Qu’est-ce que l’optimisation des réseaux d’IA ?

L’optimisation des réseaux d’IA utilise l’IA et l’apprentissage automatique pour gérer le trafic et le routage à travers le WAN d’entreprise. Les outils d’IA fonctionnent au niveau de contrôle, analysant la télémétrie, identifiant des modèles et recommandant des modifications de configuration conçues pour améliorer la performance et la fiabilité du WAN d’entreprise.

À mesure que les réseaux d’entreprise deviennent plus distribués avec l’adoption de l’infrastructure cloud et du travail hybride, les inefficacités du réseau ont un impact plus important sur l’entreprise. De plus, la nature dynamique des environnements informatiques – avec des ressources cloud éphémères et des travailleurs en déplacement – signifie que des modifications de configuration doivent être effectuées régulièrement pour optimiser ces environnements.

L’IA peut analyser des données, détecter des modèles et effectuer des mises à jour en temps réel, en suivant l’évolution rapide du WAN d’entreprise. Si l’IA est déployée dans le cadre d’une plateforme SASE, intégrée à l’infrastructure réseau plutôt que déployée comme une solution ponctuelle, cela peut être réalisé sans impacts sur la performance.

Comment définissez-vous l’optimisation des réseaux d’IA ?

L’optimisation des réseaux d’IA utilise l’IA et l’apprentissage automatique pour améliorer la performance du réseau, l’expérience utilisateur et la fiabilité en analysant la télémétrie réseau et en suggérant des améliorations. Cela s’appuie sur des techniques d’optimisation traditionnelles, telles que l’accélération TCP, la compression et les règles QoS statiques, en adoptant des boucles de rétroaction pour tester, valider et améliorer les optimisations potentielles.

L’optimisation des réseaux d’IA s’applique à l’ensemble du WAN d’entreprise, gérant le routage, la QoS, l’allocation de bande passante et potentiellement le placement des politiques de sécurité lorsque cela est pertinent pour la sélection de chemin.

Éléments clés de l’optimisation des réseaux d’IA

L’optimisation des réseaux d’IA met en œuvre une analyse intelligente et une optimisation pour la gestion du réseau. Les éléments clés de l’infrastructure comprennent :

• Collecte de données : Les outils d’IA nécessitent un accès à une télémétrie de haute qualité pour identifier les domaines potentiels d’optimisation. Cela inclut des informations sur tous les éléments du WAN d’entreprise, y compris l’infrastructure sur site et basée sur le cloud.
• Extraction de caractéristiques : L’extraction de caractéristiques distille les données collectées en un ensemble de caractéristiques utiles pour l’analyse. Cela élimine les données bruyantes tout en se concentrant sur des informations utiles.
• Formation et Inférence du Modèle: Avec un accès à des données de haute qualité, l’IA et l’apprentissage automatique peuvent effectuer des analyses et rechercher des tendances. L’apprentissage est effectué de manière continue, permettant au modèle de s’adapter aux changements dans l’infrastructure et l’utilisation du réseau.
• Application dans le Réseau: Les outils d’optimisation de réseau basés sur l’IA peuvent faire des recommandations, mais l’intégration avec d’autres outils de réseau est essentielle pour l’application. L’IA est mieux appliquée dans le cadre d’un déploiement SASE convergé, où les recommandations peuvent être appliquées de manière cohérente sur l’ensemble du WAN d’entreprise.

Comment l’Optimisation de Réseau par IA Fonctionne-t-elle dans les Réseaux Modernes ?

Dans les réseaux modernes, l’optimisation de réseau par IA se trouve généralement dans le panneau de contrôle cloud ou le plan de gestion centralisé d’une architecture SASE ou SD-WAN. Ce système est responsable de la collecte de télémétrie, de l’identification de modèles ou d’anomalies, et de la recommandation ou de l’application automatique de modifications aux politiques de routage et de QoS.

Sélection de Chemin en Temps Réel et Ajustement de Politique

La sélection de chemin est vitale pour la performance du réseau, en particulier pour les déploiements SD-WAN et SASE qui dépendent de l’Internet public. Les systèmes d’IA peuvent analyser les chemins disponibles en fonction de la latence actuelle, du jitter, de la perte de paquets et du débit, offrant des informations et des classements à jour.

Cette visibilité quasi en temps réel permet aux systèmes d’IA d’ajuster dynamiquement la sélection de routes, les files d’attente QoS et l’acheminement du trafic en réponse aux données de performance et aux analyses de trafic. Par exemple, le système pourrait acheminer intelligemment le trafic vidéo et vocal vers des chemins à faible latence et faible jitter tout en utilisant des liens moins coûteux pour transporter le trafic de masse.

Comment l’Optimisation WAN par IA S’inscrit-elle dans ce Tableau ?

L’optimisation WAN par IA se concentre sur l’optimisation du WAN d’entreprise, en choisissant spécifiquement les chemins WAN et en appliquant des optimisations spécifiques au WAN. Avec l’IA, les organisations peuvent aller au-delà des politiques statiques et des algorithmes fixes pour adopter une approche plus dynamique et intelligente.

Quels Problèmes l’Optimisation de Réseau par IA Résout-elle ?

L’optimisation de réseau par IA résout le problème de la latence imprévisible, de la perte de paquets et du jitter au sein des réseaux d’entreprise. Le trafic Internet moderne traverse couramment plusieurs FAI et fournisseurs de cloud, introduisant une complexité qui entraîne une mauvaise performance des SaaS et dégrade l’expérience utilisateur. Avec l’IA, les problèmes peuvent être identifiés et résolus en temps quasi réel, réduisant ainsi les frictions dans l’expérience utilisateur et diminuant la fatigue liée au dépannage parmi les équipes opérationnelles.

Problèmes de performance que l’optimisation du réseau par IA aborde

Le trafic acheminé sur Internet public peut rencontrer divers problèmes en raison de l’instabilité de ces liens réseau. Les symptômes courants incluent :

• latence.
• Jitter
• perte de paquets nulle.
• Des baisses de tension intermittentes
• Une congestion aux échanges Internet partagés
• Une performance SaaS incohérente.

Les outils d’IA sont compétents dans l’identification de motifs, leur permettant de repérer des problèmes courants, tels que la congestion à certaines heures de la journée ou des liens spécifiques souffrant de baisses de tension récurrentes. Sur la base de cette analyse et de la connaissance des liens disponibles, l’IA peut suggérer des itinéraires alternatifs ou appliquer automatiquement ces changements elle-même.

Défis opérationnels que l’IA aide à réduire

Les équipes opérationnelles font face à des défis significatifs lorsqu’elles tentent de diagnostiquer et de résoudre des problèmes liés à la performance du réseau. La distribution croissante des environnements d’entreprise signifie que le trafic réseau d’entreprise peut traverser plusieurs FAI et plateformes cloud. En conséquence, il est difficile et long de déterminer la cause profonde d’un problème.

L’IA aide à réduire les frais généraux et le temps moyen de détection en effectuant une analyse automatique des causes profondes des incidents, offrant des aperçus sur les causes profondes probables. En automatisant le processus d’enquête et de triage, ces outils réduisent la charge sur les opérateurs humains et permettent à des équipes plus petites de prendre rapidement des décisions et de mettre en œuvre des changements pour améliorer la performance de réseaux complexes et distribués.

Quelles données et télémétrie alimentent l’optimisation du réseau par IA ?

Les systèmes d’IA ne sont aussi bons que les données auxquelles ils ont accès. Dans le cas des outils d’optimisation du réseau par IA, ils ont besoin de télémétrie de haute qualité qui offre une visibilité sur l’ensemble du réseau d’entreprise et un aperçu des objectifs clés, tels que la performance du réseau, la sécurité et l’expérience utilisateur.

Les outils d’optimisation du réseau par IA sont couramment déployés dans le cadre de plateformes SASE et SD-WAN, qui collectent déjà les types de données de flux réseau, d’utilisateur, d’application et de sécurité dont les outils d’IA ont besoin. Centraliser ces informations dans un lac de données unique facilite l’accès et l’analyse de ces informations par les outils d’IA.

Métriques de réseau et de couche de transport

Les métriques de réseau et de couche de transport se concentrent sur l’amélioration de la performance et de la fiabilité de l’infrastructure réseau d’une organisation. Les métriques clés incluent :

• latence.
• Jitter
• perte de paquets nulle.
• Débit
• Utilisation du lien
• Taux d’erreur
• Changements de route.

Les modèles d’IA peuvent utiliser ces métriques pour classer la santé de divers liens réseau et prédire la performance future. Par exemple, un lien réseau particulier peut connaître une augmentation de l’utilisation à des moments précis en raison du comportement des utilisateurs ou d’une tâche ou d’un travail programmé. Un outil d’IA qui identifie ce schéma peut fournir des recommandations pour rediriger le trafic vers d’autres liens pendant ces périodes afin de réduire la congestion et la latence.

Les infrastructures SASE mondiales sont idéales pour ce type d’analyse en raison de leur capacité à collecter des télémetries et à comparer la performance à travers plusieurs points d’accès et FAI. Ce champ de vision élargi enrichit les données d’entraînement disponibles pour les modèles d’IA et améliore la sélection des chemins à travers le backbone.

Métriques d’application et d’expérience utilisateur

La surveillance de l’expérience numérique (DEM) tente d’améliorer l’expérience utilisateur en suivant des métriques telles que :

• Télémetrie des appareils utilisateurs
• Temps de réponse des applications
• Taux de succès et d’erreur des transactions
• Résultats des transactions synthétiques

Avec une visibilité sur l’infrastructure réseau et les métriques de couche d’application, les outils d’optimisation réseau basés sur l’IA peuvent corréler la dégradation des métriques DEM avec les conditions au niveau du réseau. Cela leur permet d’identifier des changements et des optimisations potentiels au niveau du réseau qui auraient également un impact positif sur l’expérience utilisateur.

Par exemple, les rapports des utilisateurs concernant des temps de chargement lents pour une application SaaS particulière pourraient inciter à une enquête sur cette application pour identifier des améliorations potentielles. Cependant, une enquête plus large pourrait révéler que le trafic vers cette application SaaS et d’autres passe par un lien qui est souvent surchargé. Des mises à jour de routage qui réduisent la pression sur ce lien auraient un impact positif sur l’expérience utilisateur de toutes les applications SaaS, plutôt que de traiter les symptômes au sein d’une seule application.

Comment la prédiction de congestion par l’IA améliore-t-elle les performances ?

La prédiction de congestion par l’IA utilise des modèles prédictifs pour prévoir quand et où la congestion est susceptible de se produire en fonction des données historiques et de la télémétrie en temps réel. Avec l’IA, les organisations peuvent aller au-delà des alertes simples basées sur des seuils pour identifier des motifs qui indiquent une congestion potentielle. Cela devient de plus en plus important pour les réseaux d’entreprise alors que les employés deviennent plus dépendants des outils de voix et de vidéo ainsi que d’autres applications SaaS sensibles à la latence.

Modèles prédictifs pour la congestion et les pannes

L’IA et l’apprentissage automatique peuvent tirer parti des modèles de séries temporelles et de la détection d’anomalies pour identifier les fenêtres de congestion probables sur des chemins réseau spécifiques ou des points de présence (PoPs). Par exemple, un outil d’IA ayant un accès suffisant aux données historiques pourrait noter des tendances, telles que la propension des employés à consulter leurs e-mails à leur retour d’une pause déjeuner programmée ou le fait que les développeurs et le personnel informatique planifient certaines tâches pour s’exécuter à des moments précis. Avec la connaissance de ces tendances, l’IA peut recommander des itinéraires réseau qui évitent la congestion que ces activités pourraient causer sur des liens réseau particuliers.

Bien que ces sources de congestion soient internes à une entreprise, les outils d’IA hébergés sur une infrastructure SASE multi-locataire ont une visibilité beaucoup plus large. Avec accès aux données sur le comportement agrégé de nombreux clients et géographies, ils peuvent identifier des motifs et effectuer des optimisations à un niveau plus global.

Actions de routage et de QoS guidées par la prédiction

L’IA offre la capacité de prédire les pannes potentielles et la congestion, permettant à l’organisation de prendre des mesures pour atténuer leurs effets. Par exemple, un système d’IA peut acheminer le trafic critique vers des itinéraires alternatifs avant une panne ou ajuster les règles de QoS pour s’assurer que les applications en temps réel sensibles à la latence sont prioritaires pendant les périodes de trafic intense.

La capacité de ces systèmes à s’adapter aux changements dépend du niveau d’implication humaine dans le processus. Dans le cas de problèmes fréquents et prévisibles, l’IA peut prévoir l’incident à temps pour que les humains approuvent les changements. Cependant, l’IA identifiant des signes d’une panne imprévisible imminente peut nécessiter une intervention automatique pour minimiser l’impact. Les organisations devraient mettre en œuvre des contrôles de politique qui dictent quelles décisions peuvent être automatisées et quelles recommandations nécessitent un examen et une approbation humaine.

FAQ sur l’optimisation des réseaux par l’IA

L’optimisation du réseau par l’IA remplace-t-elle les outils traditionnels d’optimisation WAN ?

Non, l’optimisation du réseau par l’IA complète les outils traditionnels d’optimisation WAN, tels que la mise en cache, la compression et l’ajustement TCP. L’IA ajoute une couche d’intelligence et d’adaptabilité, permettant de modifier les configurations et les politiques en réponse aux changements dans l’infrastructure et l’utilisation du réseau. De nombreuses solutions modernes SD-WAN et SASE incluent ces outils traditionnels d’optimisation WAN qui ont du sens dans le contexte, tout en élargissant les capacités par l’intégration de l’IA.

Quelle est la maturité des capacités d’optimisation du réseau par l’IA aujourd’hui ?

Les capacités d’optimisation du réseau assistées par l’IA sont courantes dans les solutions SD-WAN, SASE et d’expérience numérique, mais leur efficacité peut varier. Lors de l’examen des solutions, demandez comment les fonctionnalités de l’IA sont utilisées en production, y compris des cas d’utilisation documentés, tels que la sélection dynamique de chemin, la réduction du bruit dans les alertes et les insights prédictifs.

Comment l’optimisation du réseau par l’IA interagit-elle avec les politiques de sécurité ?

Les outils d’optimisation du réseau par l’IA ont la capacité de rediriger le trafic réseau, mais cela ne se fait pas au détriment de la sécurité. Les outils doivent garantir que le trafic subit toujours une inspection ou des contrôles, mais peuvent faire des recommandations ou des choix entre plusieurs itinéraires sécurisés et conformes aux politiques, et peuvent prioriser certains types de trafic au sein d’un itinéraire. Certaines plateformes peuvent également utiliser l’IA pour analyser les politiques de sécurité et les règles de routage afin d’identifier les améliorations potentielles, telles que la résolution des redondances ou des erreurs de configuration ayant un impact négatif sur la performance du réseau.

Quelles compétences les équipes doivent-elles posséder pour tirer de la valeur de l’optimisation du réseau par l’IA ?

Pour faire fonctionner efficacement une stratégie d’optimisation du réseau par l’IA, les équipes ont besoin de compétences en gestion des données, en IA et en optimisation, ainsi que des fondamentaux en mise en réseau, routage et sécurité. Les opérateurs doivent comprendre quelles données fournir au système d’IA, comment interpréter ses résultats et comment décider quels cas d’utilisation peuvent être entièrement automatisés et lesquels nécessitent une intervention humaine.

Les entreprises ont-elles besoin d’une automatisation complète, ou l’optimisation du réseau par l’IA peut-elle rester avec une intervention humaine ?

L’optimisation du réseau par l’IA peut être déployée dans divers modes, allant de l’automatisation complète à un rôle plus consultatif, où les humains restent impliqués. Souvent, cette option consultative est un bon point de départ pour les entreprises déployant la technologie, leur permettant de tester la visibilité et la qualité des recommandations de l’IA avant de lui permettre d’apporter de manière autonome des modifications à faible risque au routage du réseau. Au fil du temps, les entreprises passent généralement à un mode hybride, où les changements routiniers et répétitifs sont gérés par l’IA, tandis que les humains conservent le contrôle des décisions à fort impact. Quoi qu’il en soit, toutes les recommandations et modifications doivent être enregistrées afin qu’elles puissent être examinées et annulées si nécessaire.