Una encuesta entre profesionales de TI y redes encontró que casi todos (97%) sienten que el uso de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) para impulsar la automatización en entornos de redes de área amplia definidas por software (SD-WAN) es una consideración importante. Para algunos, se considera fundamental. La investigación revela que se espera que la tecnología de IA impulse la automatización y la eficiencia operativa en entornos SD-WAN complejos.
La encuesta de 374 representantes de organizaciones en los EE. UU. y Canadá involucradas con la tecnología de redes fue realizada por Enterprise Strategy Group (ESG) de TechTarget, que señala que los entornos SD-WAN deberán volverse más dinámicos con el tiempo a medida que la TI se vuelva altamente distribuida y más compleja. .
La encuesta muestra que los equipos de operaciones de red reconocen la necesidad de ser más proactivos y acelerar el tiempo medio de detección (MTTD) y el tiempo medio de reparación (MTTR). Se espera que la IA, el aprendizaje automático y la automatización ayuden. De los profesionales de redes encuestados, el 40 % identificó la detección de actividades anómalas, el 39 % citó el análisis predictivo para la detección temprana de problemas y el 39 % mencionó la resolución acelerada de problemas como las características más importantes de estas tecnologías para sus entornos SD-WAN.
Otros usos de la IA serán proporcionar recomendaciones, optimizar el rendimiento y, una vez que se confíe plenamente, automatizar la corrección sin intervención manual. Dado el mayor riesgo de una mayor superficie de ataque, los analistas de Enterprise Strategy Group señalan que es prometedor que las organizaciones planeen aprovechar el entorno SD-WAN de estas maneras para permitir una detección más rápida.
Los proveedores de equipos de red añaden capacidades de IA
Dado que los profesionales de redes aprecian los beneficios que la IA puede ofrecer a las operaciones de red, los proveedores de equipos de red han estado ocupados agregando IA y ML a sus carteras de productos, extendiendo la inteligencia artificial para operaciones de TI (AIOps) para respaldar las operaciones de red.
Por ejemplo, en febrero, Cisco inauguró Cisco Live 2024 con el lanzamiento de lo que llama redes, seguridad y observabilidad enriquecidas con IA, diseñado para brindar a las empresas la visibilidad y los conocimientos que necesitan para conectarse y proteger toda su huella digital y desarrollar resiliencia digital. La compañía afirmó que estaba en una posición única para revolucionar la forma en que se conectan la infraestructura y los datos, proteger empresas de todos los tamaños y abordar los principales desafíos de sus clientes.
En abril, Extreme Networks presentó AI Expert, que, según afirma, se creó para extraer datos de la red y más allá para mejorar el rendimiento y la eficiencia operativa. AI Expert combina datos de aplicaciones y dispositivos en toda la red para establecer inteligencia sobre el rendimiento y la experiencia. Extreme dice que el servicio seleccionará datos empresariales para proporcionar información, automatizar operaciones y crear alertas cuando detecte anomalías como sobrecarga de la red, degradación o puntos muertos de Wi-Fi, entre otros.
Según Extreme Networks, AI Expert está diseñado para convertir los conocimientos en experiencia y acciones, recomendando acciones preventivas y optimizaciones de red basadas en indicadores clave de rendimiento empresarial. Extreme crea sugerencias y mejores prácticas para solucionar problemas, resolverlos o abordarlos de forma proactiva.
En junio, Juniper Networks presentó una nueva oferta de productos, diseñada para utilizar IA para redes para generar aún más valor a los entornos WAN empresariales que ofrecen experiencias SD-WAN seguras con AIOps proactivos. Marvis Minis, el gemelo de experiencia digital de Juniper creado para mejorar las operaciones de red, se ha ampliado a SD-WAN. Marvis Minis es capaz de diagnosticar problemas de autenticación reales sin necesidad de usuarios ni dispositivos.
Según Juniper, esta mejora significa que se pueden ejecutar pruebas de velocidad WAN continuamente para verificar las velocidades de los enlaces y tomar medidas de manera proactiva si se detectan problemas, sin que los usuarios tengan que estar presentes.
El producto de garantía de WAN de Juniper ahora puede capturar paquetes de forma proactiva en el momento de un incidente grave para ayudar a identificar y solucionar problemas difíciles de encontrar, evitando visitas al sitio costosas y que consumen mucho tiempo. Finalmente, los nuevos conocimientos sobre aplicaciones ofrecen a los operadores de red una visualización fácil de usar del tráfico que atraviesa la SD-WAN.
GenAI ayuda a los administradores de red
Una de las áreas más prometedoras para implementar IA más allá de AIOps en redes son los casos de uso de IA generativa (Gen AI).
Se reconoce en gran medida que existe una crisis de habilidades en TI. En un artículo publicado en SearchNetworking, un título hermano de Computer Weekly, John Burke, director de tecnología de Nemertes Research, escribió sobre cómo los presupuestos limitados de TI están generando una brecha de habilidades en redes. Señaló que las personas que ingresan a la profesión de TI tienden a centrarse en desarrollar habilidades que puedan aplicarse en roles de TI más generales en lugar de desarrollar experiencia en operaciones de red.
En lugar de intentar contratar administradores de red con las habilidades adecuadas para realizar las tareas administrativas que deberán realizar al administrar configuraciones complejas de redes de TI corporativas, GenAI podría ayudar al personal de TI menos experimentado o a los profesionales de TI que no trabajan en redes de TI a administrar redes. eficazmente.
Cuando la IA generativa alcance un nivel suficiente de maduración, podría ayudar a los equipos de red a automatizar tareas rutinarias, responder a incidentes y tener en cuenta la reducción de la fuerza laboral, entre otros beneficios.
John Burke, Investigación Nemertes
Burke cree que GenAI está evolucionando hacia una tecnología versátil que eventualmente podría respaldar muchas tareas de operaciones de red. “Cuando la IA generativa alcance un nivel suficiente de maduración, podría ayudar a los equipos de red a automatizar tareas rutinarias, responder a incidentes y dar cuenta de la reducción de la fuerza laboral, entre otros beneficios”, afirma. De hecho, la herramienta GenAI actúa como copiloto del administrador de red.
Según Burke, una forma en que GenAI podría implementarse en redes es ayudar a los equipos de red sobrecargados a crear documentación más completa y legible por humanos de sus redes. Por ejemplo, los profesionales de redes podrían usar una herramienta GenAI para leer archivos de configuración e inventario, datos de mapeo de redes y otras notas que ya hayan desarrollado. Luego, la herramienta generaría descripciones escritas completas, incluso diagramas en algunos casos.
Si los equipos de red incorporan GenAI (con su aptitud para el lenguaje natural) a herramientas de inteligencia artificial de aprendizaje automático, Burke cree que podrían manejar mayores cargas de trabajo, incluso cuando los niveles de personal de la red empresarial disminuyan.
Como ejemplo, dice que una vez capacitado adecuadamente en la sintaxis de configuración de diferentes herramientas de red, GenAI podría ayudar al personal de redes a crear políticas de red. “Si los administradores de red ingresan descripciones verbales de la intención de la red en una herramienta GenAI, la herramienta puede generar comandos para implementar esas intenciones”, dice. “Lo mismo ocurre a la inversa: una herramienta GenAI puede analizar las configuraciones y crear una descripción de lo que hará la red, y los profesionales de la red pueden comparar el resultado con la intención”.
Yendo más lejos, GenAI también podría usarse para revisar configuraciones, lo que ayudaría a los profesionales de TI cuando realicen auditorías de red.
También se habla mucho sobre cómo GenAI puede ayudar a los programadores. Para Burke, GenAI podría proporcionar resguardos de programas, escribir estructuras, verificar la sintaxis y ofrecer comentarios para ayudar a los profesionales de redes a crear scripts de redes. Sin embargo, añade: “Los ingenieros de redes no deberían utilizar inmediatamente el código que proporcionan las herramientas GenAI sin lugar a dudas. GenAI puede brindar a los equipos de red una ventaja en un proyecto, pero aún así deben verificar, modificar y completar los códigos antes de la ejecución”.
El futuro de la IA en las SD-WAN
La funcionalidad habilitada para IA que ahora está disponible en las herramientas de administración de redes muestra que la industria ha reconocido la complejidad de las redes corporativas que soportan entornos de TI empresariales altamente distribuidos. Estas herramientas avanzadas ofrecen el potencial de hacer que dichas redes sean más manejables.
El desafío que enfrenta la industria es que la complejidad de las redes aumentará, lo que impondrá exigencias aún mayores a los profesionales de las redes. Si bien los expertos de la industria no anticipan el surgimiento de una gestión de red totalmente automatizada, cualquier ayuda que pueda ofrecer un asistente de IA probablemente será bienvenida.
