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Geschäftsszenario für KI-gesteuerte Netzwerkorchestrierung
Organisationen setzen bei der Netzwerkverwaltung auf KI-gesteuerte Netzwerkorchestrierung. Erfahren Sie mehr über die Gründe für diesen Schritt, Vorteile und Herausforderungen.
Da viele Netzwerkanbieter ihre Produkte mit KI-Funktionalität ausgestattet haben, setzen viele Organisationen künstliche Intelligenz in ihrer Netzwerkinfrastruktur ein. Die meisten der Organisationen, die dies noch nicht tun, ziehen es in Betracht.
KI-gesteuerte Netzwerkorchestrierung unterscheidet sich von Netzwerkautomatisierung darin, wie sie große, heterogene Datenmengen sinnvoll nutzt. Ein Betriebssystem-Upgrade kann beispielsweise zehn Schritte umfassen. Bei der herkömmlichen Netzwerkautomatisierung werden zwischen den einzelnen Schritten nur begrenzte Prüfungen durchgeführt, bevor der Vorgang fortgesetzt wird. Unternehmen müssen die Richtigkeit der KI-gestützten Ergebnisse und Empfehlungen noch überprüfen.
„Wir müssen die Genauigkeit der KI-Orchestrierung sorgfältig überwachen und ihre Fehlerrate genau im Auge behalten“, sagt Vince Kellen, CIO der University of California in San Diego. Trotz der Umstellung auf kontinuierliche Tests und Bewertungen geht Kellen davon aus, dass die KI-gesteuerte Netzwerkorchestrierung den Netzwerktechnikern Zeit sparen wird. Die Universität hat rund 43.000 Studierende und 42.000 Mitarbeiter. Die Technologieführer der UC San Diego erwägen den Einsatz von KI-gesteuerter Netzwerkorchestrierung, um Betriebskosten zu senken und Ressourcen effizienter zu nutzen.
Was ist KI-gesteuerte Netzwerkorchestrierung?
Netzwerkorchestrierung ist ein Prozess, bei dem Administratoren einen zentralen Controller konfigurieren, um Netzwerk- und Sicherheitsdienste zu erstellen und zu verwalten. Es handelt sich um eine Weiterentwicklung der Netzwerkautomatisierung, bei der herkömmliche Automatisierungsprozesse mit Intent-based Networking integriert werden, das in der Regel KI beinhaltet.
KI-gesteuerte Netzwerkorchestrierung basiert auf der Geschwindigkeit und Leistungsfähigkeit von KI, die es Unternehmen ermöglicht, im Laufe der Zeit gesammelte Datenberge schnell zu sortieren. Vor dem Einsatz von KI war es für Unternehmen schwierig und zeitaufwendig, diese Datenmengen zu sortieren.
Sobald KI eine Datensammlung durchsucht hat, kann sie verwertbare Informationen generieren, die bei folgenden Aufgaben helfen:
- Verbesserung betrieblicher Abläufe.
- Strategien für neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln.
- Leistungsmessung aus Unternehmens- und Kundensicht.
- Analyse des Netzwerkverkehrs zu einem bestimmten Zeitpunkt und Nutzung fundierter, automatisierter Entscheidungen zur Anpassung des Routings.
Diese Funktionen reduzieren Netzwerkausfälle und -störungen, was wiederum die Kundenzufriedenheit erhöht.
Gründe für den Einsatz von KI-gesteuerter Netzwerkorchestrierung
Jonathan Forest, VP Analyst bei Gartner, nannte das Beispiel von UC San Diego – den Wunsch, Kosten zu senken und Ressourcen besser zu nutzen – als Grund, warum viele Unternehmen KI-gesteuerte Netzwerkorchestrierung in Betracht ziehen sollten.
Die Entscheidung für eine KI-gesteuerte Netzwerkorchestrierung hängt laut Forest vom Business Case ab. Laut Forest sollten Unternehmen unter anderem die folgenden Faktoren berücksichtigen, wenn sie sich für den Einsatz von KI entscheiden:
- Potenzielle Zeit- und Kosteneinsparungen.
- Verbessertes Benutzererlebnis.
- Reduzierte Trouble Tickets.
- Fähigkeit, die Qualifikationslücke zu schließen.
- Effizientere Nutzung von Ressourcen.
- Vertrauen in KI-Ergebnisse.
Wenn Unternehmen feststellen, dass sie diese Vorteile durch die Einführung von KI-gesteuerter Netzwerkorchestrierung realisieren können, dürfte es sich für sie lohnen, die Technologie in ihre Infrastruktur zu implementieren.
„Das Ziel ist es, den gesamten Lebenszyklus des Netzwerkbetriebs effizienter zu gestalten“, sagt Forest. „Das ist die Art von Bewertung, die Unternehmen vornehmen müssen, um den Wert [von KI] zu bestimmen.
Vorteile und Herausforderungen der KI-gesteuerten Netzwerkorchestrierung
Forest und Kellen sind sich einig, dass KI sowohl Vorteile als auch Herausforderungen mit sich bringt. Organisationen sollten die Vor- und Nachteile der KI-gesteuerten Netzwerkorchestrierung sorgfältig abwägen, um zu entscheiden, ob sich die Investition lohnt.
Vorteile einer KI-gesteuerten Netzwerkorchestrierung
Zu den Vorteilen der KI-gesteuerten Netzwerkorchestrierung zählen unter anderem:
- Intelligente Entscheidungsfindung: KI-gesteuerte Systeme erkennen Veränderungen in der Umgebung in Echtzeit und optimieren die Netzwerkleistung entsprechend über mehrere Dienste und Domänen hinweg.
- Komplexes, domänenübergreifendes Netzwerkmanagement: KI ermöglicht Analysen und Entscheidungen in komplexen, domänenübergreifenden Umgebungen, die für programmgesteuerte Netzwerkautomatisierung zu komplex sein können.
- Verbesserte Prognosefähigkeiten: KI antizipiert und bereitet sich auf zukünftige Ereignisse vor. Das ermöglicht ein proaktives Netzwerkmanagement. Dadurch können Netzwerkausfälle verhindert werden, bevor sie auftreten.
- Verbesserte Optimierung: KI-gesteuerte Optimierung ermöglicht es Netzwerkteams, konkurrierende Ziele wie Durchsatz, Latenz, Kosten und Energieeffizienz in Einklang zu bringen.
Herausforderungen der KI-gesteuerten Netzwerkorchestrierung
Zu den Herausforderungen und Kompromissen der KI-gesteuerten Netzwerkorchestrierung gehören:
- Erfordert Investitionen in Dateninfrastruktur und maschinelles Lernen: Organisationen müssen in zuverlässige Systeme zur Datenerfassung, -speicherung und -verwaltung in ihrer gesamten Netzwerkinfrastruktur investieren.
- Erfordert die Umschulung von Mitarbeitern und organisatorische Veränderungen: Die Einführung von KI im Netz verlangt Mitarbeiter, die sowohl im Netzwerkbereich als auch der KI qualifiziert sind. Dies erfordert eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der Innovation.
- Erhöht die Anforderungen an Erklärbarkeit und Vertrauen: Die Transparenz der Entscheidungsfähigkeit eines KI-Algorithmus ist entscheidend für das Vertrauen und die Entwicklung von einem beratenden Copiloten zu einem vertrauenswürdigen Automatisierungssystem.
- Potenzielle Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Datensicherheit: KI-Systeme benötigen Zugang zu sensiblen Netzwerkdaten, daher sind zuverlässige Sicherheitsmaßnahmen und Datenschutzkontrollen unerlässlich, insbesondere bei externen KI-Diensten.
Schlüsselkriterien für den Wechsel
Während die UC San Diego über den Wechsel zu einer KI-gesteuerten Netzwerkorchestrierung nachdenkt, sagt Kellen, dass die Universität einige Schlüsselkriterien verwendet, um diese Entscheidung voranzutreiben. Die Universität hat festgestellt, dass sie von den folgenden Vorteilen profitieren könnte:
- Ein nachweisbarer ROI, der die Infrastrukturkosten senkt.
- Kürzere Zeit für die Orchestrierung.
- Verbesserte Reaktionsfähigkeit und Flexibilität bei der Bereitstellung von Netzwerkkonfigurationen.
„Vorausgesetzt, dass KI diese Kriterien erfüllt, glauben wir, dass KI schnell zur vorherrschenden Form der Anwendungsentwicklung auf allen Technologieebenen werden wird, einschließlich des Netzwerks“, sagt Kellen. “Bei jeder großen Veränderung wie dieser erwarten wir Risiken, aber mit der Zeit auch mehr Vorteile.“
Die UC San Diego verwendet diese Faktoren zur Bewertung der KI-gesteuerten Netzwerkorchestrierung, aber andere Organisationen sollten ihre eigenen Kriterien entwickeln, um eine Entscheidung zu treffen. Dazu müssen sie ihre Anwendungsfälle bewerten und die potenziellen Risiken und Vorteile einer Einführung abwägen. Ergibt die Bewertung, dass sich die Investition in KI lohnt, können Unternehmen die KI-gesteuerte Netzwerkorchestrierung zur Optimierung des Netzwerkmanagements einsetzen.
