IA em Redes

F5 Newsroom Staff

O cenário de redes está passando por rápidas transformações devido a mudanças na infraestrutura, nas demandas tecnológicas e na complexidade das ameaças.

Híbridos e multicloud são os ambientes que se tornaram a norma à medida que as organizações implantam aplicações e APIs em sistemas locais, nuvens públicas e locais de borda. Isso, somado à proliferação de dados e dispositivos conectados, aumentou significativamente a complexidade das redes e dificultou a observabilidade, o gerenciamento e a segurança.

O rápido crescimento da infraestrutura de IA — incluindo clusters de GPUs de alto desempenho — exige novos níveis de desempenho e escalabilidade da rede. As cargas de trabalho de IA geram enormes volumes de dados e, ao mesmo tempo, exigem baixa latência e alta taxa de transferência para funcionar com eficiência.

Ao mesmo tempo, agentes mal-intencionados estão usando a IA para desenvolver ataques cibernéticos mais avançados e adaptáveis, recorrendo a ferramentas como bots baseados em IA e descoberta automatizada de vulnerabilidades para explorar pontos fracos e pontos cegos em redes e APIs.

Em resposta, as organizações precisam adotar a otimização de redes orientada por IA para se manterem à frente. A IA pode ajudar a analisar padrões de tráfego em tempo real, detectar anomalias, automatizar a resposta a ameaças e ajustar dinamicamente as configurações de rede para garantir desempenho e segurança ideais. Dessa forma, as organizações podem gerenciar melhor a complexidade das redes, aumentar a resiliência dos sistemas e se proteger contra ameaças modernas potencializadas por IA.

Leia esta publicação no blog para entender por que as organizações devem implementar IA em suas redes a fim de proteger seus ambientes digitais cada vez mais complexos. Este artigo também apresenta exemplos de casos de uso de IA em redes e explora os tipos de tecnologias de IA utilizadas nesse contexto. A publicação termina com uma discussão sobre como as redes habilitadas por IA podem ser otimizadas para proporcionar o desempenho mais eficiente possível às aplicações de IA.

Benefícios da IA em redes

O uso de IA em redes pode ajudar a melhorar o desempenho e a confiabilidade da rede ao viabilizar a análise de tráfego em tempo real, o roteamento inteligente e a otimização preditiva. Também pode reforçar a segurança ao detectar anomalias e automatizar respostas a ameaças com mais rapidez do que os métodos tradicionais. O uso de um assistente de IA com uma interface de linguagem natural pode simplificar as tarefas de rede e melhorar a experiência do usuário, permitindo que as equipes de NetOps usem linguagem simples para interagir com o sistema, sem a necessidade de conhecimentos técnicos aprofundados.

Veja a seguir mais benefícios do uso da IA para aprimorar as redes digitais.

• Desempenho de rede otimizado. O gerenciamento inteligente de tráfego permite que as redes operem de forma mais eficiente e adaptável. A IA pode monitorar continuamente os padrões de tráfego e o uso da rede em todos os endpoints, detectando congestionamentos, gargalos ou roteamento abaixo do ideal em tempo real. Em resposta, a IA pode redirecionar o tráfego dinamicamente, balancear cargas entre servidores ou data centers e priorizar cargas de trabalho críticas para garantir tempos de resposta mais rápidos e menor latência. Isso inclui a capacidade de ajustar dinamicamente as configurações de Qualidade de Serviço (QoS) e Classe de Serviço (CoS), alocando largura de banda e priorizando serviços com base nas demandas atuais da rede. Na camada de roteamento, a IA pode melhorar o desempenho ajustando dinamicamente protocolos como OSPF (Open Shortest Path First) para otimizar as rotas de tráfego interno e BGP (Border Gateway Protocol) para melhorar a conectividade externa por meio da seleção inteligente de rotas e da aplicação de políticas.
• Operações de rede mais simples. A automação de tarefas rotineiras, como configuração, monitoramento e solução de problemas, reduz a necessidade de intervenção manual pelas equipes de NetOps. A IA pode ingerir e correlacionar dados brutos de várias fontes, como dispositivos de rede que usam SNMP (Simple Network Management Protocol), além de métricas e dados de logs do OpenTelemetry, para unificar dados distintos em uma única visão operacional. Com a análise preditiva, a IA pode identificar possíveis problemas antes que ocorram, permitindo a manutenção proativa e minimizando o tempo de inatividade, o que resulta em operações mais simples e eficientes e na resolução mais rápida de incidentes. Com um assistente de IA, os operadores de rede podem usar linguagem natural para detectar, investigar e diagnosticar rapidamente problemas como latência, congestionamento e tempo de inatividade.
• Experiências de usuário aprimoradas. Os assistentes de IA podem simplificar as interações com ambientes de rede complexos. Em vez de memorizar comandos ou navegar por várias interfaces, os operadores de rede podem usar linguagem natural para interagir com o sistema. A IA pode fornecer insights em tempo real, sugerir medidas de correção e automatizar soluções para agilizar a resolução de problemas e manter uma rede estável e de alto desempenho para os usuários finais.
• Maior segurança de rede. A análise do comportamento dos usuários da rede em tempo real pode detectar anomalias que indiquem atividades mal-intencionadas ou ameaças, como padrões de acesso ou transferências de dados incomuns. A integração da IA à segurança de rede permite responder mais rapidamente a incidentes e detectar ameaças de forma proativa, possibilitando que as equipes de segurança contenham os problemas antes que se agravem e reduzindo o risco de violações ou indisponibilidade da rede. Um Centro de Operações de Segurança com IA (AI SOC) usa IA para automatizar muitos dos processos de monitoramento, detecção, investigação e resposta tradicionalmente realizados por analistas humanos em um SOC convencional, proporcionando operações de segurança mais rápidas, precisas e escaláveis.
• Otimização de custos. O uso de IA para otimização de redes não se limita ao desempenho; ele também ajuda a gerenciar custos. A IA pode gerenciar recursos de forma inteligente com base na demanda em tempo real, reduzindo o uso desnecessário e a sobrecarga operacional. No setor de provedores de serviços, por exemplo, a IA pode ser usada na otimização de redes de acesso via rádio 5G para desligar automaticamente células de rede subutilizadas durante períodos de baixo tráfego e reativá-las quando o tráfego aumentar. Esse dimensionamento dinâmico economiza energia e reduz a sobrecarga da infraestrutura, permitindo que as operadoras de telecomunicações obtenham economias significativas nos custos operacionais sem comprometer a qualidade do serviço.

Ferramentas e tecnologias de IA usadas em redes

Diversas ferramentas e tecnologias de IA são empregadas para otimizar o desempenho da rede, automatizar operações e reforçar a segurança com IA. Entre elas, estão as seguintes.

• O aprendizado de máquina (ML) analisa grandes volumes de dados para reconhecer padrões. Entre os casos de uso de tecnologias de ML em redes estão a identificação de anomalias no tráfego de rede e o aprendizado com dados históricos para prever congestionamentos ou possíveis falhas e evitar gargalos de desempenho.
• Modelos de linguagem de grande escala (LLMs) são um subconjunto da IA generativa que usa grandes conjuntos de dados e técnicas de aprendizado profundo para gerar, sintetizar e manipular textos. Os casos de uso de redes com IA que utilizam LLMs estão se expandindo rapidamente, especialmente em áreas nas quais a linguagem humana e a configuração técnica se cruzam. Esses casos de uso incluem a simplificação e a automação das configurações de rede, em que os LLMs podem converter entradas em linguagem natural em comandos ou modelos de configuração estruturados. Outros casos de uso incluem a geração de código e a otimização da criação e atualização da documentação de rede.
• Raciocínio de máquina (MR) vai além do reconhecimento de padrões ao aplicar a tomada de decisões baseada em lógica a ambientes complexos e dinâmicos, como redes. As tecnologias de MR usam o conhecimento adquirido para modelar uma série de etapas possíveis e determinar o melhor curso de ação, permitindo que os sistemas de IA passem do monitoramento passivo para um gerenciamento ativo e inteligente. Os casos de uso em redes incluem a recomendação de estratégias de correção para problemas de congestionamento ou vulnerabilidades.

Casos de uso de IA em redes

A seguir estão as principais formas de uso da IA para fornecer insights e melhorar o desempenho, a segurança e a eficiência nas principais áreas funcionais de redes:

• Automação de rede. A IA é usada para realizar operações rotineiras e repetitivas, como configuração, gerenciamento e otimização, a fim de aumentar a eficiência e reduzir erros humanos. Em vez de configurar manualmente cada roteador ou switch, os sistemas de IA podem aplicar e validar automaticamente alterações de configuração em ambientes distribuídos.
• Análises preditivas e insights. Os modelos de IA podem analisar grandes volumes de dados sobre a integridade da rede, o comportamento dos usuários e os padrões de tráfego para prever necessidades de largura de banda e problemas de desempenho. A IA pode prever quando um link ficará congestionado ou quando um dispositivo provavelmente apresentará falhas com base em padrões históricos e tendências atuais.
• Monitoramento de desempenho. A IA pode detectar rapidamente padrões que indicam degradação do desempenho e fornecer informações detalhadas sobre a causa raiz do problema, como um dispositivo, ponto de acesso, switch ou roteador específico. A IA aprimora o monitoramento em tempo real ao identificar padrões e desvios que indicam possíveis problemas de rede, muitas vezes antes que os operadores humanos os percebam.
• Network security. A IA pode analisar padrões de ameaças para fornecer insights de forma proativa, além de identificar e neutralizar ameaças com mais rapidez, reconhecendo ataques de dia zero. Um ataque de preenchimento de credenciais pode ser detectado por um aumento repentino nas tentativas de login malsucedidas provenientes de uma região suspeita, mesmo que o ataque use métodos até então desconhecidos.
• Roteamento e escalabilidade inteligentes. Uma rede habilitada por IA pode equilibrar cargas dinamicamente e otimizar a alocação de recursos para gerenciar com eficiência um alto volume de tráfego. Durante os períodos de pico de uso, a IA pode redirecionar o tráfego por links subutilizados ou ativar recursos de rede adicionais para manter o desempenho.

Suporte à infraestrutura de IA com redes e segurança habilitadas por IA

À medida que as organizações adotam infraestrutura de IA para dar suporte a cargas de trabalho e aplicações de IA, elas se deparam com novas exigências em seus ambientes de rede. Essas cargas de trabalho exigem enorme largura de banda, baixa latência e capacidade de resposta em tempo real, muito além do que as soluções de rede tradicionais foram projetadas para oferecer. Para acompanhar esse ritmo, as redes modernas precisam evoluir, e aplicar IA para otimizar o desempenho da rede é uma resposta natural e necessária.

Por exemplo, use a IA para aprimorar o gerenciamento de tráfego e viabilizar o transporte de dados de alta capacidade e baixa latência necessário para cargas de trabalho de IA. Sistemas de rede baseados em IA podem monitorar os padrões de tráfego em tempo real, detectar pontos de congestionamento e ajustar dinamicamente o roteamento e a alocação de largura de banda. Isso garante o desempenho ideal em clusters de computação e pipelines de dados, maximizando a taxa de transferência do tráfego de dados de IA e minimizando a latência.

A IA também pode automatizar a segmentação inteligente da rede para alinhar os segmentos de rede aos clusters de IA. A infraestrutura de IA geralmente envolve clusters isolados de GPUs dedicados a cargas de trabalho específicas. A IA pode analisar automaticamente as cargas de trabalho computacionais, os padrões de tráfego e o comportamento das aplicações e, em seguida, criar ou ajustar segmentos de rede de acordo com as necessidades das cargas de trabalho. Ela também pode atribuir ou realocar dinamicamente recursos de GPU a esses segmentos com base na demanda e nos objetivos de balanceamento de carga.

Como a F5 usa IA para otimizar redes

A F5 reuniu uma equipe centralizada de engenheiros, pesquisadores e arquitetos de IA para ampliar o uso da IA em toda a empresa.

À medida que usamos a IA em nossos produtos para automatizar tarefas de configuração de rede, fornecer análises preditivas e detectar ameaças à segurança, anunciamos hoje que estamos reunindo nossos assistentes de IA em um único F5 AI Assistant em toda a F5 Application Delivery and Security Platform (ADSP). Com uma experiência de usuário consistente, as equipes de SecOps e NetOps podem compreender melhor sua postura de segurança e aproveitar a grande quantidade de informações disponíveis em toda a plataforma, reduzindo as complexidades operacionais de seus ambientes híbridos de multicloud.

O F5 AI Assistant pode simplificar as tarefas operacionais analisando e interpretando automaticamente grandes volumes de dados de logs e telemetria de diversas fontes, além de identificar padrões e anomalias que possam indicar possíveis problemas. Em cenários de redes multinuvem, o AI Assistant pode analisar dados em tempo real, como padrões de tráfego e métricas de desempenho do sistema, para mostrar rapidamente a postura geral do site e ajudar a diagnosticar possíveis problemas, fornecendo ações de acompanhamento relevantes quando necessário. Para as equipes de SecOps, o AI Assistant pode filtrar e analisar solicitações HTTP e eventos de segurança do F5 Web App and API Protection em busca de falsos positivos, permitindo que as equipes se concentrem mais na busca proativa por ameaças e no planejamento estratégico de segurança.

Além disso, a IA agêntica é implantada como parte da F5 ADSP para agir proativamente contra ameaças. Os recursos de IA agêntica podem aprimorar a análise de segurança com correlações mais inteligentes entre logs, inteligência de ameaças e alertas em tempo real, além de reduzir a fadiga de alertas das equipes de segurança ao priorizar os incidentes que representam as ameaças mais críticas.

Os recursos de monitoramento de rede por IA e aprendizado de máquina também estão integrados às soluções de redes multinuvem da F5 para identificar configurações incorretas e otimizar o desempenho da rede.

Saiba como a IA agêntica minimiza a fadiga de alertas e simplifica o gerenciamento de ameaças.

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