KI: Die Grundlage für das Netzwerk von morgen

Gründe für die Netzwerktransformation

Moderne Technologieinnovationen – wie künstliche Intelligenz (KI) – ermöglichen eine Netzwerktransformation und werden adaptiert. Doch um welche Innovationen handelt es sich genau und welche Vorteile bietet ihre Einführung? Um das zu beantworten, muss man sich zunächst die Gründe für eine Netzwerktransformation näher anschauen:

Reduzierung von Komplexität und Kosten. Die Nachfrage nach Netzwerkressourcen hat zugenommen und Netzwerke sind für die Kommunikations- und Geschäftsfähigkeit entscheidend geworden. Um dieser ständig wachsenden Nachfrage gerecht zu werden, wurden immer mehr Dienste eingebunden. Das Ergebnis: immer komplexere und teurere Systeme, deren Betrieb Spezialwissen erforderte und die Kosten in die Höhe trieb.

Agilität und Flexibilität. Unternehmen entwickelten Legacy-Netzwerke nach einem One-Size-Fits-All-Ansatz mit einzelnen monolithischen Betriebssystemen. Sie können den heutigen, sich ständig ändernden Anforderungen kaum noch gerecht werden. Eine dynamische Service Delivery erfordert einen neuen Ansatz, der mit dem Wandel Schritt halten kann.

Sichere Benutzer- und Anwendererfahrung. Legacy-Netzwerke und die für ihre Konfiguration und ihren Betrieb verwendeten Tools sind unfähig, die Benutzererfahrung zu messen und die veralteten Tools verfügen nicht über Monitoring oder Enforcement, um das Konnektivitätserlebnis zu gewährleisten.

Es lässt sich nur feststellen, ob ein Benutzer oder ein Gerät angeschlossen ist, Rückschlüsse auf eine gute Nutzererfahrung sind nicht möglich. Unabhängig davon, ob es sich um eine Transaktion im Einzelhandel, um das Lehren und Lernen, um Börsentransaktionen oder um Geschäftsvorgänge handelt – das Konnektivitätserlebnis von Nutzern und Geräten ist entscheidend, um Wettbewerbsvorteile, Loyalität und Vertrauen zu gewinnen und zu erhalten.

Serviceverfügbarkeit. Die vernetzte Welt von heute verlangt echten 7x24x365-On-Demand-Zugang zu Ressourcen, der sich nicht von dem der Versorgungsunternehmen unterscheidet. Heutzutage werden Geschäfte über verschiedene Kontinente hinweg abgewickelt und virtuelle Teams arbeiten global zusammen. Die Nachfrage nach ungehinderter Mobilität und Unternehmensdiensten hat sich bis in die eigenen vier Wände erstreckt. Maximale Belastbarkeit und gesicherte Serviceverfügbarkeit sind die einzige Möglichkeit, der Nachfrage immer einen Schritt voraus zu sein und die vernetzten Nutzer zufriedenzustellen.

Datengesteuerte Intelligenz. Angesichts der Forderung, mit weniger mehr zu erreichen, wissen die Netzwerkexperten, dass es an der Zeit ist, sich zu verändern und der Zeit voraus zu sein, während sie gleichzeitig ihren operativen Betrieb reduzieren. Dieses Problem betrifft alle IT-Manager und die Antwort liegt im Netzwerk selbst. Unabhängig von der implementierten Architektur müssen IT-Manager lernen, Netzwerkdaten zu sammeln, um Einblicke zu gewinnen und so die Vereinfachung und Automatisierung von Netzwerkprozessen voranzutreiben.

Nur so werden Vorteile wie die Zero-Touch-Bereitstellung neuer Standorte ohne das Risiko menschlicher Fehler, die automatisierte Korrelation, die schnelle Fehlerdiagnose und verkürzte Behebungszeiten möglich.

Interoperabilität und offene Architektur. Der Return on Investment (ROI) und die Bereitstellung von Ergebnissen erfordert in der Regel die Integration von Systemen und End-to-End-Prozessen. Die Sichtbarkeit über das Netzwerk hinaus, um Einblick und Verständnis für diese Ende-zu-Ende-Prozesse zu gewinnen, ist von größter Bedeutung für einen einfacheren Betrieb und niedrigere Kosten dank Prozesseffizienz und Automatisierung.

Die Herausforderungen, vor denen IT-Akteure stehen, sind breit gefächert und nehmen stetig zu, so dass eine Netzwerktransformation früher oder später unumgänglich ist. Alle Strategien für die Netzwerktransformation müssen Technologieinnovationen fördern, denn moderne Technologien wie Microservices, künstliche Intelligenz, Machine Learning und Automatisierung sind mittlerweile Schlüsselkomponenten in der Roadmap-Entwicklung der Netzwerkanbieter.

Die Rolle von künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz wird die Branche durch ihren Mehrwert für Stakeholder verändern, doch um ihre Vorteile vollständig freizusetzen, müssen zunächst die Netzwerkdienste von den ursprünglichen On-Premises-Geräten in eine Cloud-Plattform migrieren. Nur so lassen sich Anforderungen der künstlichen Intelligenz an ungehinderte Skalierbarkeit, Rechenleistung, optimale Ausfallsicherheit und Flexibilität erfüllen, um die Nachfrage zu befriedigen. Zweifelsohne wird die Nutzung von Microservice-Cloud-Plattformen zukünftig Teil des Netzwerkbetriebs sein.

Die große Frage ist also, was diese Technologieinnovationen bewirken und welche Rolle künstliche Intelligenz im Bereich IT-Service-Delivery spielt. Dies sind Wege, die beschriebenen Herausforderungen zu meistern:

Reduzierung von Komplexität und Kosten. KI und Machine Learning bieten einen besseren Dateneinblick und ermöglichen so eine neue Generation von Self-Driving und Self-Healing Networks. Durch die Identifizierung und Behebung von Netzwerkanomalien, die Erfahrung auf Kundenebene sicherzustellen, oder die Vereinfachung durch Zero-Touch-Bereitstellung ermöglicht KI eine Reduktion der Komplexität und der Betriebskosten.

Agilität und Flexibilität. Die Begriffe dynamisch und auf Abruf werden in Bezug auf Netzwerkbedürfnisse oft verwendet. Aufgrund der zunehmenden Verbreitung mobiler Geräte und die vereinfachte Übernahme von Anwendungen aus der Cloud benötigen Unternehmen ein höheres Maß an Agilität und Flexibilität, das in Festnetzanlagen nicht verfügbar ist.

Die COVID-19-Pandemie hat den Bedarf an Netzwerkagilität und Flexibilität bei der Ressourcenbereitstellung noch verstärkt. Über Nacht wechselten viele Mitarbeiter vom gewohnten Bürojob zu Remote-Arbeit. Um die Geschäftskontinuität im Home-Office zu gewährleisten, waren Netzwerkmanager gezwungen, Systeme zu skalieren und zu sichern.

Eine moderne Cloud-Microservices-Architektur mit zentralisierten Teilnehmerdiensten dagegen würde sich einfach und dynamisch an die Veränderungen anpassen, so dass das Remote Delivery wie gewohnt erfolgen könnte.

Sichere Benutzer- und Anwendererfahrung. Wenn der Erfolg an der Nutzererfahrung festgemacht wird und sich diese positiv oder negativ auf den Betrieb auswirkt, sollte nicht nur die Verbindung selbst berücksichtigt werden. Moderne Cloud-Architekturen mit KI und Machine Learning ermöglichen ein neues Kundenverständnis. Netzbetreiber sind damit in der Lage, Konnektivitätserfahrungen auf der Grundlage der Persona zu erstellen. Diese Technologie ist für Service-Provider bei der Anpassung ihrer veralteten Service Level Agreements (SLA) von grundlegender Bedeutung.

Serviceverfügbarkeit. Die Forderung nach einem ständigen orts- und geräteunabhängigen Zugriff auf Netzwerkressourcen erfordert eine Architektur, die den ständigen Betrieb unterstützt. Obwohl die meisten neuen Konnektivitätsinfrastrukturen über ein hohes Maß an Redundanz und Ausfallsicherheit verfügen, benötigen sie dennoch regelmäßige Patches und Betriebssystem-Upgrades.

„Dass das Zusammenspiel aus wachsender Nachfrage nach Netzwerkressourcen bei gleichzeitig wachsender Komplexität und steigenden Kosten ist nicht nachhaltig.“

Jamie Pitchford, Juniper Networks

Dies führt in der Regel zu einer Unterbrechung der Serviceverfügbarkeit. In Fällen, in denen der Netzwerkbetrieb die wichtigste Voraussetzung für den Geschäftsbetrieb ist, ist es nicht ungewöhnlich, dass Patches und Betriebssystem-Upgrades vor der Implementierung und Einführung in Kundenlabors getestet werden. Moderne Cloud-Architekturen für Microservices befassen sich mit Problemen der Legacy-Architektur, so dass Patch-Versionen und Betriebssystem-Upgrades – sofern nicht ausdrücklich angefordert – vom OEM in der Cloud implementiert werden, ohne dass dies Auswirkungen auf die Servicebereitstellung oder die Nutzerfahrung hat.

Datengesteuerte Intelligenz. Forbes sagt, dass Daten wertvoller sind als Öl, weil sie so oft wie nötig manipuliert werden, um Muster und Sequenzen zu identifizieren. Die Investition in eine KI- und Analyseplattform zur Gewinnung und Einsicht von Daten, die die Geschäftstransformation und Prozessautomatisierung lenkt, wird immer wichtiger, um mit weniger mehr zu erreichen. Egal, ob der Einzelhandel Bewegungsmuster, eine Universität die Raumnutzung oder der Netzwerkbetrieb die Nutzererfahrung besser verstehen will – Dateneinsicht ist hierfür entscheidend.

Interoperabilität und offene Architektur. Die Notwendigkeit, durch die Integration unterschiedlicher Systeme, die miteinander verknüpft, optimiert und automatisiert sind, Effizienzgewinne zu erzielen, ist zu einem entscheidenden Ergebnis geworden, das bei jeder Netzwerktransformation definiert werden sollte. Die Entscheidung für eine offene Architektur mit einer Anwendungsprogrammierschnittstelle, die von einem Software-Development-Kit eines Herstellers unterstützt wird, bietet die Flexibilität, Systeme und Prozesse durch hauseigene DevOps oder Industriepartnerschaften anzupassen.

Fazit

Dass das Zusammenspiel aus wachsender Nachfrage nach Netzwerkressourcen bei gleichzeitig wachsender Komplexität und steigenden Kosten ist nicht nachhaltig. Veränderungen sind daher notwendig und Technologieinnovationen bieten die Lösung. Moderne Cloud-Microservices, offene API-Architekturen und SDKs, künstliche Intelligenz, Machine Learning und Automatisierung sind dabei entscheidende Faktoren, die Wettbewerbsvorteile, Geschäftsflexibilität, Prozesseffizienz, Geschäftskontinuität und positive Nutzerfahrungen beeinflussen.

Über den Autor:
Jamie Pitchford ist Senior Business Development Leader, European Markets, bei Juniper Networks.

Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.