KI in der Netzwerktechnik

F5 Newsroom Staff

Die Netzwerklandschaft befindet sich aufgrund von Veränderungen bei der Infrastruktur, den technologischen Anforderungen und der Komplexität der Bedrohungen in einem rasanten Wandel.

Hybrid- und Multicloud-Umgebungen sind zur Norm geworden, da Unternehmen Anwendungen und APIs in lokalen Systemen, öffentlichen Clouds und Edge-Standorten bereitstellen. Zusammen mit der zunehmenden Verbreitung von Daten und vernetzten Geräten hat dies die Netzwerkkomplexität erheblich erhöht und die Überwachung, Verwaltung und Absicherung erschwert.

Das rasante Wachstum der KI-Infrastruktur – einschließlich leistungsstarker GPU-Cluster – stellt neue Anforderungen an die Netzwerkleistung und Skalierbarkeit. KI-Workloads erzeugen enorme Datenmengen und erfordern gleichzeitig niedrige Latenzzeiten und einen hohen Durchsatz, um effizient zu funktionieren.

Gleichzeitig nutzen böswillige Akteure KI, um ausgefeiltere und anpassungsfähigere Cyberangriffe zu entwickeln. Dabei setzen sie Tools wie KI-gesteuerte Bots und die automatisierte Erkennung von Schwachstellen ein, um Schwachpunkte und blinde Flecken in Netzwerken und APIs auszunutzen.

Als Reaktion darauf müssen Unternehmen auf KI-gestützte Netzwerkoptimierung setzen, um der Entwicklung einen Schritt voraus zu sein. KI kann dabei helfen, Datenverkehrsmuster in Echtzeit zu analysieren, Anomalien zu erkennen, die Reaktion auf Bedrohungen zu automatisieren und Netzwerkkonfigurationen dynamisch anzupassen, um optimale Leistung und Sicherheit zu gewährleisten. Auf diese Weise können Unternehmen die Komplexität ihrer Netzwerke besser bewältigen, die Widerstandsfähigkeit ihrer Systeme erhöhen und sich vor modernen KI-gestützten Bedrohungen schützen.

Lesen Sie diesen Blogbeitrag und erfahren Sie, warum Unternehmen KI in ihren Netzwerken einsetzen sollten, um ihre zunehmend komplexen digitalen Umgebungen zu schützen. Der Artikel stellt außerdem Anwendungsbeispiele für KI im Netzwerkbereich vor und erläutert, welche Arten von KI-Technologien dort zum Einsatz kommen. Abschließend wird erörtert, wie sich KI-gestützte Netzwerke optimieren lassen, um einen möglichst effizienten Betrieb von KI-Anwendungen zu gewährleisten.

Vorteile von KI in Netzwerken

Der Einsatz von KI in Netzwerken kann dazu beitragen, die Netzwerkleistung und -zuverlässigkeit durch Echtzeit-Datenverkehrsanalysen, intelligentes Routing und vorausschauende Optimierung zu verbessern. Zudem lässt sich die Sicherheit erhöhen, indem Anomalien erkannt und Reaktionen auf Bedrohungen schneller als mit herkömmlichen Methoden automatisiert werden. Ein KI-Assistent mit einer natürlichsprachlichen Benutzeroberfläche kann Netzwerkaufgaben vereinfachen und die Benutzerfreundlichkeit verbessern, da NetOps-Teams in Alltagssprache mit dem System interagieren können, ohne tiefgreifende technische Kenntnisse zu benötigen.

Im Folgenden finden Sie weitere Vorteile des Einsatzes von KI zur Verbesserung digitaler Netzwerke.

• Optimierte Netzwerkleistung. Durch intelligentes Datenverkehrsmanagement können Netzwerke effizienter und anpassungsfähiger betrieben werden. KI kann die Muster des Netzwerkverkehrs und die Nutzung an allen Endpunkten kontinuierlich überwachen und dabei Überlastungen, Engpässe oder suboptimale Routing-Pfade in Echtzeit erkennen. Daraufhin kann KI den Datenverkehr dynamisch umleiten, die Last auf Server oder Rechenzentren verteilen und kritische Workloads priorisieren, um schnellere Reaktionszeiten und geringere Latenzen zu gewährleisten. Dazu gehört auch die Möglichkeit, die Einstellungen für Quality of Service (QoS) und Class of Service (CoS) dynamisch anzupassen sowie Bandbreite zuzuweisen und Dienste entsprechend den aktuellen Netzwerkanforderungen zu priorisieren. Auf der Routing-Ebene kann KI die Leistung verbessern, indem sie Protokolle wie OSPF (Open Shortest Path First) zur Optimierung interner Datenverkehrspfade und BGP (Border Gateway Protocol) zur Verbesserung der externen Konnektivität durch intelligente Pfadauswahl und Richtliniendurchsetzung dynamisch abstimmt.
• Einfacherer Netzwerkbetrieb. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben wie Konfiguration, Überwachung und Fehlerbehebung müssen NetOps-Teams seltener manuell eingreifen. KI kann Rohdaten aus mehreren Quellen erfassen und miteinander korrelieren, beispielsweise von über SNMP (Simple Network Management Protocol) vernetzten Geräten sowie Metriken und Protokolldaten aus OpenTelemetry. So lassen sich unterschiedliche Daten in einer zentralen Betriebsansicht zusammenführen. Mithilfe prädiktiver Analysen kann KI potenzielle Probleme erkennen, bevor sie auftreten. Dies ermöglicht eine proaktive Wartung, minimiert Ausfallzeiten und sorgt für einen einfacheren, effizienteren Betrieb sowie eine schnellere Störungsbehebung. Mit einem KI-Assistenten können Netzwerkadministratoren in natürlicher Sprache Probleme wie Latenzen, Überlastungen und Ausfälle schnell erkennen, untersuchen und diagnostizieren.
• Verbesserte Benutzererfahrung. KI-Assistenten können die Interaktion mit komplexen Netzwerkumgebungen vereinfachen. Anstatt sich Befehle einzuprägen oder durch mehrere Benutzeroberflächen zu navigieren, können Netzwerkadministratoren in natürlicher Sprache mit dem System interagieren. KI kann Erkenntnisse in Echtzeit liefern, Maßnahmen zur Fehlerbehebung vorschlagen und Korrekturen automatisieren, um Probleme schneller zu lösen und Endbenutzern ein reibungslos funktionierendes, leistungsstarkes Netzwerk bereitzustellen.
• Bessere Netzwerksicherheit. Durch die Echtzeitanalyse des Verhaltens von Netzwerknutzern lassen sich Anomalien erkennen, die auf böswillige Aktivitäten oder Bedrohungen hindeuten können, beispielsweise ungewöhnliche Zugriffsmuster oder Datenübertragungen. Die Integration von KI in die Netzwerksicherheit ermöglicht eine schnellere Reaktion auf Vorfälle und eine proaktive Bedrohungserkennung. So können Sicherheitsteams Probleme eindämmen, bevor sie eskalieren, und das Risiko von Sicherheitsverletzungen oder Netzwerkausfällen reduzieren. Ein KI-gestütztes Security Operations Center (AI SOC) automatisiert mithilfe von KI viele der Überwachungs-, Erkennungs-, Untersuchungs- und Reaktionsprozesse, die in einem herkömmlichen SOC traditionell von menschlichen Analysten durchgeführt werden. Dadurch werden Sicherheitsabläufe schneller, präziser und besser skalierbar.
• Kostenoptimierung. Beim Einsatz von KI zur Netzwerkoptimierung geht es nicht nur um Leistung, sondern auch um Kostenmanagement. KI kann Ressourcen auf Grundlage des Echtzeitbedarfs intelligent verwalten und so unnötige Nutzung und betrieblichen Aufwand reduzieren. In der Serviceprovider-Branche kann KI beispielsweise bei der Optimierung von 5G-Funknetzen eingesetzt werden, um nicht ausgelastete Netzwerkzellen in Zeiten mit geringem Datenverkehr automatisch abzuschalten und bei steigendem Datenverkehr wieder zu aktivieren. Diese dynamische Skalierung spart Energie und reduziert die Belastung der Infrastruktur. So können Telekommunikationsanbieter ihre Betriebskosten erheblich senken und gleichzeitig die Servicequalität aufrechterhalten.

KI-Tools und -Technologien für Netzwerke

Zur Optimierung der Netzwerkleistung, zur Automatisierung von Abläufen und zur Verbesserung der Sicherheit mithilfe von KI kommen verschiedene KI-Tools und -Technologien zum Einsatz. Dazu gehören unter anderem die folgenden.

• Maschinelles Lernen (ML) analysiert riesige Datenmengen, um Muster zu erkennen. Zu den Anwendungsfällen im Netzwerkbereich, bei denen ML-Technologien zum Einsatz kommen, gehören die Erkennung von Anomalien im Netzwerkverkehr sowie das Lernen aus historischen Daten, um Überlastungen oder potenzielle Ausfälle vorherzusagen und Leistungsengpässe zu vermeiden.
• Large Language Models (LLMs) sind ein Teilbereich der generativen KI, die riesige Datensätze und Deep-Learning-Techniken nutzt, um Texte zu generieren, zusammenzufassen und zu bearbeiten. Die Einsatzmöglichkeiten von LLMs in KI-gestützten Netzwerken nehmen rasant zu, insbesondere in Bereichen, in denen menschliche Sprache und technische Konfiguration aufeinandertreffen. Dazu gehören die Vereinfachung und Automatisierung von Netzwerkkonfigurationen, wobei LLMs natürlichsprachliche Eingaben in strukturierte Konfigurationsbefehle oder Vorlagen übersetzen können. Weitere Anwendungsfälle sind die Codegenerierung sowie die effizientere Erstellung und Aktualisierung der Netzwerkdokumentation.
• Maschinelles Schlussfolgern (MR) geht über die Mustererkennung hinaus und nutzt logikbasierte Entscheidungsfindung in komplexen, dynamischen Umgebungen wie Netzwerken. MR-Technologien nutzen erworbenes Wissen, um eine Reihe möglicher Schritte zu modellieren und die optimale Vorgehensweise zu bestimmen. Dadurch können KI-Systeme von der passiven Überwachung zum aktiven, intelligenten Management übergehen. Zu den Anwendungsfällen im Netzwerkbereich gehört die Empfehlung von Behebungsstrategien für Überlastungsprobleme oder Schwachstellen.

KI-Anwendungsfälle im Netzwerkbereich

Im Folgenden werden die wichtigsten Möglichkeiten beschrieben, wie KI eingesetzt wird, um Erkenntnisse zu gewinnen und die Leistung, Sicherheit und Effizienz in zentralen Bereichen der Netzwerkfunktionen zu verbessern:

• Netzwerkautomatisierung. KI wird eingesetzt, um routinemäßige und wiederkehrende Aufgaben wie Konfiguration, Verwaltung und Optimierung zu übernehmen, die Effizienz zu steigern und menschliche Fehler zu reduzieren. Anstatt jeden Router oder Switch manuell zu konfigurieren, können KI-Systeme Konfigurationsänderungen in verteilten Umgebungen automatisch anwenden und validieren.
• Prädiktive Analysen und Erkenntnisse. KI-Modelle können große Mengen an Daten zum Netzwerkzustand, Nutzerverhalten und zu Datenverkehrsmustern analysieren, um den Bandbreitenbedarf und Leistungsprobleme vorherzusehen. Anhand historischer Muster und aktueller Trends kann KI vorhersagen, wann eine Verbindung überlastet sein oder ein Gerät voraussichtlich ausfallen wird.
• Leistungsüberwachung. KI kann Muster, die auf eine Leistungsverschlechterung hindeuten, schnell erkennen und detaillierte Einblicke in die Ursache des Problems liefern, etwa ein bestimmtes Gerät, einen Access Point, einen Switch oder einen Router. KI verbessert die Echtzeitüberwachung, indem sie Muster und Abweichungen erkennt, die auf potenzielle Netzwerkprobleme hindeuten – oft noch bevor menschliche Bediener sie bemerken.
• Network security. KI kann Bedrohungsmuster analysieren, um proaktiv Erkenntnisse bereitzustellen, Bedrohungen schneller zu erkennen und zu beheben sowie Zero-Day-Angriffe zu identifizieren. Ein Credential-Stuffing-Angriff lässt sich an einem plötzlichen Anstieg fehlgeschlagener Anmeldeversuche aus einer verdächtigen Region erkennen, selbst wenn dabei bisher unbekannte Methoden zum Einsatz kommen.
• Intelligentes Routing und Skalieren. Ein KI-gestütztes Netzwerk kann die Last dynamisch verteilen und die Ressourcenzuweisung optimieren, um ein hohes Datenverkehrsaufkommen effizient zu bewältigen. Zu Spitzenzeiten kann die KI den Datenverkehr über weniger ausgelastete Verbindungen umleiten oder zusätzliche Netzwerkressourcen bereitstellen, um die Leistung aufrechtzuerhalten.

Unterstützung der KI-Infrastruktur durch KI-gestützte Netzwerke und Sicherheit

Mit der Einführung von KI-Infrastrukturen zur Unterstützung von KI-Workloads und -Anwendungen sehen sich Unternehmen mit neuen Anforderungen an ihre Netzwerkumgebungen konfrontiert. Diese Workloads erfordern enorme Bandbreiten, geringe Latenzzeiten und Reaktionsfähigkeit in Echtzeit – weit mehr, als herkömmliche Netzwerklösungen bewältigen können. Um mit dieser Entwicklung Schritt zu halten, müssen sich moderne Netzwerke weiterentwickeln. Der Einsatz von KI zur Optimierung der Netzwerkleistung ist daher eine naheliegende und notwendige Antwort.

Nutzen Sie beispielsweise KI, um das Datenverkehrsmanagement zu verbessern und so den für KI-Workloads erforderlichen Datentransport mit hoher Kapazität und geringer Latenz zu unterstützen. KI-gestützte Netzwerksysteme können Datenverkehrsmuster in Echtzeit überwachen, Engpässe erkennen und die Weiterleitung sowie die Bandbreitenzuweisung dynamisch anpassen. Dies gewährleistet eine optimale Leistung über Rechencluster und Datenpipelines hinweg, maximiert den Durchsatz des KI-Datenverkehrs und minimiert gleichzeitig die Latenz.

KI kann auch die intelligente Netzwerksegmentierung automatisieren, um Netzwerksegmente auf KI-Cluster abzustimmen. KI-Infrastrukturen umfassen häufig isolierte GPU-Cluster, die für bestimmte Workloads vorgesehen sind. KI kann Rechenlasten, Datenverkehrsmuster und das Anwendungsverhalten automatisch analysieren und anschließend Netzwerksegmente erstellen oder an die Anforderungen der Workloads anpassen. Außerdem kann sie diesen Segmenten GPU-Ressourcen je nach Bedarf und unter Berücksichtigung der Lastverteilungsziele dynamisch zuweisen oder neu zuweisen.

Wie F5 KI zur Netzwerkoptimierung einsetzt

F5 hat ein zentrales Team aus KI-Ingenieuren, Forschern und Architekten zusammengestellt, um KI im gesamten Unternehmen zu skalieren.

Da wir KI in unseren Produkten einsetzen, um Aufgaben bei der Netzwerkkonfiguration zu automatisieren, prädiktive Analysen bereitzustellen und Sicherheitsbedrohungen zu erkennen, haben wir heute angekündigt, unsere KI-Assistenten in einem einzigen F5 AI Assistant auf der gesamten F5 Application Delivery and Security Platform (ADSP) zusammenzuführen. Dank einer einheitlichen Benutzererfahrung können SecOps- und NetOps-Teams ihre Sicherheitslage besser verstehen und die Fülle der ihnen auf der gesamten Plattform zur Verfügung stehenden Informationen nutzen. Dadurch verringert sich die betriebliche Komplexität ihrer hybriden Multicloud-Umgebungen.

Der F5 AI Assistant kann betriebliche Aufgaben optimieren, indem er große Mengen an Protokolldaten und Telemetriedaten aus verschiedenen Quellen automatisch analysiert und interpretiert und dabei Muster und Anomalien erkennt, die auf potenzielle Probleme hindeuten könnten. In Multicloud-Netzwerkszenarien kann der AI Assistant Echtzeitdaten wie Datenverkehrsmuster und Kennzahlen zur Systemleistung analysieren, um schnell einen Überblick über den Gesamtzustand des Standorts zu geben, die Diagnose potenzieller Standortprobleme zu unterstützen und bei Bedarf relevante Folgemaßnahmen vorzuschlagen. Für SecOps kann der AI Assistant HTTP-Anfragen und Sicherheitsereignisse aus F5 Web App and API Protection auf Fehlalarme prüfen und analysieren, sodass sich Teams stärker auf die proaktive Bedrohungssuche und die strategische Sicherheitsplanung konzentrieren können.

Darüber hinaus wird agentenbasierte KI als Teil von F5 ADSP eingesetzt, um proaktiv gegen Bedrohungen vorzugehen. Funktionen agentenbasierter KI können die Sicherheitsanalyse durch intelligentere Korrelationen zwischen Protokollen, Bedrohungsinformationen und Echtzeitwarnungen verbessern und zudem die Alarmmüdigkeit von Sicherheitsteams verringern, indem Vorfälle priorisiert werden, die die kritischsten Bedrohungen darstellen.

Funktionen für KI-gestützte Netzwerküberwachung und maschinelles Lernen sind auch in die F5 Multicloud-Networking-Lösungen integriert, um Fehlkonfigurationen zu erkennen und die Netzwerkleistung zu optimieren.

Erfahren Sie, wie agentenbasierte KI die Alarmmüdigkeit reduziert und das Bedrohungsmanagement vereinfacht.

Informieren Sie sich außerdem über die neuesten F5-Neuigkeiten rund um KI auf unserer Accelerate AI-Webseite.

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