L’intelligenza artificiale (AI) sta rapidamente trasformando le industrie in tutto il mondo e il regno delle reti aziendali non fa eccezione. Nella gestione e nel monitoraggio della rete, l’intelligenza artificiale sta iniziando a svolgere un ruolo fondamentale, offrendo uno sguardo allettante sul futuro.
Comprendere l'intelligenza artificiale nel monitoraggio e nella gestione della rete
L'intelligenza artificiale sfrutta la potenza dei modelli di machine learning per analizzare set di dati, utilizzando i dati di addestramento per ricavare informazioni approfondite. Nel contesto della gestione della rete, l'intelligenza artificiale acquisisce il traffico di rete e i dati di telemetria dall'hardware di rete, creando linee di base che riflettono il traffico di rete e i modelli di integrità. Queste linee di base fungono da base per identificare, avvisare e ottimizzare le operazioni di rete, inclusi i miglioramenti della sicurezza.
Applicazioni pratiche dell'intelligenza artificiale nella gestione della rete
Esploriamo alcuni esempi che illustrano come l'intelligenza artificiale può rivoluzionare la gestione e il monitoraggio della rete:
Rilevamento anomalie per la sicurezza
L’intelligenza artificiale può essere utilizzata per stabilire flussi di traffico applicativo di base e identificare tempestivamente le anomalie. Queste anomalie possono indicare minacce alla sicurezza, come intrusioni non autorizzate o attività botnet. Inoltre, l’intelligenza artificiale non solo può rilevare questi eventi, ma anche bloccare e mettere in quarantena automaticamente gli endpoint della rete coinvolti in comportamenti sospetti, rafforzando in modo significativo la sicurezza della rete.
Convalida automatizzata della configurazione
I dispositivi di rete configurati dall'uomo possono causare interruzioni e problemi di prestazioni se non aderiscono alle migliori pratiche. L’intelligenza artificiale, se combinata con l’Intent-Based Networking (IBN), consente agli amministratori di rete di comunicare le intenzioni aziendali al sistema. L'intelligenza artificiale traduce quindi questo intento in una precisa sintassi dei comandi di commutazione, garantendo che le configurazioni siano accurate e identificando potenziali conflitti. Questo approccio riduce al minimo gli errori umani e migliora l'affidabilità della rete.
Reindirizzamento dinamico del traffico
L’intelligenza artificiale può integrarsi perfettamente nelle piattaforme di orchestrazione e monitoraggio della rete, monitorando continuamente il traffico di rete. Quando rileva una crescente congestione nei collegamenti di rete, può implementare automaticamente tecniche di reindirizzamento del traffico e bilanciamento del carico. Questo approccio dinamico supera i tradizionali servizi di QoS statico e di gestione del traffico, garantendo che il traffico critico venga reindirizzato preventivamente attorno ai punti di congestione, ottimizzando le prestazioni della rete.
Prepararsi all’intelligenza artificiale nelle operazioni di rete
Prima che le organizzazioni possano sfruttare il potenziale dell’intelligenza artificiale nelle operazioni di rete, devono intraprendere alcuni preparativi:
Standardizzare le configurazioni di rete
Per consentire all’intelligenza artificiale di funzionare in modo efficace, è imperativo standardizzare le configurazioni di rete su tutti gli switch e router. L'eliminazione delle incoerenze garantisce che l'intelligenza artificiale possa raccogliere dati di addestramento sulla configurazione uniforme per la definizione di base e la standardizzazione. Per fortuna, sono disponibili piattaforme di orchestrazione IBN per aiutare a standardizzare le policy di rete su tutti i componenti di rete.
Consolidare i dati di rete
L'addestramento dell'intelligenza artificiale si basa sui dati, in particolare sul flusso di traffico e sui dati di telemetria della rete. Invece di estrarre questi dati separatamente per l'analisi, è consigliabile inviare tutti i dati di flusso e telemetria a un data lake centralizzato, un NSoT (Network Source of Truth). Questo consolidamento semplifica la gestione dei dati, accelera la formazione sull’intelligenza artificiale e consente la condivisione specifica dei dati con strumenti operativi di rete basati su punti tramite un’API Northbound.
Assegnare risorse per la ricerca
Infine, le imprese dovrebbero stanziare risorse per la ricerca e la pianificazione dell’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle loro reti. L’intelligenza artificiale non è solo una parola d’ordine, ma una forza trasformativa nel mondo dell’IT. Comprendere in che modo l’intelligenza artificiale può apportare vantaggi alla gestione e al monitoraggio della rete è fondamentale per rimanere competitivi e sicuri.
L’avvento dell’intelligenza artificiale nella gestione e nel monitoraggio delle reti non è un futuro lontano ma una realtà in rapido avvicinamento. La capacità dell'intelligenza artificiale di migliorare la sicurezza, automatizzare la convalida della configurazione e ottimizzare i flussi di traffico la rende uno strumento vitale per le imprese moderne. Tuttavia, un’adeguata preparazione in termini di standardizzazione, consolidamento dei dati e ricerca è essenziale per sfruttare appieno il potenziale dell’intelligenza artificiale nelle operazioni di rete. Mentre la rivoluzione dell’intelligenza artificiale continua a svilupparsi, i primi ad adottarla otterranno senza dubbio un vantaggio significativo nel panorama in continua evoluzione della gestione e della sicurezza della rete.