IA en redes
El sector de las redes evoluciona rápidamente debido a los cambios en la infraestructura, las exigencias tecnológicas y la mayor complejidad de las amenazas.
Los entornos híbridos y multicloud son la norma ya que despliegas aplicaciones y APIs en sistemas on-premises, nubes públicas y ubicaciones edge. La proliferación de datos y dispositivos conectados ha incrementado mucho la complejidad de la red, dificultando la observabilidad, gestión y seguridad.
El rápido crecimiento de la infraestructura de IA, incluidos los clústeres de GPU de alto rendimiento, exige nuevos niveles de rendimiento y escalabilidad en la red. Las cargas de trabajo de IA generan grandes volúmenes de datos y requieren baja latencia y gran capacidad de procesamiento para funcionar eficazmente.
Al mismo tiempo, actores maliciosos usan la IA para crear ciberataques más avanzados y adaptativos, empleando herramientas como bots con IA y detección automatizada de vulnerabilidades que aprovechan puntos débiles y zonas ciegas en redes y APIs.
Para mantenerse a la vanguardia, debe adoptar la optimización de la red impulsada por IA. La IA le ayuda a analizar patrones de tráfico en tiempo real, detectar anomalías, automatizar la respuesta a amenazas y ajustar dinámicamente la configuración del sistema para maximizar el rendimiento y la seguridad. Así podrá gestionar mejor la complejidad de la red, aumentar la resiliencia del sistema y protegerse frente a amenazas modernas habilitadas por IA.
Lee esta entrada del blog para descubrir por qué debes implementar IA en tus redes para proteger entornos digitales cada vez más complejos. El artículo también muestra ejemplos prácticos del uso de IA en redes y analiza los tipos de tecnologías de IA aplicadas en este ámbito. Termina con una reflexión sobre cómo optimizar redes con IA para garantizar el mayor rendimiento posible de las aplicaciones de IA.
Beneficios de la IA en redes
Utilizar IA en redes mejora el rendimiento y la fiabilidad al permitir analizar el tráfico en tiempo real, enrutamiento inteligente y optimización predictiva. Además, incrementa la seguridad al detectar anomalías y automatizar respuestas a amenazas más rápido que los métodos tradicionales. Un asistente de IA con interfaz en lenguaje natural simplifica las tareas de red y mejora tu experiencia, dejando que los equipos de NetOps interactúen con el sistema usando lenguaje corriente, sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados.
Aquí te mostramos más ventajas de usar IA para mejorar las redes digitales.
- Rendimiento de red optimizado. La gestión inteligente del tráfico permite que las redes funcionen de manera más eficiente y adaptativa. La IA monitoriza de forma continua los patrones de tráfico y el uso en todos los puntos finales, detectando en tiempo real congestiones, cuellos de botella o rutas subóptimas. Entonces, la IA redirige el tráfico dinámicamente, equilibra la carga entre servidores o centros de datos y prioriza las tareas críticas para mejorar los tiempos de respuesta y reducir la latencia. También ajusta de forma dinámica la Calidad de Servicio (QoS) y la Clase de Servicio (CoS), asignando ancho de banda y priorizando servicios según las necesidades actuales de la red. En la capa de enrutamiento, la IA potencia el rendimiento afinando protocolos como OSPF (Open Shortest Path First) para optimizar las rutas internas, y BGP (Border Gateway Protocol) para mejorar la conectividad externa mediante selección inteligente de rutas y aplicación de políticas.
- Operaciones de red más sencillas. Automatizamos las tareas rutinarias como configuración, supervisión y resolución de problemas para reducir la intervención manual de los equipos de NetOps. La IA recopila y correlaciona datos en bruto de varias fuentes, como dispositivos en red SNMP (Protocolo simple de administración de red) y métricas y registros de OpenTelemetry, unificando información dispersa en una vista operativa única. Con análisis predictivos, la IA detecta problemas potenciales antes de que ocurran, permitiéndote realizar mantenimiento proactivo, minimizar tiempos de inactividad y lograr operaciones más eficientes, con una resolución más rápida de incidentes. Con un asistente de IA, puedes utilizar lenguaje natural para identificar, solucionar y diagnosticar ágilmente incidencias como latencia, congestión o caídas.
- Experiencias de usuario optimizadas. Los asistentes de IA facilitan la interacción con entornos de red complejos. En lugar de memorizar comandos o navegar por distintas interfaces, puedes comunicarte con el sistema en un lenguaje natural. La IA ofrece información en tiempo real, propone acciones correctivas y automatiza soluciones para resolver problemas rápidamente y mantener una red fluida y con alto rendimiento para los usuarios finales.
- Mejor seguridad en la red. Al analizar en tiempo real el comportamiento de los usuarios en la red, detectamos anomalías que pueden señalar actividad maliciosa o amenazas, como patrones inusuales de acceso o transferencias de datos. Al integrar IA en la seguridad de la red, aceleramos la respuesta ante incidentes y la detección proactiva de amenazas, permitiendo que los equipos de seguridad actúen antes de que los problemas se agraven y reduciendo riesgos de brechas o caídas de la red. Un Centro de Operaciones de Seguridad con IA (AI SOC) automatiza numerosos procesos de supervisión, detección, investigación y respuesta que tradicionalmente realizan analistas humanos en un SOC clásico, usando IA para ofrecer operaciones de seguridad más rápidas, precisas y escalables.
- Optimización de costes. La IA aplicada a la optimización de la red no solo mejora el rendimiento, sino que también controla los costes. Puedes gestionar los recursos de manera inteligente según la demanda en tiempo real, reduciendo el uso innecesario y los gastos operativos. En la industria de los proveedores de servicios, por ejemplo, la IA aplica optimización radio 5G para apagar automáticamente las celdas de red subutilizadas en periodos de baja demanda y reactivarlas cuando el tráfico crece. Este escalado dinámico ahorra energía y alivia la infraestructura, permitiendo a los operadores lograr ahorros significativos en costes operativos sin sacrificar la calidad del servicio.
Herramientas y tecnologías de IA utilizadas en el ámbito de las redes
Empleamos diversas herramientas y tecnologías de IA para optimizar el rendimiento de la red, automatizar operaciones y reforzar la seguridad con IA. Entre ellas destacan las siguientes:
- El aprendizaje automático (ML) examina grandes volúmenes de datos para detectar patrones. En las redes, aplicamos ML para identificar anomalías en el tráfico, aprender de datos históricos y anticipar congestiones o posibles fallos, evitando así cuellos de botella en el rendimiento.
- Los modelos de lenguaje grande (LLM) forman parte de la IA generativa que utiliza grandes conjuntos de datos y técnicas de aprendizaje profundo para crear, sintetizar y manipular texto. Los casos de uso de IA en redes que emplean LLM crecen rápidamente, especialmente donde el lenguaje humano y la configuración técnica se combinan. Estos casos abarcan simplificar y automatizar configuraciones de red, ya que los LLM traducen el lenguaje natural en comandos o templates de configuración estructurados. También incluyen la generación de código y la optimización en la creación y actualización de la documentación de la red.
- El razonamiento automático (MR) supera el reconocimiento de patrones para aplicar la toma de decisiones basada en lógica a entornos complejos y dinámicos como las redes. Las tecnologías de MR utilizan el conocimiento adquirido para modelar posibles escenarios y definir el mejor curso de acción, permitiendo que los sistemas de IA pasen de monitoreos pasivos a una gestión activa e inteligente. En redes, los casos de uso incluyen recomendar estrategias para resolver problemas de congestión o vulnerabilidades.
Aplicaciones de la IA en redes
Estas son las principales formas en que utilizamos la IA para ofrecer información y mejorar el rendimiento, la seguridad y la eficiencia en áreas clave de funciones de red:
- Automatización de redes. Empleamos IA para gestionar tareas rutinarias y repetitivas, como la configuración, gestión y optimización, aumentando así la eficiencia y minimizando errores humanos. En vez de configurar manualmente cada router o switch, permitimos que los sistemas de IA apliquen y validen automáticamente los cambios de configuración en entornos distribuidos.
- Análisis predictivo e información detallada. Los modelos de IA analizan grandes volúmenes de datos sobre la salud de la red, el comportamiento de los usuarios y los patrones de tráfico para anticipar las necesidades de ancho de banda y los posibles problemas de rendimiento. La IA predice cuándo se congestiona un enlace o cuándo un dispositivo podría fallar según patrones históricos y tendencias actuales.
- Monitorización del rendimiento. La IA detecta rápidamente patrones que indican degradación del rendimiento y ofrece información detallada sobre la causa raíz, ya sea un dispositivo, punto de acceso, switch o router específico. La IA potencia la monitorización en tiempo real al identificar patrones y desviaciones que anticipan problemas en la red, muchas veces antes de que los operadores humanos los detecten.
- Seguridad de la red. La IA analiza patrones de amenaza para ofrecerte información proactiva, identificar y solucionar amenazas más rápido y detectar ataques de día cero. Reconocerás un ataque de credential stuffing por un aumento repentino de intentos fallidos de iniciado de sesión desde una región sospechosa, incluso si el ataque usa técnicas nuevas.
- Enrutamiento y escalado inteligentes. Con IA, una red puede equilibrar cargas y optimizar recursos para gestionar altos volúmenes de tráfico con eficiencia. En los picos de uso, la IA redirige el tráfico por enlaces menos saturados o activa recursos adicionales para mantener el rendimiento.
Apoyamos la infraestructura de IA con redes y seguridad impulsadas por IA
Al adoptar infraestructuras de IA para respaldar cargas de trabajo y aplicaciones de IA, las organizaciones enfrentan nuevas exigencias en sus entornos de red. Estas cargas requieren un ancho de banda enorme, baja latencia y respuesta en tiempo real, mucho más allá de lo que las soluciones tradicionales de redes pueden manejar. Para mantenerse al día, las redes modernas deben evolucionar, y aplicar IA para optimizar su rendimiento es una respuesta natural e imprescindible.
Por ejemplo, usa IA para mejorar la gestión del tráfico y garantizar el transporte de datos de alta capacidad y baja latencia que requieren las cargas de trabajo de IA. Los sistemas de red con IA supervisan patrones de tráfico en tiempo real, identifican puntos de congestión y ajustan de forma dinámica el enrutamiento y la asignación de ancho de banda. Así, aseguramos un rendimiento óptimo en todos los clústeres de cómputo y canales de datos, maximizando el flujo de tráfico de datos de IA y reduciendo la latencia.
La IA también puede automatizar la segmentación inteligente de red para alinear los segmentos con los clústeres de IA. La infraestructura de IA suele incluir clústeres de GPU aislados dedicados a cargas de trabajo específicas. La IA analiza automáticamente las cargas de trabajo informáticas, los patrones de tráfico y el comportamiento de las aplicaciones, y crea o ajusta los segmentos de red para que respondan a las necesidades de cada carga. Además, asigna o reasigna dinámicamente los recursos de GPU en función de la demanda y el objetivo de equilibrar la carga.
Cómo F5 aprovecha la IA para mejorar las redes
F5 ha creado un equipo centralizado de ingenieros, investigadores y arquitectos de IA para ampliar la IA en toda la empresa.
Mientras integrarnos IA en nuestros productos para automatizar tareas de configuración de red, ofrecer análisis predictivos y detectar amenazas de seguridad, hoy anunciamos que unificamos nuestros asistentes de IA en un único Asistente de IA F5 en toda la Plataforma de Entrega y Seguridad de Aplicaciones F5 (ADSP). Gracias a una experiencia de usuario coherente, los equipos de SecOps y NetOps comprenden mejor su postura de seguridad y aprovechan la gran cantidad de información disponible en toda la plataforma, lo que simplifica las operaciones en sus entornos híbridos multinube.
El Asistente de IA de F5 agiliza las tareas operativas al analizar e interpretar automáticamente grandes volúmenes de datos de registro y telemetría de diversas fuentes, identificando patrones y anomalías que pueden señalar posibles problemas. En entornos de redes multicloud, el Asistente de IA analiza en tiempo real datos como los patrones de tráfico y las métricas de rendimiento del sistema para mostrar rápidamente la postura general del sitio y ayudar a diagnosticar posibles incidencias, proporcionando acciones de seguimiento relevantes cuando sea necesario. Para SecOps, el Asistente de IA filtra y analiza solicitudes HTTP y eventos de seguridad de F5 Web App and API Protection para detectar falsos positivos, permitiendo que los equipos se centren en la búsqueda proactiva de amenazas y en la planificación estratégica de la seguridad.
Además, desplegamos IA agentiva en F5 ADSP para actuar proactivamente ante las amenazas. Las capacidades de IA agentiva mejoran el análisis de seguridad al correlacionar de forma más inteligente los registros, la inteligencia de amenazas y las alertas en tiempo real, y reducimos la fatiga por alertas en los equipos de seguridad al priorizar los incidentes que suponen las amenazas más críticas.
También hemos integrado capacidades de monitorización de red basadas en IA y aprendizaje automático en las soluciones de redes multicloud de F5 para que detectes configuraciones incorrectas y mejores el rendimiento de tu red.
Aprende cómo la IA agente reduce la fatiga por alertas y facilita la gestión de amenazas.
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