Bereiten Sie sich mit KI auf die Zukunft der Netzwerke vor

Ein neuer Verbündeter

SOC-Teams (Security Operations Center) sind bei der Suche nach Bedrohungen manchmal auf manuelle Prozesse und Analysen angewiesen. Die Integration von KI und Automatisierung in diese Prozesse begrenzt zeitaufwendige Aufgaben und vereinfacht den Betrieb. Die Teams können sich dann auf kritische Aufgaben konzentrieren, die möglicherweise von KI-Tools übersehen werden. GenKI kann den Teams zudem Vorschläge unterbreiten, bevor es Entscheidungen trifft. Die Integration von KI in die Bedrohungserkennung kann eine gute Erfahrung für Teams sein, die zögern, mit KI als Tool zu arbeiten.

KI kann auch Netzwerktechniker bei ihren Aufgaben unterstützen. Sie erledigt einige Aufgaben schnell über automatisierte Prozesse, die von Fachleuten überwacht werden. Die übrigen Aufgaben erfordern menschliches Fingerspitzengefühl und Fachwissen. Netzwerkverantwortliche sollten den Einsatz von KI zur Erreichung folgender Ziele in Betracht ziehen:

• Entscheidungsfindung verbessern.
• Zeit für andere Aufgaben gewinnen.
• Sich auf das konzentrieren, was Menschen besser können als KI.

Aber KI ist nicht perfekt und sie ist kein Ersatz für Arbeitskräfte. Wenn Fachleute mit KI arbeiten und Feedback geben, werden die Anbieter ihre Lösungen verbessern, und die KI wird sich weiterentwickeln. Wenn Netzwerkteams jetzt mit KI arbeiten, profitieren sie in der Zukunft davon, da sie ein Verständnis für KI erlangen, während sie sich weiterentwickelt, nicht danach.

Voraussetzungen für KI

Anpassungsfähigkeit ist der Schlüssel, um im Zeitalter der KI voranzukommen. Die Vielseitigkeit von KI ermöglicht es IT-Teams, enger als je zuvor zusammenzuarbeiten. Die Arbeit mit verschiedenen Teams erfordert, dass Netzwerkprofis viele verschiedene Anwendungen und Programme verstehen.

Sie sollten die folgenden Bereiche beherrschen, wenn sie auf KI umsteigen wollen:

• Rest-APIs: Es ist wichtig, die Grundlagen zu kennen. Die meisten Dienste im Internet verwenden APIs für die Softwarekommunikation. Netzwerkprofis und -entwickler nutzen sie, um Netzwerkgeräte zu verwalten und manchmal innovative Dienste um sie herum aufzubauen.
• Python: Automatisierung ist ein Sprungbrett zur künstlichen Intelligenz, und Python ist de facto die Sprache der Automatisierung. Das Beherrschen von Python ist in der KI-Ära ein Muss und ermöglicht es IT-Mitarbeitern, viele Aufgaben problemlos zu bearbeiten.
• Datenformate: Server und Clients verwenden YAML, XML und JSON für den Datenaustausch. Die Kenntnis der Grundlagen dieser Formate ist ein Muss für jeden, der mit Netzwerk- und Entwicklungsteams arbeiten möchte.
• Cloud-Plattformen: Multi-Cloud-Umgebungen ermöglichen es Unternehmenskunden, eine auf ihre Bedürfnisse zugeschnittene Lösung zu wählen. AWS, Azure und Google Cloud sind die wichtigsten Plattformen für Cloud-Services. Einige dieser Dienste werden inzwischen von KI unterstützt.
• KI-Tools: Nutzen Sie IBM Watsonx, Tabnine und Amazon CodeWhisperer für die automatische Vervollständigung von Code und Darktrace, um Bedrohungen in Echtzeit zu erkennen und darauf zu reagieren.
• KI-Modelle: Meta Llama, Google Gemini und OpenAI GPT sind einige der bekanntesten und am häufigsten verwendeten KI-Modelle. Zu lernen und zu verstehen, wie sie funktionieren, hilft IT-Profis, das Potenzial von KI in ihren Netzwerken und bei der Softwareentwicklung zu erkunden. Die Nutzung dieses Potenzials wird zu innovativeren Diensten führen.

Zertifizierungen

Zertifizierungen sind eine gute Möglichkeit, KI-Kenntnisse nachzuweisen, da sie in immer mehr Anwendungen und Diensten integriert wird. Die folgenden Einstiegszertifizierungen sind ein guter Ausgangspunkt für alle, die sich für KI interessieren:

• Cisco Certified DevNet Associate: Die Implementierung von Netzwerkautomatisierung ist ein erster Schritt zur Integration von KI. Diese Zertifizierung konzentriert sich auf die Netzwerkautomatisierung und vermittelt Fähigkeiten in den Bereichen Netzwerktechnik, Softwareentwicklung und Anwendungsbereitstellung. Diese Fähigkeiten sind von unschätzbarem Wert, wenn es darum geht, KI-Fähigkeiten zu kultivieren.
• Cisco Certified CyberOps Associate: Diese Zertifizierung weist technische Fähigkeiten nach, die SOCs in ihren Teams benötigen. Das Wissen um die Arbeit mit KI-Tools und -Modellen trägt zur Verbesserung der Arbeitsabläufe bei der Erkennung von und Reaktion auf Bedrohungen bei.
• Nvidia-Certified Associate Generative AI LLMs (NCA-GENL): Die Entwicklung, Integration und Wartung von GenKI und großen Sprachmodellen ist mit der zunehmenden Verbreitung von KI wichtiger denn je. NCA-GENL validiert diese grundlegenden Konzepte.
• AWS Certified Cloud Practitioner: Diese Zertifizierung ist eine gute Investition für Anfänger, die sich mit Cloud-Diensten vertraut machen wollen. Sie ist nützlich, um die Grundlagen der AWS-Cloud-Services zu verstehen. Nach Abschluss der Zertifizierung können Praktiker zu höheren Zertifizierungsstufen übergehen und ihr KI-Wissen erweitern.

Fazit

Das Zeitalter der KI ist angebrochen. Da KI zunehmend unvermeidlich wird, müssen Netzwerkingenieure ihre Netzwerke anpassen oder riskieren, dass ihre Technologie obsolet wird.