IA em Redes

Utilizamos várias ferramentas e tecnologias de IA para otimizar o desempenho da rede, automatizar operações e reforçar a segurança com IA. Essas ferramentas e tecnologias incluem as seguintes.

• O aprendizado de máquina (ML) analisa grandes volumes de dados para identificar padrões. As aplicações de redes que utilizam ML incluem detectar anomalias no tráfego e aprender com dados históricos para prever congestionamentos ou falhas, evitando assim gargalos de desempenho.
• Grandes modelos de linguagem (LLMs) são um subconjunto de IA generativa que utiliza vastos conjuntos de dados e técnicas de aprendizado profundo para gerar, sintetizar e manipular texto. Os casos de uso em redes de IA que empregam LLMs crescem rapidamente, especialmente onde a linguagem humana se cruza com configuração técnica. Esses casos abrangem a simplificação e automação das configurações de rede, permitindo que LLMs convertam linguagem natural em comandos estruturados ou modelos de configuração. Também incluem geração de código e otimização na criação e atualização da documentação de rede.
• Raciocínio de máquina (RM) vai além do reconhecimento de padrões ao aplicar decisões lógicas a ambientes complexos e dinâmicos, como redes. As tecnologias de RM utilizam o conhecimento adquirido para modelar etapas possíveis e definir a melhor ação, permitindo que sistemas de IA evoluam do monitoramento passivo para o gerenciamento ativo e inteligente. Na área de redes, isso inclui recomendar estratégias para solucionar congestionamentos ou vulnerabilidades.

A seguir, veja as principais formas como a IA fornece insights e aprimora o desempenho, a segurança e a eficiência em áreas essenciais das funções de rede:

• Automação da rede. Usamos IA para executar operações rotineiras e repetitivas, como configuração, gerenciamento e otimização, aumentando a eficiência e reduzindo os erros humanos. Em vez de configurar manualmente cada roteador ou switch, sistemas de IA aplicam e validam automaticamente alterações de configuração em ambientes distribuídos.
• Análise preditiva e insights. Modelos de IA analisam grandes volumes de dados sobre a saúde da rede, comportamento dos usuários e padrões de tráfego para antecipar demandas de largura de banda e problemas de performance. A IA prevê quando um link vai congestionamento ou quando um dispositivo tende a falhar, com base em padrões históricos e nas tendências atuais.
• Monitoramento de desempenho. Usamos IA para detectar rapidamente padrões que indicam degradação de desempenho e oferecer insights detalhados sobre a causa raiz, seja um dispositivo específico, ponto de acesso, switch ou roteador. A IA reforça o monitoramento em tempo real ao identificar padrões e desvios que apontam possíveis problemas na rede, muitas vezes antes que operadores humanos os percebam.
• Segurança na rede. A inteligência artificial analisa padrões de ameaça para fornecer insights proativos, identificando e resolvendo ameaças rapidamente, incluindo ataques de dia zero. Você pode detectar um ataque de credential stuffing pelo aumento súbito de tentativas de login fracassadas vindas de uma região suspeita, mesmo quando o ataque usa métodos nunca antes vistos.
• Roteamento e escalabilidade inteligentes. Uma rede com IA ajusta cargas e otimiza a alocação de recursos para gerenciar altos volumes de tráfego com eficiência. No pico de uso, a IA redireciona o tráfego por links pouco utilizados ou ativa recursos adicionais para garantir o desempenho.

Quando você adota infraestrutura de IA para apoiar cargas de trabalho e aplicações de IA, enfrenta novas exigências nos seus ambientes de rede. Essas cargas demandam largura de banda enorme, latência baixa e resposta em tempo real, muito além do que soluções tradicionais de rede foram criadas para suportar. Para acompanhar esse ritmo, as redes modernas precisam evoluir, e usar IA para otimizar o desempenho da rede é uma resposta natural e essencial.

Por exemplo, use IA para melhorar gerenciamento de tráfego e suportar o transporte de dados de alta capacidade e baixa latência necessário para cargas de trabalho de IA. Com IA, sistemas de rede monitoram padrões de tráfego em tempo real, identificam pontos de congestionamento e ajustam dinamicamente o roteamento e a alocação de largura de banda. Assim, garantimos desempenho ideal em clusters de computação e fluxos de dados, maximizando a transferência do tráfego de IA e reduzindo a latência.

A IA também automatiza a segmentação inteligente de rede para alinhar segmentos da rede com clusters de IA. A infraestrutura de IA normalmente envolve clusters de GPU isolados e dedicados a cargas de trabalho específicas. A IA analisa automaticamente cargas de computação, padrões de tráfego e comportamento das aplicações, e cria ou ajusta segmentos da rede para atender às necessidades dessas cargas. Também atribui ou realoca recursos de GPU dinamicamente para esses segmentos, conforme a demanda e os objetivos de balanceamento de carga.