SDN (rețelele definite de software) și AI (inteligența artificială) conduc la progrese extinse în rețelele în cloud. În timp ce SDN permite gestionarea centralizată și programabilă a rețelei, AI mărește arhitectura cu analize în timp real, scalare predictivă și detectarea anomaliilor. Acest lucru are ca rezultat mai multă automatizare, eficiență și securitate.
Antrenarea modelelor AI cu SDN este un pas esențial în modelarea următoarei generații de infrastructură cloud, în special pe măsură ce 5G, edge computing și AI generativă câștigă tracțiune. Cu toate acestea, adoptarea este lentă și există câteva provocări de interoperabilitate cu care se pot confrunta echipele.
Elemente fundamentale când îți construiești rețelele cloud inteligente
SDN și AI formează baza unei rețele inteligente în cloud
Principiul separării controlului rețelei de fluxul de date stă la baza SDN. Este un design care facilitează eficiența rețelei, permițând monitorizarea în timp real, programabilitatea dinamică și setările automate. AI îmbunătățește și mai mult aceste capacități, permițând rețelelor să se adapteze rapid la modelele de trafic în schimbare, să identifice anomaliile și să maximizeze performanța.
Analizarea unor volume enorme de date de rețea în timp real cu tehnologiile SDN bazate pe inteligență artificială permite rutarea automată, predicția congestiei și schimbările de performanță. Aceste caracteristici îmbunătățesc ingineria traficului și fiabilitatea rețelei.
Implementările din lumea reală prezintă aceste beneficii. Cisco a integrat AI în infrastructura sa centrată pe aplicații pentru a îmbunătăți securitatea în medii hibride și multicloud. Automatizarea bazată pe inteligență artificială în Cisco ACI permite detectarea proactivă a amenințărilor și scalarea cu mediile cloud în expansiune. B4 SD-WAN de la Google este un alt exemplu care utilizează AI pentru inginerie de trafic, capabilități de auto-vindecare și detectarea predictivă a erorilor. Se prevede că rolul transformator al AI în rețelele bazate pe SDN va crește dramatic. Un raport Gartner din 2024 prevede că 70% din operațiunile WAN definite de software se vor baza pe AI generativă până în 2027, comparativ cu mai puțin de 5% la începutul lui 2024. Un alt raport de cercetare publicat în IEEE notează că traficul de rețea bazat pe AI și optimizarea dinamică îmbunătățesc semnificativ eficiența resurselor și performanța în mediile SDN.
AI și SDN oferă securitate și performanță mai mari
Integrarea AI cu SDN îmbunătățește și securitatea rețelei. Spre deosebire de măsurile tradiționale de securitate care se bazează pe politici statice bazate pe reguli, SDN-ul bazat pe inteligență artificială introduce detectarea și răspunsul amenințărilor dinamice în timp real. Aplicarea securității bazată pe inteligență artificială permite, de asemenea, controlorilor SDN să răspundă instantaneu la incidentele de securitate prin ajustarea controalelor de acces sau redirecționarea traficului. AI promovează rețelele bazate pe intenții, ceea ce înseamnă că politicile de afaceri de nivel înalt sunt traduse automat în configurații de rețea în timp real. Acest lucru reduce nevoia de configurații manuale și asigură îndeplinirea standardelor de conformitate.
Automatizarea SDN acceptă și optimizarea performanței rețelei 5G. AI ajută la alocarea dinamică a lățimii de bandă, la reducerea latenței și la gestionarea controlului rețelei multistrat, asigurând operațiuni fără întreruperi în infrastructuri complexe. Aceste capabilități acceptă servicii de întreprindere esențiale, dispozitive Internet of Things și sisteme autonome, făcând AI-SDN esențial pentru mediile cloud moderne.
Aplicații practice ale SDN și AI
SDN și AI sunt utilizate pe scară largă pentru a prezice modele de congestie și a redirecționa dinamic traficul pentru a preveni blocajele, astfel încât datele să poată circula fără probleme în mediile cloud. Soluțiile open-source fac, de asemenea, progrese în convergența AI-SDN.
Un prim exemplu este Cloud Native AI, o inițiativă open-source a Fundației Cloud Native Computing, care face parte din Fundația Linux. CNAI integrează AI cu SDN în setările cloud-native, optimizând încărcările de lucru AI și automatizând gestionarea rețelei. NVIDIA, un contributor cheie la CNCF, folosește acest cadru pentru a îmbunătăți scalabilitatea AI și a învățării automate în mediile cloud.
Provocări AI-SDN
Datorită complexității sale, există mai multe provocări pentru adoptarea AI-SDN de care organizațiile ar trebui să fie conștiente. În primul rând, poate fi dificil să antrenați aceste modele complexe de AI, deoarece necesită seturi de date de înaltă calitate pentru detectarea și automatizarea precisă a amenințărilor. Calitatea slabă a datelor poate duce la fals pozitive, ineficiențe și vulnerabilități de securitate. În al doilea rând, adoptarea este lentă pentru rețelele inteligente în cloud și, deși se așteaptă ca AI să automatizeze operațiunile SD-WAN, rămân preocupări cu privire la securitatea datelor, fiabilitatea și încrederea în luarea deciziilor bazate pe AI.
În plus, echipele vor trebui să ia în considerare blocarea furnizorilor și interoperabilitatea. Soluțiile SDN proprietare pot limita flexibilitatea în mediile multicloud, făcând interoperabilitatea o provocare. Și, în sfârșit, controlerele SDN centralizate pot necesita cadre de securitate robuste.
