Was sind KI-native Unternehmensnetzwerke?

Was sind KI-native Unternehmensnetzwerke?

KI-native Unternehmensnetzwerke sind Netzwerksysteme, die mit einer KI-Integration (künstliche Intelligenz) als Kernkomponente entwickelt wurden. So wird der Betrieb simplifiziert, die Produktivität gesteigert und verlässliche, skalierbare Performance bereitgestellt.

Im Gegensatz zu Systemen, bei denen KI nachträglich als separates Element hinzugefügt wurde, basieren KI-native Unternehmensnetzwerke von Grund auf künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen.  

Wie alle modernen KI-Systeme können KI-native Unternehmensnetzwerke aus Daten lernen, sich an neue Situationen anpassen und sich selbst im Laufe der Zeit immer weiter verbessern. Diese Fähigkeit zu kontinuierlichem Lernen ist eine grundlegende Eigenschaft des Systems, die es effizienter und effektiver macht, je mehr Daten und Erfahrungen es sammeln kann.

KI-native Unternehmensnetzwerke werden so trainiert, getestet und eingesetzt, dass sie Anforderungen und Probleme proaktiv erkennen, bevor diese den Betreiber oder den Endbenutzer beeinträchtigen. So können IT- und Netzwerkteams Zeit und Ressourcen sparen sowie den Unternehmensruf schützen, während sie gleichzeitig die Betriebseffizienz und die Benutzererfahrung optimieren.

Warum sind KI-native Unternehmensnetzwerke wichtig?

Zwischen digitalem Wandel, hochkarätigen KI-Initiativen und der Zunahme von Benutzerzahlen und Bring-Your-Own-Device (BYOD) werden Netzwerke immer wichtiger und müssen immer mehr leisten. Da die IT-Budgets aber nicht mitwachsen und Unternehmen vor zahlreichen weiteren Herausforderungen von mangelnden Fähigkeiten bis hin zu fehlender Verfügbarkeit stehen, wird die Kombination aus Komplexität und Unberechenbarkeit der klassischen Netzwerke immer mehr zur Belastung.

KI-native Unternehmensnetzwerke simplifizieren die Verwaltung dieser komplexen Netzwerke, indem sie den Betrieb automatisieren und optimieren. Diese Netzwerke können sich dynamisch anpassen und skalieren, um den sich verändernden Anforderungen gerecht zu werden und ohne menschliche Eingriffe Probleme zu lösen. Die Performance wird auf Grundlage des Benutzerverhaltens und der Anforderungen optimiert und sorgt so für ein besseres, nahtloses Erlebnis.

Indem die Einschränkungen klassischer Unternehmensnetzwerke wie veraltete, manuelle Prozesse und schlechte Benutzererfahrungen eliminiert werden, können Unternehmen neue Geschäftsmodelle, Services und Technologien entwickeln und testen, die eine robuste und anpassungsfähige Netzwerkinfrastruktur benötigen.

Welche Vorteile bieten KI-native Unternehmensnetzwerke?

KI-native Unternehmensnetzwerke bieten eine Vielzahl an Vorteilen, darunter:

Verbesserte Effizienz und Performance

KI-Algorithmen können den Datenverkehr steuern, Bandbreite zuweisen und die Latenz verringern. So wird die Netzwerk-Performance schneller und verlässlicher, was insbesondere für bandbreitenintensive Anwendungen wie Video-Streaming, umfangreiches Cloud-Computing, KI-Training und Inferenzprozesse von Vorteil ist.

Vorbeugende Wartung und weniger Ausfallzeiten

KI-native Netzwerke können Probleme vorhersagen, bevor sie tatsächlich auftreten und proaktive Wartungen durchführen, unerwartete Ausfallzeiten reduzieren und Probleme lösen, bevor sie beim Endbenutzer ankommen. Das ist besonders für Unternehmen wichtig, deren Netzwerkverfügbarkeit direkten Einfluss auf ihren Betrieb, Umsatz und Ruf hat.

Verbesserte Sicherheit

KI-native Netzwerke sind in der Lage, riesige Mengen an Netzwerkdaten in Echtzeit zu analysieren und können so Anomalien und potenzielle Sicherheitsbedrohungen schnell erkennen. Dieser proaktive Sicherheitsansatz verhindert Cyberangriffe und schützt sensible Daten.

Kosteneinsparungen

Automatisiertes Netzwerkmanagement reduziert die Notwendigkeit manueller Eingriffe, was zu signifikanten Einsparungen bei Arbeitsaufwand und Betriebskosten führt. Darüber hinaus können vorbeugende Wartungsmaßnahmen kostspielige Notfallreparaturen und Ausfälle verhindern.

Skalierbarkeit und Flexibilität

KI-native Netzwerke können sich ganz ohne manuelle Konfiguration an die sich verändernden Anforderungen anpassen. Diese Skalierbarkeit stellt sicher, dass das Netzwerk nahtlos auf steigende Lasten und neue Gerätearten reagieren kann.

Verbesserte Benutzererfahrungen

KI-native Netzwerke optimieren die Netzwerkperformance auf Grundlage des Benutzerverhaltens und der Anforderungen, um eine gleichbleibend herausragende Erfahrung für IT-Betreiber, Mitarbeitende, Kunden und Benutzer öffentlicher Internetservices sicherzustellen.

So funktionieren KI-native Unternehmensnetzwerke

Für gute KI braucht man die richtigen Daten. Damit ein KI-natives Netzwerk effektiv arbeiten kann, muss es nicht nur riesige Mengen an Daten sammeln, diese Daten müssen auch hochwertig sein. Schlechte Daten oder die falschen Daten können zu ungenauen oder verfälschten Reaktionen führen. Zu den gesammelten Daten gehören Verkehrsmuster, Leistungskennzahlen von Geräten, Netzwerknutzungsstatistiken, Sicherheitsprotokolle, Echtzeit-Informationen zum Benutzerstatus sowie Streaming-Telemetriedaten von Routern, Switches und Firewalls.

Diese Daten werden dann mit Hilfe von ML-Algorithmen analysiert, die darauf trainiert sind, Muster und Anomalien zu erkennen. Im Laufe der Zeit lernen die Algorithmen aus dem Netzwerkverhalten und entwickeln und optimieren sich. Das führt dann zu genaueren Vorhersagen und Entscheidungen.

Mit erklärbaren KI-Prozessen und -Methoden können Benutzer die von den KI/ML-Algorithmen erzeugten Ergebnisse und Ausgaben verstehen und ihnen vertrauen. Das ist unerlässlich, um zu verstehen, wie die Daten genutzt werden und wie die Ergebnisse zustande kommen.

Basierend auf der Analyse und Vertrauenswürdigkeit der Daten, kann ein KI-natives Unternehmensnetzwerk die richtigen Reaktionen in Echtzeit ergreifen. Der Entscheidungsfindungsprozess erfolgt dynamisch und in Echtzeit, damit das Netzwerk sich schnell an wechselnde Bedingungen anpassen kann. Zu den möglichen Reaktionen gehören die folgenden:

• Prädiktive Modellierung: Indem die Modellierung zukünftige Zustände oder potenzielle Probleme vorhersagt, kann das Netzwerk sich auf Spitzen im Datenverkehr einstellen oder Schwachstellen identifizieren, die anfällig für Ausfälle oder Angriffe sind.
  
• Selbstoptimierung: KI-native Netzwerke können Datenverkehr vorsorglich umleiten, wenn die KI feststellt, dass bestimmte Routen häufig überlastet sind, und so optimale Performance gewährleisten.
  
• Vorbeugende Wartung und selbständige Reparatur: Das Netzwerk kann Probleme erkennen und diagnostizieren, bevor sie signifikante Auswirkungen haben. So können beispielsweise Hardware-Ausfälle verhindert werden. Das Netzwerk kann außerdem automatisch Maßnahmen ergreifen und etwa ein Gerät mit Fehlfunktion neu starten oder auf ein Backup-System umstellen.
  
• Verbesserte Sicherheit: Wenn eine mögliche Bedrohung erkannt wird, kann das Netzwerk Sicherheitsprotokolle implementieren und beispielsweise betroffene Netzwerksegmente isolieren oder schädlichen Datenverkehr blockieren.
  
• Benutzererfahrungsmanagement: KI-native Unternehmensnetzwerke können die Netzwerkperformance an die Benutzeranforderungen anpassen und Prioritäten oder Ressourcen auf Grundlage des Benutzerverhaltens und der Anforderungen verlagern.

Anwendungsszenarien für KI-native Unternehmensnetzwerke

KI-native Unternehmensnetzwerke sind für verschiedene Anwendungsszenarien in unterschiedlichen Branchen geeignet. Diese Anwendungsszenarien fallen üblicherweise in eine von zwei Kategorien: KI für Unternehmensnetzwerke und Unternehmensnetzwerke für KI.

KI für Unternehmensnetzwerke

KI-native Unternehmensnetzwerke können die Netzwerkperformance kontinuierlich überwachen und analysieren und automatisch Anpassungen vornehmen, um die Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Effizienz zu optimieren. Das ist besonders für große Netzwerke von Internet Service Providern oder in Datencentern von Vorteil.

Indem Netzwerkausfälle und Engpässe vorhergesagt werden, bevor sie tatsächlich auftreten, können KI-native Unternehmensnetzwerke vorbeugende Wartungsmaßnahmen vornehmen und so Ausfälle reduzieren und die Zuverlässigkeit des Services verbessern. Dies ist für kritische Infrastruktur wie Krankenhäuser, Notfallsysteme oder Finanzinstitute unerlässlich.

KI-native Unternehmensnetzwerke können ungewöhnliche Muster erkennen, die auf Cyberbedrohungen oder Sicherheitsvorfälle hindeuten. Dazu gehören die Erkennung und Abwehr von DDoS-Angriffen, Malware oder unautorisierten Zugriffsversuchen, die unerlässlich für den Schutz sensibler Daten im Finanz-, Regierungs- und Verteidigungssektor sind.

Unternehmensnetzwerke für KI

Einzigartige Verkehrsmuster, hochmoderne Anwendungen und teure GPU-Ressourcen erzeugen stringente Netzwerkanforderungen, wenn es um KI-Training und -Inferenz geht. KI-native Unternehmensnetzwerke stellen ein robustes Netzwerk für schnelle Verarbeitung und hervorragende GPU-Rentabilität bereit.

KI-native Unternehmensnetzwerke und Juniper Networks

Juniper Networks hat die branchenweit erste KI-native Netzwerkplattform entwickelt, um in vollem Umfang von den Vorteilen der KI zu profitieren. Diese KI-native Netzwerkplattform ist die branchenweit einzige echte AIOps-Lösung (AI for IT Operations) für beispiellose Zuverlässigkeit in einer einheitlichen Cloud, die Ihr gesamtes End-to-End-Netzwerk abdeckt. Sie bietet mit Fehlerisolierung in Echtzeit, proaktiver Anomalieerkennung und vollautomatisierten Maßnahmen unglaublich vorhersehbare, zuverlässige und sichere Campus-, Zweigstellen-, Datencenter- und WAN-Abläufe.

Unternehmen können sich mit der Plattform von Juniper darauf verlassen, dass der laufende Betrieb erheblich vereinfacht wird und jede Verbindung zuverlässig, messbar und sicher ist. Außerdem können sie hochleistungsfähige und anpassungsfähige Netzwerkinfrastrukturen aufbauen, die für die Konnektivität, das Datenvolumen und die Geschwindigkeitsanforderungen geschäftskritischer KI-Workloads optimiert sind.

Alles begann mit einem strategischen „Experience-First“-Ansatz, mit dem die beste Benutzererfahrung sowohl für Netzwerkbetreiber als auch für Endbenutzer umgesetzt werden sollte. Die richtige Benutzererfahrung basiert auf drei wichtigen Säulen: 1) die richtigen Daten, 2) die richtigen Echtzeitreaktionen und 3) die richtige Infrastruktur.

Die richtigen Daten

Juniper beschäftigte sich zunächst damit, wie die richtigen Daten erfasst werden können, um das Unternehmensnetzwerk bis auf die Ebene des einzelnen Benutzers und der einzelnen Sitzung zu bewerten. Mit bestärkendem Lernen, robusten Data-Science-Algorithmen und relevanter Echtzeittelemetrie von allen Netzwerkbenutzern und -geräten aus über sieben Jahren, haben wir Zugriff auf genaue und nutzbare Daten.

Die richtigen Echtzeitreaktionen

Juniper bietet IT-Betreibern in Echtzeit Antworten auf Ihre Netzwerkfragen. Anpassbare Servicelevel mit automatisierten Workflows erkennen und beheben Benutzerprobleme sofort, während der virtuelle Netzwerkassistent Marvis die Art und Weise verändert, wie IT-Betreiber mit dem Netzwerk interagieren. Marvis beantwortet IT-Fragen in natürlicher menschlicher Sprache.

Die richtige Infrastruktur

Juniper bietet höchste Skalierbarkeit bei seiner Infrastruktur – von Geräten über Betriebssysteme bis hin zu Hardware und Software – als ideale Grundlage für seine KI-native Netzwerkplattform. Die Cloud-native, API-verbundene Architektur wurde für die Verarbeitung enormer Datenmengen entwickelt, um Zero Trust zu ermöglichen zu sicherzustellen, dass die richtigen Reaktionen zur richtigen Zeit ergriffen werden.

Juniper hat bereits vor Jahren den Grundstein für seine KI-native Netzwerkplattform gelegt, indem wir unsere Produkte so entwickelt haben, dass man daraus aussagekräftige Netzwerkdaten extrahieren kann. Mit diesen Daten können wir kontinuierlich bessere Erfahrungen für Betreiber und Endbenutzer liefern und ganz neue Branchenmaßstäbe setzen.