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Avec la sortie publique de ChatGPT et l’investissement financier de 10 milliards de dollars de Microsoft dans OpenAI, l’intelligence artificielle (IA) gagne rapidement l’approbation du grand public. Pour les professionnels des réseaux d’entreprise, cela suggère qu’il existe une possibilité très réelle que le trafic de l’IA affecte leurs réseaux de manière significative, à la fois favorable et défavorable.
Comme l’IA finit par devenir une fonction essentielle dans les applications logicielles critiques , comment les équipes réseau et les spécialistes réseau doivent-ils s’adapter pour garder une longueur d’avance ?
Andrew Coward, GM of Software Application Defined Networking chez IBM, affirme que l’entreprise a actuellement perdu le contrôle de ses réseaux. Le passage au cloud a en fait laissé le réseau d’entreprise standard bloqué, et l’IA et l’automatisation sont nécessaires si les entreprises ont l’intention de reprendre le contrôle.
« Le centre de gravité s’est déplacé du centre d’information d’entreprise vers un environnement multicloud hybride, mais le réseau a été créé pour un monde où tout le trafic se dirige toujours vers les données. Cela signifie qu’un certain nombre d’éléments du réseau qui déterminent le flux de trafic et la politique sont désormais hors de la portée et du contrôle des équipes réseau de l’entreprise », a déclaré Coward.
Des recherches récentes d’Enterprise Management Associates (EMA) corroborent les observations de Coward. Selon le rapport 2022 Network Management Megatrends de l’EMA, alors que 99 % des entreprises ont en fait adopté au moins un service de cloud public et 72 % ont une stratégie multicloud, seuls 18 % des 400 organisations informatiques interrogées pensent que leurs outils existants fonctionnent à la surveillance nuages publics. L’IA peut aider à surveiller les réseaux.
L’IA met l’accent sur les réseaux de manière évidente et non évidente. Il est évident que les organisations qui utilisent des outils d’IA basés sur le cloud, tels qu’OpenAI, IBM Watson ou AWS DeepLens, doivent gérer un trafic important entre le cloud et les centres de données d’entreprise pour former les outils. Former l’IA et la maintenir présente nécessite de faire la navette entre d’énormes quantités de données. Ce qui est moins évident, c’est que l’IA entre dans l’entreprise par des portes latérales, se faufilant grâce à des capacités développées dans d’autres outils. L’intelligence artificielle ajoute de l’intelligence à tout, des outils de production de contenu aux moteurs anti-spam, en passant par les applications logicielles de sécurité vidéo et les appareils périphériques, et bon nombre de ces outils communiquent en permanence sur le WAN avec les informations de l’entreprise. Cela peut entraîner des pics de trafic et des problèmes de latence, parmi une série d’autres problèmes.
Du côté favorable du grand livre, les outils de gestion et de suivi du trafic alimentés par l’IA commencent à aider les équipes réseau aux ressources limitées à faire face avec la complexité et la fragilité des réseaux distribués multi-cloud. Dans le même temps, les services réseau modernes tels que SD-WAN, SASE et 5G comptent également sur l’IA pour des choses telles que le routage intelligent, l’équilibrage de charge et le découpage du réseau.
Cependant, comme l’IA prend en charge davantage de fonctions réseau, est-il judicieux pour les chefs d’entreprise de faire confiance à cette innovation ?
Est-ce une bonne idée de faire confiance à l’IA pour les réseaux critiques ?
Les experts qui seront chargés d’utiliser l’IA pour rendre possible la mise en réseau de nouvelle génération ne sont pas étonnamment sceptiques quant aux nombreuses affirmations surchauffées des fournisseurs d’IA.
« Les opérations de réseau gèrent ce que beaucoup perçoivent comme un environnement complexe et fragile. Ainsi, de nombreuses équipes craignent d’utiliser l’IA pour prendre des décisions en raison des interruptions potentielles du réseau », a déclaré Jason Normandin, responsable produit netops pour Broadcom Software.
Les groupes d’exploitation qui ne comprennent pas ou n’ont pas accès au le raisonnement sous-jacent du modèle d’IA sera difficile à convaincre. « Pour s’assurer de l’adhésion des groupes d’exploitation du réseau, il est essentiel de maintenir une surveillance humaine sur les gadgets et les systèmes compatibles avec l’IA », a déclaré Normandin.
Pour s’appuyer sur l’IA, les experts en réseau ont besoin d’une « IA explicable ». « , ou une IA qui n’est pas une boîte noire mais qui expose son fonctionnement interne. « La structure qui s’appuie sur l’IA en tant que compagnon de confiance commence par la compréhension de ses capacités et de ses limites et sa vérification dans un environnement réglementé avant la mise en œuvre », a déclaré le Dr Adnan Masood, architecte en chef de l’IA chez Digital Change Business UST.
L’IA explicable et interprétable permet aux équipes du réseau de comprendre comment l’IA parvient à ses choix, tandis que les mesures clés permettent aux groupes du réseau de suivre son efficacité. « Le suivi continu des performances de l’IA et des commentaires des employés sur les événements est également un moyen crucial d’instaurer la confiance », a ajouté Masood. « La confiance dans l’IA n’est pas une question de foi aveugle, mais plutôt de comprendre ses capacités et de l’utiliser comme un outil précieux pour améliorer les performances de votre groupe. »
Normandin de Broadcom garde à l’esprit que même si les experts en réseau peuvent être réticents à » donner le volant » à l’IA, il existe une méthode intermédiaire. « Les moteurs de suggestion peuvent être un excellent compromis entre un manuel et des systèmes totalement automatisés », a-t-il déclaré. « De tels services permettent aux experts humains de prendre leurs propres décisions en fin de compte tout en offrant aux utilisateurs d’évaluer les suggestions proposées. Cette méthode permet une boucle de rétroaction de formation continue, offrant la possibilité d’améliorer dynamiquement les modèles en utilisant la contribution des opérateurs. »
L’IA peut aider le support réseau avec un chat en langage naturel.
Alors que les réseaux d’entreprise deviennent de plus en plus complexes, distribués et encombrés, l’IA aide les équipes réseau à court de ressources à suivre le rythme. « Le besoin d’une connexion immédiate et élastique dans toute l’entreprise n’est plus seulement une option ; c’est l’enjeu d’une organisation efficace », a déclaré Coward d’IBM. « C’est pourquoi l’industrie vise à appliquer l’IA et des options d’automatisation intelligentes au réseau. »
Le fait est que les outils alimentés par l’IA se répandent actuellement dans les réseaux cloud et d’entreprise, et la variété d’outils qui incluent L’IA continuera d’augmenter dans un avenir prévisible. Le réseautage d’entreprise fait partie des secteurs qui adoptent le plus l’IA et l’automatisation. L’IA est actuellement utilisée pour une vaste gamme de fonctions réseau, consistant en la surveillance des performances, la suppression des alarmes, l’analyse des causes profondes et la détection des anomalies.
Par exemple, Meraki Insight de Cisco examine les problèmes d’efficacité du réseau et aide à dépannage; Juniper’s Mist AI automatise la configuration du réseau et gère l’optimisation ; et Watson AIOps d’IBM automatise les opérations informatiques et améliore la prestation de services.
L’IA est également utilisée pour améliorer l’expérience client. « La capacité de l’IA à s’adapter et à découvrir la connexion client-cloud au fur et à mesure qu’elle se modifie rendra l’IA parfaite pour les cas d’utilisation du réseau les plus dynamiques », a déclaré Bob Friday, directeur de l’IA chez Juniper Networks. Friday a déclaré qu’à mesure que la société devient plus mobile, l’expérience utilisateur sans fil devient de plus en plus compliquée. C’est un problème car les réseaux sans fil sont désormais essentiels à la vie des membres du personnel, en particulier à l’ère du travail à domicile, ce qui oblige le service informatique à prendre en charge les utilisateurs dans des environnements sur lesquels il n’a que peu ou pas de contrôle.
C’est pourquoi l’assistance basée sur l’IA figure parmi les premiers cas d’utilisation les plus populaires.
« L’IA rend possible la prochaine ère de la recherche et des chatbots », a déclaré Friday. « L’objectif d’achèvement est un environnement dans lequel les utilisateurs bénéficient d’une efficacité stable et constante et n’ont plus besoin de dépenser de précieuses ressources informatiques pour des montagnes de tickets d’assistance. »
Chatbots et assistants virtuels construits avec le traitement du langage naturel (NLP) et Natural Language Understanding (NLU) peut comprendre les préoccupations que les utilisateurs posent dans leurs propres mots. Le système réagit avec des informations et des suggestions spécifiques basées sur des observations faites sur le LAN, le WLAN et le WAN.
« Lorsque cette analyse et cette automatisation client-cloud n’étaient tout simplement pas possibles il y a quelques années, aujourd’hui les chatbots peuvent utiliser les capacités de la PNL pour fournir un contexte et des indications aux entrées des utilisateurs, permettant à l’IA de proposer la meilleure réponse », a déclaré Friday. « Cela va bien au-delà des actions faciles de type « oui » ou « non » qui provenaient initialement des chatbots standard. Avec de bien meilleures capacités de PNL, les chatbots peuvent progresser pour finir par être plus conviviaux, au point où les utilisateurs auront du mal faire la distinction entre un bot et un humain. »
Les premières étapes de cette vision sont déjà en cours. L’IA est actuellement utilisée pour aider les entreprises du Fortune 500 à réaliser des tâches telles que la gestion de la connexion utilisateur de bout en bout et la fourniture de tout nouveaux services 5G.
L’espace se tourne vers les opérations et l’assistance alimentées par l’IA.
Retail énorme Les réseaux WLAN en magasin de Gap ont été créés à l’origine pour accueillir une poignée d’appareils mobiles. Désormais, ces réseaux sont utilisés non seulement pour les connexions des employés aux ressources centrales, mais également pour connecter les appareils des consommateurs et une variété croissante de gadgets IdO de vente au détail dans des milliers de magasins.
« Le sans fil dans la vente au détail est vraiment difficile », a déclaré Snehal Patel, concepteur de réseau international pour Space
Inc. Au fur et à mesure que de plus en plus de clients se connectaient aux WLAN de l’espace, une série de problèmes est apparue. « Les magasins ont besoin d’une capacité sans fil suffisante pour soutenir l’innovation, et l’équipe d’exploitation du réseau a besoin d’une bien meilleure visibilité sur les problèmes lorsqu’ils surviennent », a déclaré Patel.
L’équipe informatique de Space a recherché une technologie WLAN qui tirerait parti de l’échelle et résilience des clouds publics, mais l’équipe souhaitait également une plate-forme comprenant des outils tels que l’IA et l’automatisation qui permettraient à leurs réseaux d’évoluer pour répondre à la demande future.
Gap a finalement choisi un ensemble d’outils de Juniper. Gap a lancé Juniper’s Mist AI, une plate-forme d’assistance et d’opérations réseau alimentée par l’IA, Marvis VNA, un assistant réseau virtuel conçu pour fonctionner avec Mist AI, et le service SD-WAN de Juniper.
Le groupe des opérations de Gap peut désormais demander Marvis s’inquiète, et non seulement il leur dira ce qui ne va pas avec le réseau, mais il recommandera également les prochaines étapes pour résoudre le problème.
« Avant Mist, nous avons investi beaucoup plus de temps dans le dépannage, » Patel a dit. Maintenant, Mist mesure continuellement l’efficacité standard, et s’il y a un écart, Marvin aide le groupe d’exploitation à reconnaître le problème. Grâce à une exposition accrue à l’état du réseau et à l’analyse des causes profondes des problèmes de réseau, Gap a réduit de 85 % les visites de son personnel technique dans les magasins.
Meal taps AI to scale 5G for enterprise customers.
Une autre entreprise du Fortune 500 qui a adopté l’IA pour moderniser son réseau est DISH Network, qui a en fait déployé l’IA pour rendre possible de tout nouveaux services 5G. DISH constatait une demande croissante de services 5G professionnels, mais avait du mal à optimiser son infrastructure pour répondre à ce besoin.
Les consommateurs professionnels recherchaient des services 5G pour permettre de nouveaux cas d’utilisation, tels que des villes, réseaux de drones agricoles et usines intelligentes. Ces cas d’utilisation nécessitent des connexions sécurisées, privées, à faible latence et stables sur des ressources partagées.
Meal a compris qu’il lui fallait moderniser sa pile réseau et a recherché des outils qui l’aideraient à fournir des réseaux 5G personnels aux entreprises. consommateurs à la demande et avec des SLA garantis. Cela n’était pas possible avec les outils traditionnels.
DISH s’est appuyé sur IBM pour obtenir de l’aide. Les logiciels et services d’automatisation et d’orchestration de réseau alimentés par l’IA d’IBM permettent à meal d’apporter l’orchestration de réseau 5G aux plateformes d’entreprise et d’exploitation. L’orchestration basée sur l’intention, un processus d’automatisation piloté par logiciel et l’IA sous-tendent désormais l’architecture réseau 5G native du cloud de DISH.
DISH prévoit également d’utiliser IBM Cloud Pak pour l’automatisation du réseau, une solution d’IA et d’apprentissage automatique. suite logicielle d’automatisation et d’orchestration du réseau, pour débloquer de nouvelles sources de revenus, telles que l’expédition à la demande de services de réseau 5G privés.
Cloud Pak automatise le processus compliqué et fastidieux de production de pièces de réseau 5G, qui peuvent ensuite être configurés en tant que réseaux personnels. En automatisant le processus, DISH peut développer des réseaux personnels de classe entreprise sur des éléments 5G aussi rapidement que la demande émerge, avec des SLA.
Le découpage de réseau sophistiqué alimenté par l’IA permet à DISH de fournir des services 5G qui sont adapté à chaque entreprise. Les entreprises peuvent définir des niveaux de service pour chaque appareil de leur réseau. Ainsi, par exemple, un camion autonome peut recevoir une connexion à très faible latence, tandis qu’une caméra HD peut se voir attribuer une bande passante élevée.
« Notre construction 5G est spéciale parce que nous créons vraiment un réseau de réseaux où chaque entreprise peut personnaliser une tranche ou un groupe de morceaux de réseau pour répondre à ses besoins commerciaux particuliers », a déclaré Marc Rouanne, responsable du réseau principal officier, repas sans fil. Les options d’orchestration d’IBM tirent parti de l’IA, de l’automatisation et de l’intelligence artificielle pour non seulement rendre ces éléments 5G privés possibles, mais aussi pour s’assurer qu’ils s’adaptent au fil du temps à mesure que l’utilisation du client progresse.
Comment les professionnels de l’informatique doivent se préparer à l’IA.
Alors que l’IA, l’intelligence artificielle et l’automatisation alimentent une variété croissante de logiciels et d’équipements de mise en réseau, comment les professionnels du réseau spécifiques devraient-ils se préparer à faire face à leurs nouveaux associés artificiels ?
Alors que quelques professionnels le feront manquez les tâches ordinaires et récurrentes dans lesquelles l’IA excelle, beaucoup craignent également que l’IA finisse par les remplacer entièrement.
« Alors que l’IA s’établit considérablement, il est inévitable que les équipes réseau soient exposées à des gadgets compatibles avec l’IA et systèmes », a déclaré Normandin de Broadcom. « Comme les experts du réseau ne sont pas obligés de devenir des spécialistes de l’IA, une modification culturelle est plus susceptible de se produire qu’autre chose. »
Masood de l’UST convient qu’une modification culturelle reste de mise. « Les groupes de réseau évoluent rapidement de la simple gestion des réseaux à la gestion des réseaux avec un cerveau », a-t-il déclaré. « Dans le contexte du réseautage, ces groupes devront développer la capacité de travailler en collaboration avec des scientifiques de l’information, des ingénieurs en logiciel et d’autres professionnels pour développer, publier et maintenir des systèmes d’IA en production. »
Experts du réseau devront mettre à niveau les compétences existantes en matière de gestion et d’optimisation du réseau afin de pouvoir accomplir des tâches telles que l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique pour anticiper la congestion du réseau et améliorer les performances du réseau. Ils devront également établir de nouvelles capacités dans l’analyse et la visualisation des données, la PNL, l’analyse des valeurs aberrantes, la détection des anomalies et les algorithmes d’optimisation. « Je ne leur recommande pas de devenir un développeur d’IA ou un scientifique des données », a déclaré Masood, « mais une compréhension beaucoup plus approfondie des algorithmes sous-jacents et des conceptions statistiques utilisées pour créer des systèmes d’IA spécifiques au réseau fournira absolument un avantage concurrentiel sur leurs non-IA- homologues alphabétisés. »
Normandin a déclaré qu’une nouvelle fonction, NetDevOps, émergera pour gérer les réseaux orchestrés par l’IA. « Les efforts NetDevOps réussis apparaîtront comme des environnements entièrement automatisés capables de déployer des modifications sur les réseaux, prêts à être consommés dans une méthode DevOps tout au long du pipeline [d’intégration constante/d’expédition continue] », a-t-il déclaré.
Programmable , les environnements réseau définis par logiciel et basés sur le cloud ont rendu NetDevOps possible grâce à l’infrastructure en tant que code et à l’automatisation. « Maintenant, les équipes d’exploitation du réseau doivent faire leur révolution Agile et accepter le risque de modifications plus régulières et de plus d’automatisation », a déclaré Normandin. « En conséquence, ils devront se recentrer sur le résultat principal : surveiller et garantir l’expérience numérique fournie par les réseaux. »
(Jeff Vance est un auteur contributeur de Network World et le créateur de Startup50.com, un site qui découvre, évalue et classe les start-ups technologiques. Suivez-le sur Twitter, @JWVance, ou contactez-le sur LinkedIn.)
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