autónoma mejora la fiabilidad y reduce el tiempo de inactividad.
• Mayor escalabilidad: el tiempo de incorporación y configuración se reduce en gran medida al utilizar el aprovisionamiento automático para nombrar dinámicamente los dispositivos, asignarlos a emplazamientos y aplicarles perfiles de configuración.
• Seguridad más sólida: la seguridad también se fortalece, ya que los algoritmos de IA pueden identificar y mitigar rápidamente las amenazas antes de que afecten a las operaciones.
• Experiencias de usuario mejoradas: la automatización global garantiza que las redes se adapten dinámicamente a las demandas del tráfico de red y ofrezcan un rendimiento excepcional para los usuarios finales.

Adoptando una red autónoma, las organizaciones obtienen una infraestructura preparada para el futuro que es más escalable, segura y resiliente.

Una red autónoma utiliza algoritmos avanzados de IA y aprendizaje automático, impulsados por enormes cantidades de datos de alta calidad y una arquitectura escalable, segura y basada en la nube. Utiliza alertas en tiempo real, clasificadores y mecanismos de priorización para identificar problemas, recomendar soluciones y, cuando cuenta con autorización de permisos de humano en el proceso (HITL), ejecutar correcciones. Con el tiempo, a medida que las capacidades de la IA se vuelven más avanzadas y precisas, mejora la capacidad de la red de gestionarse a sí misma con una intervención humana mínima o nula.

Cómo funciona en la práctica:

• Fase de aprendizaje: la red se supervisa a sí misma y construye una línea base de su propio comportamiento normal.
• Fase de decisión: con modelos GenAI y de IA agéntica, la red predice problemas potenciales y toma decisiones sobre cómo responder.
• Fase de acción: una vez que se obtiene la confianza con modelos de humano en el proceso (HITL), la red aplica automáticamente esas decisiones para resolver los problemas.

Las capacidades clave de una red de funcionamiento autónomo incluyen:

• Humano en el proceso (HITL, Human-in-the-loop): el juicio humano se integra activamente en los procesos automatizados de IA. En lugar de permitir que las máquinas funcionen completamente por sí solas, HITL garantiza que participen personas en etapas clave como el entrenamiento, la toma de decisiones y la supervisión.
• Operaciones autónomas: supervisa continuamente el estado de la red y de las aplicaciones en todo el ecosistema, para identificar y abordar problemas en tiempo real sin intervención manual.
• Análisis predictivo y certeza: mediante el uso de IA y aprendizaje automático, la red prevé fallos o degradaciones del rendimiento antes de que afecten a los usuarios finales.
• Autoconfiguración: la red puede configurar automáticamente nuevos servicios, dispositivos y aplicaciones sin necesidad de configuración manual.
• Autorreparación: diagnostica y soluciona problemas automáticamente para reducir al mínimo el rendimiento insuficiente o el tiempo de inactividad.
• Autooptimización: la red supervisa constantemente el rendimiento y se ajusta para obtener velocidad, fiabilidad y eficiencia óptimas, como por ejemplo, aplicando el reenrutamiento para evitar congestiones o fallos.
• Autosupervisión: realiza un seguimiento continuo del flujo de datos, el rendimiento del dispositivo y el estado general de la red para detectar patrones inusuales que puedan indicar problemas de rendimiento.
• Seguridad adaptativa: la red identifica amenazas de seguridad como malware, phishing o ataques de denegación de servicio (DoS) y toma medidas correctivas.
• Redes basadas en intención (IBN): cuando los operadores describen los resultados de negocio que desean alcanzar, la red transforma esos objetivos en la configuración necesaria para alcanzarlos.
• Aplicación de políticas: la red aplica automáticamente políticas de seguridad, control de acceso y calidad de servicio (QoS) en todos los dispositivos conectados.

Una red autónoma revela información que los equipos de TI podrían pasar por alto, identifica rápidamente las causas raíz para ahorrar horas de solución de problemas y se autorrepara para garantizar un rendimiento óptimo. El resultado es una red que funciona de forma más inteligente para que los equipos de TI puedan centrarse en la innovación en lugar de en la solución de problemas rutinarios.

Si bien una red autónoma no eliminará por completo los puestos de la organización de TI, cambiará la naturaleza de sus roles. Aunque algunas tareas rutinarias pueden automatizarse, la necesidad de contar con profesionales cualificados para diseñar, gestionar y supervisar estas redes seguirá siendo crucial. Aumentará la demanda de habilidades de nivel superior, como la integración de IA, el análisis de Big Data y la planificación estratégica.

Con Mist AI y Marvis Virtual Network Assistant (VNA), HPE Networking está impulsando una transición hacia la red autónoma^™. Juntos, Mist AI y Marvis optimizan las operaciones, mejoran la seguridad y proporcionan experiencias de usuario excepcionales, al tiempo que reducen la complejidad de las operaciones.

Mist AI recopila continuamente datos de telemetría enriquecidos de dispositivos y aplicaciones de red en tiempo real, los agrega dentro de una nube de microservicios segura y escalable, y aplica años de formación en IA/aprendizaje automático para ofrecer información práctica, recomendaciones proactivas y capacidades de red de autorreparación. Este enfoque optimiza el rendimiento, optimiza las operaciones de red y reduce la carga de los equipos de TI.

Aprovechando más de una década de formación y desarrollo de IA, Mist AI ha avanzado de manera constante en los ámbitos de la eficacia y la inteligencia, para progresar a través de etapas clave de la automatización de red: recopilación de datos, generación de información, recomendaciones prácticas, capacidades de autorreparación y, finalmente, redes completamente autónomas. A medida que las capacidades de IA continúan evolucionando, Mist AI potencia a los equipos de TI reduciendo la solución de problemas manual, lo que permite que la red tome decisiones basadas en datos y realice acciones autónomas. Esta evolución continua ayuda a las empresas a colocarse a la vanguardia de los problemas de rendimiento, mantener un estado óptimo de la red y crear una infraestructura de red más resiliente, segura y eficiente.

Marvis VNA, impulsado por Mist AI, actúa como una valiosa extensión del equipo de TI, al identificar eventos críticos que afectan al rendimiento y recomendar pasos hacia la resolución a través de Marvis Actions. No necesitas ningún conocimiento ni habilidad especializada para usar Marvis: se basa en una interfaz conversacional que aprovecha el procesamiento y la comprensión del lenguaje natural (PLN y NLU), los grandes modelos de lenguaje (LLM), la IA generativa (GenAI) y la IA agéntica para unas interacciones intuitivas.