¿Qué es la optimización de redes de IA?

La optimización de redes de IA utiliza IA y ML para gestionar el tráfico y el enrutamiento a través de la WAN corporativa. Las herramientas de IA operan en la capa de control, analizando telemetría, identificando patrones y recomendando cambios de configuración diseñados para mejorar el rendimiento y la fiabilidad de la WAN corporativa.

A medida que las redes corporativas se vuelven más distribuidas con la adopción de infraestructura en la nube y trabajo híbrido, las ineficiencias de la red tienen un mayor impacto en el negocio. Además, la naturaleza dinámica de los entornos de TI – con recursos en la nube efímeros y trabajadores en movimiento – significa que se deben realizar cambios de configuración regularmente para optimizar estos entornos.

La IA puede analizar datos, detectar patrones y realizar actualizaciones en tiempo real, manteniéndose al día con la rápida evolución de la WAN corporativa. Si la IA se implementa como parte de una SASE plataforma, integrada con la infraestructura de red en lugar de ser desplegada como una solución puntual, esto se puede lograr sin impactos en el rendimiento.

¿Cómo defines la optimización de redes de IA?

La optimización de redes de IA utiliza IA y ML para mejorar el rendimiento de la red, la experiencia del usuario y la fiabilidad al analizar la telemetría de la red y sugerir mejoras. Esto se basa en técnicas de optimización tradicionales, como la aceleración de TCP, la compresión y las reglas de QoS estáticas, al adoptar bucles de retroalimentación para probar, validar y mejorar las optimizaciones potenciales.

La optimización de redes de IA se aplica a la totalidad de la WAN corporativa, gestionando el enrutamiento, QoS, asignación de ancho de banda y potencialmente la colocación de políticas de seguridad cuando es relevante para la selección de rutas.

Elementos clave de la optimización de redes de IA

La optimización de redes de IA implementa análisis y optimización inteligentes para la gestión de redes. Los elementos clave de la infraestructura incluyen:

• Recolección de Datos: Las herramientas de IA requieren acceso a telemetría de alta calidad para identificar áreas potenciales de optimización. Esto incluye información sobre todos los elementos de la WAN corporativa, incluyendo infraestructura local y basada en la nube.
• Extracción de Características: La extracción de características destila los datos recopilados en un conjunto de características útiles para el análisis. Esto elimina datos ruidosos mientras se enfoca en información útil.
• Entrenamiento e Inferencia del Modelo: Con acceso a datos de alta calidad, la IA y el ML pueden realizar análisis y buscar tendencias. El aprendizaje se lleva a cabo de manera continua, permitiendo que el modelo se adapte a los cambios en la infraestructura y el uso de la red.
• Aplicación en la Red: Las herramientas de optimización de redes basadas en IA pueden hacer recomendaciones, pero la integración con otras herramientas de red es esencial para su aplicación. La IA se aplica mejor como parte de un despliegue SASE convergente, donde las recomendaciones pueden aplicarse de manera consistente en toda la WAN corporativa.

¿Cómo Funciona la Optimización de Redes con IA en Redes Modernas?

En redes modernas, la optimización de redes con IA típicamente reside en el panel de control en la nube o en el plano de gestión centralizada de una arquitectura SASE o SD-WAN. Este sistema es responsable de recopilar telemetría, identificar patrones o anomalías, y recomendar o aplicar automáticamente cambios en las políticas de enrutamiento y QoS.

Selección de Ruta en Tiempo Real y Ajuste de Políticas

La selección de rutas es vital para el rendimiento de la red, especialmente para despliegues de SD-WAN y SASE que dependen de Internet público. Los sistemas de IA pueden analizar las rutas disponibles en función de la latencia actual, el jitter, la pérdida de paquetes y el rendimiento, ofreciendo información y clasificaciones actualizadas.

Esta visibilidad casi en tiempo real permite que los sistemas de IA ajusten dinámicamente la selección de rutas, las colas de QoS y la dirección del tráfico en respuesta a los datos de rendimiento y análisis de tráfico. Por ejemplo, el sistema podría enrutar inteligentemente el tráfico de video y voz a rutas de baja latencia y bajo jitter, mientras utiliza enlaces menos costosos para transportar tráfico masivo.

¿Cómo se Integra la Optimización de WAN con IA en Este Contexto?

La optimización de WAN con IA se centra en la optimización de la WAN corporativa, eligiendo específicamente las rutas de WAN y aplicando optimizaciones específicas de WAN. Con la IA, las organizaciones pueden ir más allá de políticas estáticas y algoritmos fijos hacia un enfoque más dinámico e inteligente.

¿Qué Problemas Resuelve la Optimización de Redes con IA?

La optimización de redes con IA resuelve el problema de la latencia impredecible, la pérdida de paquetes y el jitter dentro de las redes corporativas. El tráfico de Internet moderno cruza comúnmente múltiples ISP y proveedores de nube, introduciendo complejidad que conduce a un rendimiento deficiente de SaaS y degrada la experiencia del usuario. Con la IA, los problemas pueden ser identificados y abordados en casi tiempo real, reduciendo la fricción en la experiencia del usuario y disminuyendo la fatiga de resolución de problemas entre los equipos de operaciones.

Problemas de rendimiento que la optimización de red por IA aborda

El tráfico enrutado a través de Internet público puede sufrir varios problemas debido a la falta de fiabilidad de estos enlaces de red. Los síntomas comunes incluyen:

• la latencia.
• Jitter
• pérdida de paquetes.
• Apagones intermitentes
• Congestión en intercambios de Internet compartidos
• Rendimiento inconsistente de SaaS.

Las herramientas de IA son hábiles en la identificación de patrones, lo que les permite identificar problemas comunes, como la congestión en horas pico o enlaces específicos que sufren apagones recurrentes. Basado en este análisis y conocimiento de los enlaces disponibles, la IA puede sugerir rutas alternativas o aplicar estos cambios automáticamente.

Desafíos operativos que la IA ayuda a reducir

Los equipos de operaciones enfrentan desafíos significativos al intentar diagnosticar y abordar problemas relacionados con el rendimiento de la red. La creciente distribución de entornos corporativos significa que el tráfico de la red corporativa puede atravesar múltiples ISP y plataformas en la nube. Como resultado, es difícil y lleva tiempo identificar la causa raíz de un problema.

La IA ayuda a reducir la sobrecarga y el tiempo medio de detección al realizar análisis automático de la causa raíz de los incidentes, ofreciendo información sobre las causas probables. Al automatizar el proceso de investigación y triaje, estas herramientas reducen la carga sobre los operadores humanos y permiten que equipos más pequeños tomen decisiones rápidamente e implementen cambios para mejorar el rendimiento de redes complejas y distribuidas.

¿Qué datos y telemetría alimentan la optimización de red por IA?

Los sistemas de IA son tan buenos como los datos a los que tienen acceso. En el caso de las herramientas de optimización de red por IA, necesitan telemetría de alta calidad que proporcione visibilidad de toda la red corporativa y conocimiento de objetivos clave, como el rendimiento de la red, la seguridad y la experiencia del usuario.

Las herramientas de optimización de red por IA se implementan comúnmente como parte de plataformas SASE y SD-WAN, que ya recopilan los tipos de datos de flujo de red, usuario, aplicación y seguridad que requieren las herramientas de IA. Reunir esta información en un único lago de datos centralizado facilita el acceso y análisis de esta información por parte de las herramientas de IA.

Métricas de la Capa de Red y Transporte

Las métricas de la capa de red y transporte se centran en mejorar el rendimiento y la fiabilidad de la infraestructura de red de una organización. Las métricas clave incluyen:

• la latencia.
• Jitter
• pérdida de paquetes.
• Rendimiento
• Utilización del enlace
• Tasas de error
• Cambios de ruta.

Los modelos de IA pueden utilizar estas métricas para clasificar la salud de varios enlaces de red y predecir el rendimiento futuro. Por ejemplo, un enlace de red particular puede experimentar un aumento en el uso en momentos específicos debido al comportamiento del usuario o a una tarea o trabajo programado. Una herramienta de IA que identifica este patrón puede proporcionar recomendaciones que dirijan el tráfico a otros enlaces durante estos momentos para reducir la congestión y la latencia.

Las infraestructuras globales de SASE son ideales para este tipo de análisis debido a su capacidad para recopilar telemetría y comparar el rendimiento a través de múltiples bordes y proveedores de servicios de Internet (ISP). Este campo de visión más amplio enriquece los datos de entrenamiento disponibles para los modelos de IA y mejora la selección de rutas a través de la infraestructura.

Métricas de Aplicación y Experiencia del Usuario

El monitoreo de la experiencia digital (DEM) intenta mejorar la experiencia del usuario al rastrear métricas como:

• Telemetría del dispositivo del usuario
• Tiempos de respuesta de la aplicación
• Tasas de éxito y error de transacciones
• Resultados de transacciones sintéticas

Con visibilidad en la infraestructura de red y métricas de capa de aplicación, las herramientas de optimización de red de IA pueden correlacionar la degradación en las métricas de DEM con condiciones a nivel de red. Esto les permite identificar cambios y optimizaciones potenciales a nivel de red que también tendrían un impacto positivo en la experiencia del usuario.

Por ejemplo, los informes de los usuarios sobre tiempos de carga lentos para una aplicación SaaS particular podrían provocar una investigación en esa aplicación para identificar mejoras potenciales. Sin embargo, una investigación más amplia podría revelar que el tráfico hacia esa y otras aplicaciones SaaS fluye a través de un enlace que comúnmente está sobrecargado. Las actualizaciones de enrutamiento que reducen la carga en este enlace impactarían positivamente en la experiencia del usuario en todas las aplicaciones SaaS, en lugar de abordar los síntomas dentro de una sola aplicación.

¿Cómo mejora la predicción de congestión de IA el rendimiento?

La predicción de congestión de IA utiliza modelos predictivos para prever cuándo y dónde es probable que ocurra congestión, basándose en datos históricos y telemetría en tiempo real. Con IA, las organizaciones pueden ir más allá de simples alertas basadas en umbrales para identificar patrones que indican congestión potencial. Esto es cada vez más importante para las redes empresariales, ya que los empleados dependen más de herramientas de voz y video y otras aplicaciones SaaS sensibles a la latencia.

Modelos Predictivos para Congestión y Cortes de Energía

La IA y el aprendizaje automático pueden aprovechar modelos de series temporales y detección de anomalías para identificar ventanas de congestión probables en rutas de red específicas o puntos de presencia (PoPs). Por ejemplo, una herramienta de IA con acceso suficiente a datos históricos podría notar tendencias, como la propensión de los empleados a revisar su correo electrónico al regresar de un almuerzo programado o el hecho de que los desarrolladores y el personal de TI programan ciertas tareas para ejecutarse en momentos específicos. Con el conocimiento de estas tendencias, la IA puede recomendar rutas de red que eviten la congestión que estas actividades podrían causar en enlaces de red particulares.

Si bien estas fuentes de congestión son internas a un negocio, las herramientas de IA alojadas en una infraestructura SASE multi-tenant tienen una visibilidad mucho más amplia. Con acceso a datos sobre el comportamiento agregado de muchos clientes y geografías, pueden identificar patrones y realizar optimización a un nivel más global.

Acciones de Enrutamiento y QoS Impulsadas por Predicción

La IA ofrece la capacidad de predecir posibles cortes de energía y congestión, permitiendo a la organización tomar medidas para mitigar sus efectos. Por ejemplo, un sistema de IA puede enrutar tráfico crítico a rutas alternativas antes de un corte de energía o ajustar las reglas de QoS para asegurar que las aplicaciones en tiempo real sensibles a la latencia sean priorizadas durante los momentos de tráfico máximo.

La capacidad de estos sistemas para adaptarse a los cambios depende del nivel de intervención humana en el proceso. En el caso de problemas frecuentes y predecibles, la IA puede prever el incidente a tiempo para que los humanos aprueben los cambios. Sin embargo, la IA que identifica signos de una interrupción inminente e impredecible puede requerir intervención automática para minimizar el impacto. Las organizaciones deben implementar controles de políticas que dictaminen qué decisiones pueden ser automatizadas y qué recomendaciones requieren revisión y aprobación humana.

Preguntas Frecuentes sobre la Optimización de Redes con IA

¿La optimización de redes con IA reemplaza a las herramientas tradicionales de optimización de WAN?

No, la optimización de redes con IA complementa las herramientas tradicionales de optimización de WAN, como el almacenamiento en caché, la compresión y la optimización de TCP. La IA añade una capa de inteligencia y adaptabilidad, permitiendo que las configuraciones y políticas se modifiquen en respuesta a los cambios en la infraestructura y el uso de la red. Muchas soluciones modernas de SD-WAN y SASE incluyen esas herramientas tradicionales de optimización de WAN que tienen sentido en contexto, al mismo tiempo que amplían las capacidades mediante la integración de IA.

¿Qué tan maduras son hoy en día las capacidades de optimización de redes con IA?

Las capacidades de optimización de redes asistidas por IA son comunes en SD-WAN, SASE y soluciones de experiencia digital, pero su efectividad puede variar. Al considerar soluciones, pregunte sobre cómo se utilizan las características de IA en producción, incluyendo casos de uso documentados, como la selección dinámica de rutas, la reducción de ruido en alertas y los conocimientos predictivos.

¿Cómo interactúa la optimización de redes con IA con las políticas de seguridad?

Las herramientas de optimización de redes con IA tienen la capacidad de redirigir el tráfico de la red, pero esto no se hace a expensas de la seguridad. Las herramientas deben asegurar que el tráfico aún sea inspeccionado o controlado, pero pueden hacer recomendaciones o elecciones entre múltiples rutas seguras y conformes a las políticas, y pueden priorizar ciertos tipos de tráfico dentro de una ruta. Algunas plataformas también pueden utilizar IA para analizar políticas de seguridad y reglas de enrutamiento para identificar posibles áreas de mejora, como abordar redundancias o configuraciones incorrectas que tienen un impacto negativo en el rendimiento de la red.

¿Qué habilidades necesitan los equipos para obtener valor de la optimización de redes con IA?

Para operar efectivamente una estrategia de optimización de redes con IA, los equipos necesitan habilidades en gestión de datos, IA y optimización, así como fundamentos en redes, enrutamiento y seguridad. Los operadores deben entender qué datos alimentar al sistema de IA, cómo interpretar sus resultados y cómo decidir qué casos de uso pueden ser completamente automatizados y cuáles requieren la intervención humana.

¿Las empresas necesitan una automatización completa, o puede la optimización de redes con IA mantenerse con intervención humana?

La optimización de redes con IA puede implementarse en varios modos, que van desde la automatización completa hasta un rol más consultivo, donde los humanos permanecen en el proceso. A menudo, esta opción consultiva es un buen punto de partida para las empresas que implementan la tecnología, permitiéndoles probar la visibilidad y la calidad de las recomendaciones de la IA antes de permitirle hacer cambios de bajo riesgo en el enrutamiento de la red de manera autónoma. Con el tiempo, las empresas comúnmente pasan a un modo híbrido, donde los cambios rutinarios y repetitivos son gestionados por IA, mientras que los humanos mantienen el control de decisiones de alto impacto. Independientemente, todas las recomendaciones y cambios deben ser registrados para que puedan ser revisados y revertidos si es necesario.