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KI-Netzwerktrends zeigen Zukunft der Netzwerkautomatisierung
KI wird alle Aspekte des Netzwerkbetriebs revolutionieren, vom Management bis zur Sicherheit. Experten diskutierten auf der ONUG Spring 2024 über Potenzial und Herausforderungen.
KI wird alle Bereiche des Netzwerkbetriebs beeinflussen, von der Netzwerkverwaltung und -überwachung bis hin zur Sicherheits- und Verkehrsanalyse.
Die ONUG Spring 2024 Konferenz in Dallas stand ganz im Zeichen der künstlichen Intelligenz (KI). Netzwerkexperten, Ingenieure und Enthusiasten hielten Präsentationen, die sich auf den KI-Boom konzentrierten, der die Netzwerklandschaft bald erreichen wird. Jede Präsentation variierte in Thema und Umfang, aber gemeinsame Aspekte über KI-Netzwerktrends zogen sich durch die gesamte Veranstaltung.
Die Experten führten das allgemeine Interesse an KI größtenteils auf die Zunahme des Datenvolumens zurück. Netzwerkexperten haben mit der Verwaltung von Daten zu kämpfen, die sich in verteilten Netzwerkumgebungen befinden und auf die von Benutzern an verschiedenen Standorten zugegriffen wird. Jetzt denken sie darüber nach, wie KI ihr Unternehmen unterstützen kann, vor allem durch Automatisierung. Bedenken hinsichtlich der KI-Bereitschaft deuten jedoch darauf hin, dass KI vor einem breiten Einsatz erst einen ausreichenden Reifegrad erreichen muss.
Große Datenmengen im Netzwerkbetrieb
In vielen Vorträgen auf der Konferenz wurde darauf hingewiesen, dass das zunehmende Volumen an Anwendungen, Daten und Informationen die Netzwerkexperten vor Herausforderungen stellt. So verfügen Unternehmen heute über Tausende von Anwendungen, die über mehrere lokale und Cloud-Infrastrukturen verteilt sind.
Insbesondere IBM verfügt über mehr als 3.000 verteilte Anwendungen, die 170 Länder bedienen, sagte Andrew Coward, General Manager für Software-defined Networking bei IBM.
"Das Netzwerk wurde nicht für die Art und Weise entwickelt, wie Anwendungen heute arbeiten", meinte Coward. In seinem Vortrag sagte er, dass Netzwerke so umgestaltet werden sollten, dass Anwendungen in einer Infrastruktur Priorität haben.
Netzwerkexperten haben jedoch nicht nur mit der Überlastung von Anwendungen zu kämpfen. Sie müssen sich auch mit einer Flut von Daten und Systemwarnungen auseinandersetzen, deren Verwaltung zu komplex geworden ist.
"Das größte Problem, das wir haben, ist das Sammeln von Daten", sagte Mark Berly, CTO von Data Center Networking bei HPE Aruba, in einer separaten Präsentation, die sich darauf konzentrierte, wie KI die Analyse des Netzwerkverkehrs verbessert. "Ich muss verstehen, welche Geräte miteinander reden, über welche Ports sie reden und wie lange sie reden, um intelligente Entscheidungen treffen zu können."
Netzwerksicherheitsexperten stehen bei der Absicherung ihrer Umgebungen vor ähnlichen Problemen. In einer Podiumsdiskussion über KI im Netzwerksicherheitsmanagement zitierte Craig Matsumoto, Senior Analyst bei S&P Global Market Intelligence, einen Bericht von 451 Research, in dem die Hälfte der Befragten angab, dass sie nicht auf Warnungen reagieren können, die sie von Sicherheitssystemen erhalten.
"Neunundzwanzig Prozent der Befragten gaben an, dass drei Viertel der Warnungen Dinge waren, mit denen sie einfach nicht umgehen konnten, und das ist eine Frage des Umfangs", sagte Matsumoto.
KI für Datenmanagement und Betriebsautomatisierung
Netzwerkexperten haben mit der großen Menge an Daten und Informationen zu kämpfen, die auf sie einprasseln, was zu einem erhöhten Interesse an KI beigetragen hat. Experten zufolge kann die Automatisierung speziell als Teil eines KI-Tools den Teams bei der Verwaltung des Betriebs helfen.
Tools zur Netzwerkautomatisierung sind bereits auf dem Markt erhältlich, aber automatisierte KI-Tools sind in der Lage, Daten zu analysieren und auf der Grundlage der bereitgestellten Informationen eigenständig Vorhersagen zu erstellen. In Bezug auf die Analyse des Netzwerkverkehrs wird KI laut Berly eher zur Ergänzung und Analyse eingesetzt werden als ein eigenständiges Tool, das Entscheidungen für Netzwerkexperten trifft.
Ali Shaikh, Chief Product Officer bei Graphiant, stimmte dem zu: "Diese Logik [wird] an die Quelle der Daten verlagert und kann daraus ableiten, was mit dem Datenverkehr zu tun ist."
Netzwerksicherheits-Tools mit KI funktionieren ähnlich. Ameet Naik, Director of Product Marketing bei Zscaler, sagte, dass statische Tools nicht ausreichen, um Netzwerkumgebungen zu sichern. KI-gesteuerte Automatisierungstools könnten Netzwerksicherheitsexperten bei der Verwaltung von Richtlinien helfen.
KI trotz Hype noch nicht bereit
Die Experten räumten auch ein, dass vor einem breiten Einsatz noch weitere Fortschritte sowohl bei der KI als auch beim Netzwerk gemacht werden müssen. Bevor KI in Netzwerke integriert werden kann, müssen Unternehmen beispielsweise über ausreichende Daten verfügen, damit das Tool datengestützte Entscheidungen treffen kann, so Coward.
"Stellen Sie sicher, dass das Netzwerk richtig instrumentiert ist und die Tools für die Bereitstellung und Verwaltung automatisiert sind", sagte er. "Wenn Sie diese Fähigkeit nicht haben, wird KI keine Probleme lösen können."
In Bezug auf die Edge-KI meinte Shaikh, dass Netzwerke neu gestaltet werden müssen, bevor KI Informationen aus Daten am Edge ableiten kann. Auch die Netzwerkinfrastruktur selbst muss auf verschiedenen Ebenen des OSI-Modells weiterentwickelt werden. Während dieser Entwicklung können Netzwerkexperten daran arbeiten, die Anwendungsfälle für ein automatisiertes Traffic-Management besser zu verstehen.
"Wir werden uns im analytischen Bereich der erweiterten Automatisierung bewegen, die Anwendungsfälle lernen [und] uns weiterentwickeln", so Shaikh.
