O que é rede de IA?
A rede de IA é a integração das tecnologias de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) em sistemas de rede para melhorar a inteligência, o desempenho e a segurança da rede, e proporcionar compatibilidade com cargas de trabalho de IA em escala.
É um componente importante nas redes de computadores modernas, permitindo que recursos computacionais interconectados se comuniquem sem dificuldades, automatizando tarefas rotineiras de gerenciamento de rede e facilitando o treinamento otimizado de modelos de IA e a inferência .Estratégias orientadas por IA podem ajudar as equipes de desenvolvimento a superar as limitações das práticas de redes tradicionais, que muitas vezes são insuficientes para a escala, complexidade e sofisticação dos ambientes de TI atuais.
As redes tradicionais dependem de processos manuais, configurações estáticas e manutenção programada, o que não é um problema para redes pequenas com interações simples de dispositivos. Mas as redes modernas não são simples ou pequenas. Elas abrangem ambientes globais diversos e dinâmicos e infraestruturas de nuvem híbrida com milhares de dispositivos e dependências interconectados. O ambiente multinuvem médio abrange 12 serviços e plataformas diferentes.
Ampliar a infraestrutura de rede existente com ferramentas de IA e ML pode ajudar as empresas a simplificar as práticas de gerenciamento de rede, melhorar a inteligência de rede e expandir os recursos de automação. As soluções de rede de IA permitem:
- Gerenciamento inteligente de tráfego
- Automação de rede autônoma
- Detecção de anomalias e ameaças em tempo real
- Análise da causa raiz (RCA) detalhada
- Otimização de rede contínua e baseada em dados
- Análise preditiva de dados e aprendizado adaptativo
Em alguns casos, as redes orientadas por IA podem até criar mecanismos e fluxos de trabalho de autocorreção.
A rede de IA é essencial para a implementação de modelos de IA em grande escala e para a construção de redes empresariais altamente autônomas e baseadas em dados. Ela muda o paradigma de redes estáticas gerenciadas por humanos para infraestruturas de TI dinâmicas e autônomas, capazes de atender às imensas demandas das tecnologias modernas (5G, Internet das coisas (IoT), edge computing, cargas de trabalho de IA e serviços nativos da nuvem).
Os resultados são redes empresariais mais inteligentes, rápidas e resilientes, que ajudam a proporcionar experiências sem atritos aos usuários finais.
A rede de IA é impulsionada pela coleta de telemetria. Cada elemento de rede e computação (incluindo roteadores, switches e endpoints de interface de programação de aplicativos (API)) em toda a rede alimenta fluxos de dados maciços em tempo real (métricas de desempenho, fluxos de tráfego e sinais de anomalias) em data lakes centralizados ou distribuídos.
Os modelos de IA e ML nativos da nuvem analisam continuamente os dados, correlacionando eventos, aprendendo o que constitui um comportamento normal e anormal e gerando insights baseados em dados. Eles usam aprendizado não supervisionado (para detecção de anomalias), aprendizado supervisionado (para análise preditiva de dados) e aprendizado por reforço para otimizar dinamicamente processos e interações de rede. Os insights das ferramentas de IA são, então, traduzidos em respostas automatizadas.
Quando ferramentas de monitoramento de rede orientadas por IA detectam congestionamento ou falhas, elas acionam fluxos de trabalho de remediação para redirecionar o tráfego, equilibrar cargas de trabalho, atualizar políticas de rede ou isolar ameaças de segurança, reduzindo a necessidade de intervenção manual da equipe de TI.
A rede de IA foi projetada para escalar horizontalmente. Conforme a demanda de rede e os ecossistemas crescem, os sistemas de IA na rede adicionam automaticamente mais nós, switches e links. As redes de IA também utilizam conexões multicaminhos e mecanismos de failover rápido para criar redundância e ajudar a garantir a alta disponibilidade da rede.
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As redes de IA dependem de um conjunto de componentes-chave para funcionar. Entre eles:
As redes de IA usam hardware avançado (como Ethernet 800 G e 400 G ou InfiniBand) e controladores otimizados para troca de dados ultrarrápida e de baixa latência entre os nós de computação, armazenamento de dados e plataformas de orquestração. Os switches frequentemente possuem processadores de pacotes especializados e buffers de pacotes profundos para acomodar picos no tráfego de IA e evitar a perda de pacotes.
Os roteadores e switches também podem se integrar às ferramentas de rede definida por software (SDN) e Network Function Virtualization (NFV) para aumentar a flexibilidade e a escalabilidade da rede.
As redes de IA conectam milhares de aceleradores de computação (incluindo unidades de processamento gráfico (GPUs) e unidades de processamento de dados (DPUs)) usando links de cobre ou ópticos, cabeamento e transceptores otimizados para movimentação de dados de alta velocidade e sem perdas em escala. As interconexões formam a espinha dorsal da comunicação digital, vinculando dados e serviços entre sistemas, data centers, nuvens e limites organizacionais díspares.
As redes de IA dependem de processadores poderosos (DPUs, GPUs e outros processadores específicos de IA), organizados em grandes clusters interconectados, para implementar processamento paralelo e acelerar o treinamento e a inferência de modelos de IA.
As malhas de rede frequentemente são projetadas como topologias não bloqueadoras (que permitem a comunicação multicaminhos entre um grande número de servidores e switches) ou arquiteturas modulares distribuídas — que dividem a rede em módulos menores e independentes (mas interconectados) que formam um sistema coeso.
As redes de IA geralmente usam uma estratégia de várias camadas. Por exemplo, a rede usará data lakes e warehouses para arquivamento de longo prazo, object storage para dados não estruturados e bancos de dados de vetores, que permitem pesquisas rápidas por similaridade para cargas de trabalho de IA.
O software de automação e AIOps ajuda as redes de IA a automatizar a implementação de recursos, o escalonamento, o monitoramento contínuo e os pipelines de CI/CD. Essas ferramentas frequentemente usam algoritmos de aprendizado de máquina para executar análise preditiva de dados e facilitar o gerenciamento de rede em circuito fechado (uma abordagem de autocorreção em que os sistemas de rede usam feedback dinâmico em tempo real para automatizar a ação corretiva).
Elas também fornecem sistemas operacionais prontos para IA e ambientes virtuais para ajudar a simplificar o desenvolvimento de software, a conteinerização e processos de controle de versão.
As redes de IA aplicam configurações de segurança zero trust, controles de acesso baseados em funções (RBACs), protocolos de criptografia, frameworks de conformidade e regras de tratamento de dados para proteger os dados da rede e as aplicações de IA contra violações e ataques cibernéticos.
A rede de IA representa a convergência da automação assistida por IA e da infraestrutura inteligente e responsiva. Ela ajuda as empresas a criar ambientes de rede dinâmicos, seguros e hiperescaláveis. As redes de IA fornecem:
Linhas de base adaptativas
Os sistemas de ML criam modelos dinâmicos do que é o comportamento "normal" da rede ao longo do tempo, levando em conta padrões diários, semanais e sazonais. Essa abordagem evita que flutuações benignas acionem alertas e permite que o sistema se concentre em anomalias reais que se desviam significativamente das linhas de base da rede.
Reconhecimento avançado de padrões
Os sistemas de IA integram múltiplas fontes de dados e usam algoritmos sofisticados (incluindo aprendizado não supervisionado) para correlacionar indicadores sutis de problemas de desempenho da rede que sistemas baseados em regras podem ignorar. As ferramentas de IA podem, por exemplo, detectar ataques multivetores coordenados e tráfego malicioso baixo e lento que progride gradualmente.
Análise de tráfego e detecção de anomalias em tempo real
As redes de IA usam modelos de ML para monitorar continuamente o tráfego de rede, registros de dispositivos e padrões de dados, além de analisar grandes volumes de dados em tempo real. Esses recursos ajudam as ferramentas de IA a detectar vulnerabilidades de segurança, comportamentos incomuns (fluxo de tráfego agressivo, por exemplo), tentativas de acesso não autorizado e sinais precoces de ataques cibernéticos.
Diferentemente dos métodos tradicionais de detecção de anomalias baseados em limites estáticos, os modelos de IA usam dados contextuais e históricos para implementar linhas de base adaptáveis, tornando a detecção mais precisa e reduzindo os alarmes falsos que podem distrair as equipes de TI.
Análise de dados e solução de problemas orientadas por ML
As ferramentas de IA oferecem funcionalidades como análise de dados avançada, consulta em linguagem natural e visualização de dados para ajudar as operadoras de rede a investigar incidentes de forma mais rápida e eficaz. Essas funcionalidades democratizam o acesso a dados de rede complexos, colocando mais recursos para processamento e análise de dados. Elas também ajudam as redes de IA a apoiar a resolução colaborativa de problemas e a acelerar a análise da causa raiz.
Automação e remediação orientadas por IA
Quando detectam uma anomalia, as redes de IA acionam fluxos de trabalho automatizados para corrigir o problema imediatamente. Elas podem, por exemplo, redirecionar o tráfego para evitar áreas congestionadas, lidar com endereços IP suspeitos e prover capacidade extra de rede.
Manutenção preditiva
As ferramentas de IA não só detectam anomalias atuais, mas podem ajudar a prever futuras falhas ou pontos de congestionamento, ao analisar tendências e sinais em dados de telemetria. Funcionalidades de forecasting permitem que engenheiros e administradores de rede adotem uma abordagem proativa para o gerenciamento de rede, evitando downtime e interrupções antes que ocorram.
As redes de IA diferem fundamentalmente das arquiteturas de rede tradicionais. Elas aproveitam dados em tempo real, ML e automação para melhorar e proteger dinamicamente as redes de computação.
As redes tradicionais normalmente dependem de regras estáticas configuradas manualmente, limites predefinidos e práticas de gerenciamento reativas. As redes tradicionais também usam uma arquitetura hierárquica, que cria camadas de dispositivos de rede para um encaminhamento eficiente de dados. O controle distribuído cria um ambiente de rede previsível e estável, mas também limita a escalabilidade (adicionar capacidade geralmente requer novos investimentos em hardware).
Com o modelo convencional, cada dispositivo de rede executa suas próprias funções de controle e plano de dados de forma independente. As operadoras de rede gerenciam o tráfego de dados configurando manualmente tabelas de roteamento, regras de comutação e políticas de segurança dispositivo por dispositivo. O monitoramento é limitado a métricas básicas, os alertas são frequentemente acionados por condições fixas (após o surgimento de um problema de rede) e a solução de problemas tende a ser isolada em dispositivos individuais, o que retarda a adaptação da rede à resposta a incidentes.
Por outro lado, as redes de IA abrangem ambientes de nuvem híbrida e multinuvem, frequentemente incorporando data centers locais, múltiplos ambientes de nuvem e servidores de edge. Elas coletam continuamente dados de telemetria de toda a rede e usam algoritmos de IA para analisar conjuntos de dados em tempo real, entender fluxos de tráfego complexos e interpretar o comportamento do usuário.
As redes de IA também podem ser compatíveis com melhores ferramentas de otimização e aumentar a escalabilidade da rede. Em vez de depender de configurações estáticas, as redes impulsionadas por IA ajustam dinamicamente a alocação e o roteamento de largura de banda com base em padrões de uso em tempo real, escalando automaticamente os recursos para atender aos picos de demanda.
Além disso, redes orientadas por IA fornecem segurança mais confiável e abrangente. As redes tradicionais geralmente usam modelos de segurança baseados em assinatura, que detectam e evitam ameaças conhecidas identificando padrões únicos (ou "assinaturas") associados a malware ou atividades maliciosas. As redes de IA ampliam (ou substituem) os modelos de segurança baseados em assinaturas pela detecção de ameaças baseada em IA, que usa uma análise comportamental abrangente para identificar ataques sofisticados e lidar com ameaças cibernéticas antes que comprometam a segurança da rede.
Várias tendências importantes estão moldando a forma como as redes de IA são construídas, gerenciadas e protegidas.
Malhas de Ethernet
A Ethernet está se tornando cada vez mais popular como uma estrutura de rede para cargas de trabalho de IA. Ela fornece uma solução de rede versátil, econômica e de baixa latência, com velocidades que já chegam a 400 G e 800 G (e Ethernet de 1,6 T no horizonte).
As redes de IA baseadas em Ethernet têm uma largura de banda maciça que pode lidar com a imensa taxa de transferência de dados necessária para o treinamento de modelos de IA, inferência em tempo real e processamento de dados de IA em grande escala. E os processos de implementação mais simples da Ethernet e sua capacidade de facilitar a comunicação sem perdas entre os recursos de IA no local e na nuvem a tornam uma ótima opção para conectar infraestruturas diversas e distribuídas de IA.
IA generativa
Com os avanços na IA generativa (IA gen), as operações de redes de IA estão se tornando mais inteligentes e automatizadas. A IA generativa ajuda os engenheiros de redes a projetar redes, simulando e gerando topologias de redes e configurações de dispositivos ideais.
As ferramentas de IA generativa podem criar modelos preditivos para redes de IA e planejamento de capacidade. Elas usam grandes conjuntos de dados históricos e em tempo real para criar modelos que preveem futuras cargas de rede. Esses modelos permitem que as operadoras de rede prevejam os próximos picos de demanda e ajustem proativamente sua infraestrutura para evitar gargalos ou interrupções de serviço.
As ferramentas de redes baseadas em IA generativa também permitem o balanceamento de carga em várias tecnologias de acesso por rádio (como Wi-Fi, Bluetooth, 4G LTE e 5G) e ajudam a reduzir a interferência de dados em ambientes de rede densos.
IA agêntica
A IA agêntica está permitindo que as empresas criem redes de IA mais autônomas e adaptáveis. IA agêntica é "um sistema de IA que pode atingir um objetivo específico com supervisão limitada". Os agentes de IA usam grandes modelos de linguagem (LLMs), processamento de linguagem natural (NLP) e ML para criar seus próprios fluxos de trabalho, realizar tarefas e executar processos em nome de usuários e de outros sistemas.
Diferentemente dos sistemas estáticos tradicionais, as redes de IA agêntica usam arquiteturas descentralizadas nas quais os agentes de IA migram entre sistemas e endpoints, trocando dados rapidamente para apoiar a tomada de decisão extremamente rápida. Os agentes podem perceber seu ambiente e adotar medidas de forma independente para otimizar a conectividade de rede, aprimorar os protocolos de segurança e melhorar a experiência do usuário.
Por exemplo, elas podem ajustar dinamicamente parâmetros de rede (como alocação de recursos e roteamento de dados) à medida que as condições mudam. E, se um agente detectar atividades de rede suspeitas, ele poderá isolar os dispositivos comprometidos e implementar contramedidas em tempo real para impedir um ataque cibernético.
Infraestrutura de rede de IA como serviço (AI NiaaS)
À medida que a IA nas redes avança, há um foco considerável na criação de uma infraestrutura pronta para IA: switches, GPUs e malhas de alta largura de banda e baixa latência otimizadas especificamente para cargas de trabalho de IA.
A infraestrutura de rede de IA como serviço (NIaaS) é um desses desenvolvimentos. O AI NIaaS simplifica o gerenciamento de rede e diminui os tempos de implementação de meses para minutos, ao virtualizar e orquestrar a infraestrutura de rede de IA sob demanda. É um modelo baseado em nuvem que dá às empresas acesso a um pacote completo de funções de rede e segurança (incluindo roteadores virtuais, firewalls, balanceadores de carga e componentes de gerenciamento de IA) sem exigir que elas implementem ou mantenham hardware físico.
Os provedores de serviços de AI NIaaS oferecem modelos de consumo flexíveis semelhantes à nuvem (como pagamentos conforme o uso ou preços baseados em assinatura), em que os recursos de rede são provisionados de acordo com as necessidades de computação de projetos específicos de IA.
Redes de hiperescala
As redes de hiperescala com clusters de IA consolidados é outra tendência de redes de IA. A consolidação de clusters de IA é o processo de organização e consolidação dos recursos de computação de IA em múltiplas "ilhas" de IA para criar malha de dados simplificada. Ela reduz o número de servidores e nós subutilizados em uma rede, ao concentrar as cargas de trabalho em clusters menores e mais potentes.
E ambientes de hiperescala (ambientes de computação de escala extremamente grande projetados para lidar com cargas de trabalho superdimensionadas) fornecem a capacidade, o resfriamento e o armazenamento de dados necessários para compatibilidade com a consolidação de clusters na escala da rede empresarial. Juntas, a consolidação de clusters e as redes de hiperescala simplificam o treinamento e a implementação de modelos de IA para redes de IA mais rápidas e eficientes.
De acordo com o IBM Institute for Business Value (IBM IBV), "fluxos de trabalho habilitados para IA (muitos impulsionados por IA agêntica) estão prontos para expandir de 3% em 2024 para 25% em 2026”, representando um aumento de oito vezes nas implementações de IA. A adoção de uma abordagem de redes baseadas em IA oferece às empresas inúmeros benefícios, incluindo:
As ferramentas de IA ajustam dinamicamente as configurações de rede e otimizam o fluxo de tráfego conforme as condições mudam, reduzindo os gargalos de desempenho e ajudando as empresas a manter redes de alto desempenho e baixo downtime.
As redes de IA permitem um melhor gerenciamento de recursos e ajudam a garantir o uso eficiente da largura de banda em ambientes distribuídos.
Os fluxos de trabalho de automação orientados por IA podem lidar com tarefas rotineiras, liberando a equipe de TI para iniciativas estratégicas de nível superior.
As ferramentas de IA analisam continuamente os padrões de tráfego de rede, identificando comportamentos anômalos e operações de rede irregulares à medida que ocorrem.
As ferramentas de redes de IA podem processar grandes quantidades de dados com rapidez e sem intervenção humana. E os modelos de IA podem ser facilmente escalados à medida que as redes crescem em tamanho e complexidade.
Os sistemas de IA analisam o tráfego de rede para identificar possíveis problemas e ameaças cibernéticas em tempo real e antes que se transformem em incidentes graves. Eles incentivam (e frequentemente iniciam) ações imediatas de contenção (como isolar dispositivos comprometidos ou bloquear atividades suspeitas) e atualizações de segurança que ajudam a reduzir o tempo de espera do ataque e mitigar os danos que os ataques cibernéticos podem causar.