Wat is AI-netwerkoptimalisatie?

AI-netwerkoptimalisatie maakt gebruik van AI en ML voor het beheren van verkeer en routering over het bedrijfs-WAN. AI-tools opereren op de controlelaag, analyseren telemetrie, identificeren patronen en bevelen configuratiewijzigingen aan die zijn ontworpen om de prestaties en betrouwbaarheid van het bedrijfs-WAN te verbeteren.

Naarmate bedrijfsnetwerken meer gedistribueerd worden met de adoptie van cloudinfrastructuur en hybride werk, hebben netwerkinefficiënties een grotere impact op het bedrijf. Bovendien betekent de dynamische aard van IT-omgevingen – met tijdelijke cloudbronnen en reizende werknemers – dat configuratiewijzigingen regelmatig moeten worden aangebracht om deze omgevingen te optimaliseren.

AI kan gegevens analyseren, patronen detecteren en updates in real-time aanbrengen, en zo gelijke tred houden met de snelle evolutie van het bedrijfs-WAN. Als AI wordt ingezet als onderdeel van een SASE-platform, geïntegreerd met de netwerkinfrastructuur in plaats van als een puntoplossing, kan dit worden bereikt zonder prestatie-impact.

Hoe definieert u AI-netwerkoptimalisatie?

AI-netwerkoptimalisatie maakt gebruik van AI en ML om de netwerkprestaties, gebruikerservaring en betrouwbaarheid te verbeteren door netwerktelemetrie te analyseren en verbeteringen voor te stellen. Dit bouwt voort op traditionele optimalisatietechnieken, zoals TCP-versnelling, compressie en statische QoS-regels, door feedbackloops te adopteren om potentiële optimalisaties te testen, valideren en verbeteren.

AI-netwerkoptimalisatie is van toepassing op het geheel van het bedrijfs-WAN, waarbij routering, QoS, bandbreedteallocatie en mogelijk de plaatsing van beveiligingsbeleid worden beheerd wanneer dit relevant is voor padselectie.

Kerncomponenten van AI-netwerkoptimalisatie

AI-netwerkoptimalisatie implementeert intelligente analyse en optimalisatie voor netwerkbeheer. Belangrijke elementen van de infrastructuur zijn:

• Gegevensverzameling: AI-tools hebben toegang nodig tot hoogwaardige telemetrie om potentiële gebieden voor optimalisatie te identificeren. Dit omvat inzicht in alle elementen van het bedrijfs-WAN, inclusief on-premise en cloudgebaseerde infrastructuur.
• Kenmerkenextractie: Kenmerkenextractie destilleert verzamelde gegevens tot een set nuttige kenmerken voor analyse. Dit elimineert ruisende gegevens terwijl de focus ligt op nuttige informatie.
• Model Training en Inferentie: Met toegang tot hoogwaardige gegevens kunnen AI en ML analyses uitvoeren en naar trends zoeken. Leren gebeurt continu, waardoor het model zich kan aanpassen aan veranderingen in netwerkstructuur en gebruik.
• Handhaving in het Netwerk: AI-netwerkoptimalisatietools kunnen aanbevelingen doen, maar integratie met andere netwerktools is essentieel voor handhaving. AI wordt het beste toegepast als onderdeel van een geconvergeerde SASE-implementatie, waar aanbevelingen consistent kunnen worden toegepast over het gehele bedrijfs-WAN.

Hoe Werkt AI Netwerkoptimalisatie in Moderne Netwerken?

In moderne netwerken bevindt AI-netwerkoptimalisatie zich doorgaans in het cloudbeheerpaneel of het gecentraliseerde beheervlak van een SASE- of SD-WAN-architectuur. Dit systeem is verantwoordelijk voor het verzamelen van telemetrie, het identificeren van patronen of anomalieën, en het aanbevelen of automatisch toepassen van wijzigingen in routering en QoS-beleid.

Realtime Padselectie en Beleid Aanpassing

Padselectie is van vitaal belang voor de netwerkprestaties, vooral voor SD-WAN- en SASE-implementaties die afhankelijk zijn van het openbare internet. AI-systemen kunnen beschikbare paden analyseren op basis van huidige latentie, jitter, pakketverlies en doorvoersnelheid, en bieden actuele informatie en ranglijsten.

Deze bijna-realtime zichtbaarheid stelt AI-systemen in staat om dynamisch de routekeuze, QoS-queues en verkeerssturing aan te passen in reactie op prestatiegegevens en verkeersanalyses. Bijvoorbeeld, het systeem zou video- en spraakverkeer intelligent kunnen routeren naar paden met lage latentie en lage jitter, terwijl goedkopere verbindingen worden gebruikt voor bulkverkeer.

Hoe Past AI WAN Optimalisatie In Dit Beeld?

AI WAN-optimalisatie richt zich op de optimalisatie van het bedrijfs-WAN, specifiek het kiezen van WAN-paden en het toepassen van WAN-specifieke optimalisaties. Met AI kunnen organisaties verder gaan dan statische beleidsregels en vaste algoritmen naar een dynamischer en intelligenter benadering.

Welke Problemen Lost AI Netwerkoptimalisatie Op?

AI-netwerkoptimalisatie lost het probleem op van onvoorspelbare latentie, pakketverlies en jitter binnen bedrijfsnetwerken. Modern internetverkeer kruist vaak meerdere ISP’s en cloudproviders, wat complexiteit introduceert die leidt tot slechte SaaS-prestaties en de gebruikerservaring degradeert. Met AI kunnen problemen bijna in real-time worden geïdentificeerd en aangepakt, waardoor de wrijving in de gebruikerservaring wordt verminderd en de vermoeidheid bij het oplossen van problemen onder operationele teams afneemt.

Prestatieproblemen die AI-netwerkoptimalisatie aanpakt

Verkeer dat over het openbare internet wordt geleid, kan verschillende problemen ondervinden door de onbetrouwbaarheid van deze netwerkverbindingen. Veelvoorkomende symptomen zijn:

• Latentie
• Jitter
• Pakketverlies
• Intermittente stroomonderbrekingen
• Congestie bij gedeelde internetuitwisselingen
• Inconsistente SaaS-prestaties.

AI-tools zijn bedreven in patroonherkenning, waardoor ze veelvoorkomende problemen kunnen identificeren, zoals congestie op bepaalde tijdstippen of specifieke verbindingen die herhaaldelijk stroomonderbrekingen ondervinden. Op basis van deze analyse en kennis van beschikbare verbindingen kan de AI alternatieve routes voorstellen of deze wijzigingen automatisch zelf toepassen.

Operationele uitdagingen die AI helpt verminderen

Operationele teams staan voor aanzienlijke uitdagingen bij het proberen te diagnosticeren en aan te pakken van problemen met betrekking tot netwerkprestaties. De groeiende verspreiding van bedrijfsomgevingen betekent dat bedrijfsnetwerkverkeer meerdere ISP’s en cloudplatforms kan doorkruisen. Als gevolg hiervan is het moeilijk en tijdrovend om de oorzaak van een probleem vast te stellen.

AI helpt de overhead en de gemiddelde tijd tot detectie te verminderen door automatische oorzaak-analyse voor incidenten uit te voeren, en biedt inzichten in waarschijnlijke oorzaken. Door het onderzoek en het triageproces te automatiseren, verminderen deze tools de belasting van menselijke operators en stellen ze kleinere teams in staat om snel beslissingen te nemen en wijzigingen door te voeren om de prestaties van complexe, gedistribueerde netwerken te verbeteren.

Welke gegevens en telemetrie voeden AI-netwerkoptimalisatie?

AI-systemen zijn slechts zo goed als de gegevens waartoe zij toegang hebben. In het geval van AI-netwerkoptimalisatietools hebben zij hoogwaardige telemetrie nodig die zicht biedt op het gehele bedrijfsnetwerk en inzicht in belangrijke doelen, zoals netwerkprestaties, beveiliging en de gebruikerservaring.

AI-netwerkoptimalisatietools worden vaak ingezet als onderdeel van SASE- en SD-WAN-platforms, die al de soorten netwerkverkeer, gebruikers-, applicatie- en beveiligingsgegevens verzamelen die AI-tools vereisen. Het samenbrengen van deze informatie in een enkele, gecentraliseerde datameer maakt het gemakkelijker voor AI-tools om toegang te krijgen tot en deze informatie te analyseren.

Netwerk- en transportlaagmetriek

Netwerk- en transportlaagmetriek richt zich op het verbeteren van de prestaties en betrouwbaarheid van de netwerkinfrastructuur van een organisatie. Belangrijke metriek omvatten:

• Latentie
• Jitter
• Pakketverlies
• Doorvoer
• Linkgebruik
• Foutpercentages
• Routewijzigingen.

AI-modellen kunnen deze metriek gebruiken om de gezondheid van verschillende netwerkverbindingen te classificeren en toekomstige prestaties te voorspellen. Bijvoorbeeld, een bepaalde netwerkverbinding kan op bepaalde tijden een toename in gebruik zien vanwege gebruikersgedrag of een geplande taak of job. Een AI-tool die dit patroon identificeert, kan aanbevelingen doen om verkeer tijdens deze tijden naar andere verbindingen te routeren om congestie en latentie te verminderen.

Wereldwijde SASE-ruggengraat is bij uitstek geschikt voor dit type analyse vanwege hun vermogen om telemetrie te verzamelen en prestaties over meerdere randapparaten en ISP’s te vergelijken. Dit bredere perspectief verrijkt de trainingsgegevens die beschikbaar zijn voor AI-modellen en verbetert de padselectie over de ruggengraat.

Applicatie- en gebruikerservaringmetriek

Digitale ervaringsmonitoring (DEM) probeert de gebruikerservaring te verbeteren door metriek zoals te volgen:

• Telemetrie van gebruikersapparaten
• Reactietijden van applicaties
• Transactiesucces- en foutpercentages
• Resultaten van synthetische transacties

Met zicht op de netwerkinfrastructuur en applicatielaagstatistieken kunnen AI-netwerkoptimalisatietools de verslechtering van DEM-statistieken correleren met netwerkniveau-omstandigheden. Dit stelt hen in staat om potentiële wijzigingen en optimalisaties op netwerkniveau te identificeren die ook een positieve impact op de gebruikerservaring zouden hebben.

Bijvoorbeeld, gebruikersrapporten over trage laadtijden voor een bepaalde SaaS-app kunnen een onderzoek naar die app uitlokken om mogelijke verbeteringen te identificeren. Echter, een breder onderzoek kan onthullen dat het verkeer naar die en andere SaaS-apps over een verbinding stroomt die vaak overbelast is. Routeringsupdates die de druk op deze verbinding verminderen, zouden een positieve impact hebben op de gebruikerservaring van alle SaaS-apps, in plaats van alleen de symptomen binnen een enkele app aan te pakken.

Hoe Verbeteren AI Congestievoorspellingen de Prestaties?

AI-congestievoorspelling gebruikt voorspellende modellen om te voorspellen wanneer en waar congestie waarschijnlijk zal optreden op basis van historische gegevens en realtime telemetrie. Met AI kunnen organisaties verder gaan dan eenvoudige drempelgebaseerde waarschuwingen om patronen te identificeren die wijzen op potentiële congestie. Dit is steeds belangrijker voor bedrijfsnetwerken, aangezien werknemers steeds afhankelijker worden van spraak- en video-tools en andere latency-gevoelige SaaS-apps.

Voorspellende Modellen voor Congestie en Brownouts

AI en ML kunnen tijdreeksmodellen en anomaliedetectie benutten om waarschijnlijke congestievensters op specifieke netwerkpaden of PoPs te identificeren. Bijvoorbeeld, een AI-tool met voldoende toegang tot historische gegevens kan trends opmerken, zoals de neiging van werknemers om hun e-mail te controleren na terugkeer van een geplande lunchpauze of het feit dat ontwikkelaars en IT-personeel bepaalde taken plannen om op specifieke tijden uit te voeren. Met kennis van deze trends kan de AI netwerkroutes aanbevelen die de netwerkcongestie vermijden die deze activiteiten op bepaalde netwerkverbindingen kunnen veroorzaken.

Hoewel deze bronnen van congestie intern zijn voor een bedrijf, hebben AI-tools die op een multi-tenant SASE-backbone zijn gehost veel bredere zichtbaarheid. Met toegang tot gegevens over het aggregaatgedrag van veel klanten en geografische gebieden kunnen zij patronen identificeren en optimalisatie op een meer wereldwijde schaal uitvoeren.

Routering en QoS-acties Gedreven door Voorspelling

AI biedt de mogelijkheid om potentiële brownouts en congestie te voorspellen, waardoor de organisatie actie kan ondernemen om de effecten ervan te mitigeren. Bijvoorbeeld, een AI-systeem kan kritisch verkeer van tevoren naar alternatieve routes leiden in afwachting van een brownout of QoS-regels aanpassen om ervoor te zorgen dat latency-gevoelige, realtime applicaties tijdens piekverkeer worden geprioriteerd.

Het vermogen van deze systemen om zich aan te passen aan veranderingen hangt af van de mate van menselijke betrokkenheid in het proces. In het geval van frequente, voorspelbare problemen kan AI het incident tijdig voorspellen zodat mensen wijzigingen kunnen goedkeuren. Echter, AI die tekenen van een onvoorspelbare, aanstaande storing identificeert, kan automatische interventie vereisen om de impact te minimaliseren. Organisaties moeten beleidscontroles implementeren die bepalen welke beslissingen geautomatiseerd kunnen worden en welke aanbevelingen menselijke beoordeling en goedkeuring vereisen.

Veelgestelde vragen over AI-netwerkoptimalisatie

Vervangt AI-netwerkoptimalisatie traditionele WAN-optimalisatietools?

Nee, AI-netwerkoptimalisatie versterkt traditionele WAN-optimalisatietools, zoals caching, compressie en TCP-tuning. AI voegt een laag van intelligentie en aanpassingsvermogen toe, waardoor configuraties en beleidsregels kunnen worden aangepast in reactie op veranderingen in de netwerkinfrastructuur en het gebruik. Veel moderne SD-WAN- en SASE-oplossingen bevatten die traditionele WAN-optimalisatietools die in context logisch zijn, terwijl ze ook de mogelijkheden uitbreiden door AI te integreren.

Hoe volwassen zijn de mogelijkheden voor AI-netwerkoptimalisatie vandaag de dag?

AI-ondersteunde netwerkoptimalisatiecapaciteiten zijn gebruikelijk in SD-WAN, SASE en digitale ervaringoplossingen, maar hun effectiviteit kan variëren. Bij het overwegen van oplossingen, vraag naar hoe AI-functies in productie worden gebruikt, inclusief gedocumenteerde use cases, zoals dynamische padselectie, ruisreductie in waarschuwingen en voorspellende inzichten.

Hoe interageert AI-netwerkoptimalisatie met beveiligingsbeleid?

AI-netwerkoptimalisatietools hebben de mogelijkheid om netwerkverkeer om te leiden, maar dit gaat niet ten koste van de beveiliging. Tools moeten ervoor zorgen dat verkeer nog steeds wordt gecontroleerd of onderworpen aan controles, maar kunnen aanbevelingen of keuzes maken tussen meerdere veilige, beleidsconforme routes, en kunnen bepaalde soorten verkeer binnen een route prioriteren. Sommige platforms kunnen ook AI gebruiken om beveiligingsbeleid en routeringsregels te analyseren om potentiële ruimte voor verbetering te identificeren, zoals het aanpakken van redundancies of misconfiguraties die een negatieve impact hebben op de netwerkprestaties.

Welke vaardigheden hebben teams nodig om waarde te halen uit AI-netwerkoptimalisatie?

Om een AI-netwerkoptimalisatiestrategie effectief te kunnen uitvoeren, hebben teams vaardigheden nodig in databeheer, AI en optimalisatie, evenals hun basisprincipes in netwerken, routering en beveiliging. Operators moeten begrijpen welke gegevens aan het AI-systeem moeten worden gevoed, hoe ze de resultaten moeten interpreteren en hoe ze moeten beslissen welke use cases volledig geautomatiseerd kunnen worden en welke een mens in de lus vereisen.

Hebben ondernemingen volledige automatisering nodig, of kan AI-netwerkoptimalisatie menselijk in de lus blijven?

AI-netwerkoptimalisatie kan in verschillende modi worden ingezet, variërend van volledige automatisering tot een meer adviserende rol, waarbij mensen in de lus blijven. Vaak is deze adviserende optie een goed startpunt voor bedrijven die de technologie implementeren, waardoor ze de zichtbaarheid en de kwaliteit van de aanbevelingen van de AI kunnen testen voordat ze het toestaan om autonoom laag-risico wijzigingen in de netwerkroutering aan te brengen. In de loop der tijd verhuizen ondernemingen vaak naar een hybride modus, waarbij routinematige en repetitieve wijzigingen door AI worden beheerd, terwijl mensen de controle behouden over beslissingen met grote impact. Desondanks moeten alle aanbevelingen en wijzigingen worden vastgelegd, zodat ze kunnen worden herzien en indien nodig ongedaan gemaakt.