Was ist KI-Networking?

Sie ist eine wichtige Komponente in modernen Computernetzwerken. Sie ermöglicht die nahtlose Kommunikation zwischen miteinander verbundenen Rechenressourcen, automatisiert Routineaufgaben der Netzwerkverwaltung und erleichtert das optimierte Training von KI-Modellen und deren Inferenz. KI-gestützte Strategien können Entwicklungsteams dabei helfen, die Grenzen traditioneller Netzwerkverfahren zu überwinden, die für den Umfang, die Komplexität und die Raffinesse heutiger IT-Umgebungen oft unzureichend sind.

Herkömmliche Netzwerke beruhen auf manuellen Prozessen, statischen Konfigurationen und planmäßiger Wartung, was für kleine Netzwerke mit einfachen Geräteinteraktionen kein Problem darstellt. Aber moderne Netzwerke sind weder einfach noch klein. Sie umfassen vielfältige, dynamische globale Umgebungen und Hybrid-Cloud-Infrastrukturen mit Tausenden von miteinander verbundenen Geräten und Abhängigkeiten. Die durchschnittliche Multicloud-Umgebung umfasst 12 verschiedene Dienste und Plattformen.

Die Erweiterung der bestehenden Netzwerkinfrastruktur mit KI- und ML-Tools kann Unternehmen dabei helfen, die Netzwerkverwaltung zu optimieren, die Netzwerkintelligenz zu verbessern und die Automatisierung zu erweitern. Lösungen für KI-Networking ermöglichen:

• Intelligentes Verkehrsmanagement
• Selbstfahrende Netzwerkautomatisierung
• Anomalie- und Bedrohungserkennung in Echtzeit
• Detaillierte Ursachenanalyse
• Kontinuierliche, datengestützte Netzwerkoptimierung
• Vorausschauende Analyse und adaptives Lernen

In einigen Fällen können KI-gestützte Netzwerke sogar automatische Fehlerbehebungsmechanismen und Workflows schaffen.

KI-Netzwerken ist für die Bereitstellung von KI-Modellen im großen Maßstab und für den Aufbau hochgradig autonomer, datengestützter Unternehmensnetzwerke unerlässlich. Es verschiebt das Paradigma von statischen, vom Menschen verwalteten Netzwerken hin zu dynamischen, selbststeuernden IT-Infrastrukturen, die in der Lage sind, die immensen Anforderungen moderner Technologien (5G, Internet der Dinge (IoT), Edge Computing, KI-Workloads und cloudnative Dienste).

Das Ergebnis sind intelligentere, schnellere und widerstandsfähigere Unternehmensnetzwerke, die den Endbenutzern ein reibungsloses Arbeiten ermöglichen.

Die KI-Vernetzung wird durch die Erfassung von Telemetrie gesteuert. Jedes Netzwerk- und Rechenelement (einschließlich Router, Switches und Programmierschnittstelle (API) Endgerät) im gesamten Netzwerk speist riesige Echtzeit-Datenströme (Leistung, Datenverkehrsströme und Anomaliesignale) in zentralisierte oder verteilte Data Lake ein.

Cloudnative KI- und ML-Modelle analysieren die Daten kontinuierlich, korrelieren Ereignisse, lernen, was normales und abnormales Verhalten ist, und generieren datengestützte Erkenntnisse. Sie nutzen unüberwachtes Lernen (zur Anomalieerkennung), überwachtes Lernen (für prädiktive Analysen) und verstärkendes Lernen, um Netzwerkprozesse und -interaktionen dynamisch zu optimieren. Die Erkenntnisse aus den KI-Tools werden dann in automatisierte Antworten übersetzt.

Wenn KI-gestützte Tools für die Netzwerküberwachung eine Überlastung oder Fehler erkennen, lösen sie Workflows zur Behebung von Problemen aus, um den Traffic umzuleiten, Arbeitslasten auszugleichen, Netzwerkrichtlinien zu aktualisieren oder Sicherheitsbedrohungen zu isolieren. Auf diese Weise wird der Bedarf an manuellen Eingriffen durch das IT-Personal reduziert.

KI-Networking ist für eine horizontale Skalierung ausgelegt. Wenn der Netzwerkbedarf und das Geräteökosystem wachsen, fügen die KI-Systeme im Netzwerk automatisch weitere Rechenknoten, Switches und Links hinzu. KI-Netzwerke nutzen außerdem Multi-Path-Verbindungen und schnelle Failover-Mechanismen, um Redundanz zu schaffen und eine hohe Netzwerkverfügbarkeit zu gewährleisten.

KI-Netzwerke sind auf eine Reihe von Schlüsselkomponenten angewiesen, um zu funktionieren. Dazu gehören:

KI-Networking steht für die Konvergenz von KI-gestützter Automatisierung und intelligenter, reaktionsschneller Infrastruktur. Es hilft Unternehmen beim Aufbau dynamischer, sicherer und skalierbarer Netzwerkumgebungen. KI-Netzwerke bieten:

ML-Systeme erstellen dynamische Modelle des „normalen“ Netzwerkverhaltens im Zeitverlauf, die tägliche, wöchentliche und saisonale Muster berücksichtigen. Dieser Ansatz verhindert, dass harmlose Schwankungen Alarme auslösen, und ermöglicht es dem System, sich auf echte Anomalien zu konzentrieren, die erheblich von den Referenzwerten des Netzwerks abweichen.

KI-Systeme integrieren mehrere Datenquellen und verwenden ausgefeilte Algorithmen (einschließlich unüberwachten Lernens), um subtile Indikatoren für Probleme mit der Netzwerkleistung zu korrelieren, die regelbasierte Systeme möglicherweise übersehen. KI-Tools können zum Beispiel koordinierte Multi-Vektor-Angriffe und langsamen böswilligen Traffic erkennen, der sich allmählich entwickelt.

KI-Netzwerke nutzen ML-Modelle, um den Netzwerkverkehr, Geräteprotokolle und Datenmuster kontinuierlich zu überwachen und große Datenmengen in Echtzeit zu analysieren. Diese Funktionen helfen KI-Tools dabei, Sicherheitslücken, ungewöhnliche Verhaltensweisen (z. B. sprunghafte Traffic-Schwankungen), unbefugte Zugriffsversuche und frühe Anzeichen von Cyberangriffen zu erkennen.

Im Gegensatz zu herkömmlichen statischen, auf Schwellenwerten basierenden Methoden zur Erkennung von Anomalien verwenden KI-Modelle kontextbezogene und historische Daten, um adaptive Baselines zu implementieren, die die Erkennung genauer machen und Fehlalarme reduzieren, die IT-Teams ablenken können.

KI-Tools bieten Funktionen wie erweiterte Analysen, Abfragen in natürlicher Sprache und Datenvisualisierung, damit Netzbetreiber Vorfälle schneller und effektiver untersuchen können. Diese Funktionen erleichtern den Zugang zu komplexen Netzwerkdaten und stellen mehr Ressourcen für die Datenverarbeitung und -analyse bereit. Außerdem helfen sie KI-Netzwerken, Probleme gemeinsam zu lösen und die Ursachenanalyse zu beschleunigen.

Wenn sie eine Anomalie erkennen, lösen KI-Netzwerke automatisierte Workflows aus, um das Problem sofort zu beheben. Sie können beispielsweise den Datenverkehr um stark befahrene Gebiete umleiten, verdächtige IP-Adressen blockieren und zusätzliche Netzwerkkapazitäten bereitstellen.

KI-Tools erkennen nicht nur aktuelle Anomalien, sondern können auch bei der Prognose künftiger Ausfälle oder Engpässe helfen, indem sie Trends und Signale in Telemetriedaten analysieren. Prognose-Funktionen ermöglichen es Netzwerktechnikern und Administratoren, einen proaktiven Ansatz für das Netzwerkmanagement zu verfolgen und Ausfallzeiten und Betriebsunterbrechungen zu verhindern, bevor sie auftreten.

KI-Networking unterscheidet sich grundlegend von traditionellen Netzwerkarchitekturen. Es nutzt Echtzeitdaten, ML und Automatisierung, um Computernetzwerke dynamisch zu verbessern und zu sichern.

Herkömmliche Netzwerke beruhen in der Regel auf manuell konfigurierten statischen Regeln, voreingestellten Schwellenwerten und reaktiven Verwaltungspraktiken. Herkömmliche Netzwerke verwenden außerdem eine hierarchische Architektur, die für eine effiziente Datenweiterleitung mehrere Ebenen von Netzwerkgeräten vorsieht. Die verteilte Kontrolle schafft eine vorhersehbare, stabile Netzwerkumgebung, schränkt aber auch die Skalierbarkeit ein (die Erweiterung der Kapazität erfordert häufig neue Hardwareinvestitionen).

Beim herkömmlichen Modell führt jedes Netzwerkgerät seine eigenen Kontroll- und Datenebenenfunktionen unabhängig aus. Netzwerkbetreiber verwalten den Traffic, indem sie Routing-Tabellen, Switching-Regeln und Sicherheitsrichtlinien für jedes einzelne Gerät manuell konfigurieren. Die Überwachung beschränkt sich auf grundlegende Metriken, wobei Warnungen oft durch festgelegte Bedingungen ausgelöst werden (nachdem ein Netzwerkproblem aufgetreten ist). Die Fehlerbehebung wird in der Regel auf einzelne Geräte beschränkt, was die Netzwerkanpassung zur Reaktion auf Vorfälle verlangsamt.

Im Gegensatz dazu erstrecken sich KI-Netzwerke über Hybrid Cloud- und Multicloud-Umgebungen und umfassen häufig lokale Rechenzentren, mehrere Cloud-Umgebungen und Edge-Server. Sie sammeln kontinuierlich Telemetriedaten aus dem gesamten Netzwerk und verwenden KI-Algorithmen, um Echtzeit-Datensätze zu analysieren, komplexe Datenverkehrsströme zu verstehen und Benutzerverhalten zu interpretieren.

KI-Netzwerke können auch bessere Optimierungstools unterstützen und die Skalierbarkeit des Netzwerks erhöhen. Anstatt sich auf statische Konfigurationen zu verlassen, passen KI-gestützte Netzwerke die Bandbreitenzuweisung und das Routing dynamisch auf der Grundlage von Live-Nutzungsmustern an und skalieren die Ressourcen automatisch, um Nachfragespitzen zu begegnen.

Darüber hinaus bieten KI-gestützte Netzwerke zuverlässigere und umfassendere Sicherheit. Herkömmliche Netzwerke verwenden in der Regel signaturbasierte Sicherheitsmodelle, die bekannte Bedrohungen erkennen und verhindern, indem sie einzigartige Muster – oder „Signaturen“ – in Verbindung mit Malware oder bösartigen Aktivitäten identifizieren. KI-Netzwerken ersetzt (oder ergänzt) signaturbasierte Sicherheitsmodelle mit KI-gestützten Bedrohungserkennung, die mithilfe einer umfassenden Verhaltensanalyse raffinierte Angriffe identifiziert und Cyberbedrohungen bekämpft,bevor sie die Netzwerksicherheit gefährden.

Mehrere wichtige Trends prägen die Art und Weise, wie KI-Netzwerke aufgebaut, verwaltet und gesichert werden.

Ethernet wird als Netzwerkstruktur für KI-Workloads immer beliebter. Es bietet eine vielseitige, kostengünstige Netzwerklösung mit geringer Latenz und Geschwindigkeiten von bereits 400 G und 800 G (und 1,6 T Ethernet in Aussicht).

Ethernet-basierte KI-Netzwerke verfügen über eine enorme Bandbreite, die den immensen Datendurchsatz bewältigen kann, der für das Training von KI-Modellen, Echtzeit-Inferenz und die Datenverarbeitung erforderlich ist. Und die einfacheren Bereitstellungsprozesse von Ethernet und die Fähigkeit, verlustfreie Kommunikation zwischen lokalen und Cloud-KI-Ressourcen zu ermöglichen, machen es zu einer großartigen Option für die Verbindung verschiedener verteilter KI-Infrastrukturen.

Mit den Fortschritten in der generativen KI wird der Betrieb von KI-Netzwerken intelligenter und automatisierter. Die generative KI hilft Netzwerkingenieuren beim Netzwerkdesign, indem sie ideale Netzwerktopologien und Geräteeinstellungen simuliert und generiert.

Die Tools auf Basis von generativer KI können Vorhersagemodelle für die KI-Netzwerk- und Kapazitätsplanung erstellen. Sie verwenden große historische und Echtzeit-Datensätze, um Modelle zu erstellen, die zukünftige Netzwerklasten vorhersagen. Diese Modelle ermöglichen es Netzwerkbetreibern, bevorstehende Nachfragespitzen vorherzusagen und ihre Infrastruktur proaktiv anzupassen, um Engpässe oder Serviceunterbrechungen zu vermeiden.

Auf generativer KI basierende Netzwerktools ermöglichen auch den Lastausgleich über mehrere Funkzugangstechnologien (wie WLAN, Bluetooth, 4G LTE und 5G) und helfen, Dateninterferenzen in dichten Netzwerkumgebungen zu reduzieren.

Agentische KI ermöglicht es Unternehmen, autonomere, adaptive KI-Netzwerke aufzubauen. Agentische KI ist „ein KI-System, das ein bestimmtes Ziel mit begrenzter Überwachung erreichen kann“. KI-Agenten verwenden große Sprachmodelle (LLMs), die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und ML, um Workflows zu entwerfen, Aufgaben zu erfüllen und Prozesse im Auftrag von Benutzern und anderen Systemen auszuführen.

Im Gegensatz zu herkömmlichen, statischen Systemen verwenden agentische KI-Netzwerke dezentrale Architekturen, in denen sich KI-Agenten über Systeme und Endpunkte hinweg bewegen und Daten schnell austauschen, um eine blitzschnelle Entscheidungsfindung zu unterstützen. Agenten können ihre Umgebung wahrnehmen und eigenständig Maßnahmen ergreifen, um die Netzwerkkonnektivität zu optimieren, Sicherheitsprotokolle zu verbessern und die Benutzerfreundlichkeit zu erhöhen.

So können sie beispielsweise Netzwerkparameter (wie Ressourcenzuweisung und Datenrouting) dynamisch anpassen, wenn sich die Bedingungen ändern. Und wenn ein Agent verdächtige Netzwerkaktivitäten erkennt, kann er die kompromittierten Geräte isolieren und in Echtzeit Gegenmaßnahmen ergreifen, um einen Cyberangriff zu unterbinden.

Mit dem Voranschreiten der künstlichen Intelligenz im Netzwerkbereich liegt der Schwerpunkt auf dem Aufbau einer KI-fähigen Infrastruktur – Switches, GPUs und Fabrics mit hoher Bandbreite und niedriger Latenz, die speziell für KI-Workloads optimiert sind.

KI-Netzwerkinfrastruktur als Service (AI Network Infrastructure as a Service, NIaaS) ist eine solche Entwicklung. KI NIaaS vereinfacht die Netzwerkverwaltung und verkürzt die Bereitstellungszeiten von Monaten auf Minuten, indem es die KI-Netzwerkinfrastruktur nach Bedarf virtualisiert und orchestriert. Es handelt sich um ein cloudbasiertes Modell, das Unternehmen Zugang zu einer vollständigen Suite von Netzwerk- und Sicherheitsfunktionen bietet (einschließlich virtueller Router, Firewalls, Load Balancer und KI-Verwaltungskomponenten), ohne dass sie physische Hardware einsetzen oder warten müssen.

Anbieter von KI-NIaaS-Diensten bieten cloudähnliche, flexible Nutzungsmodelle (z. B. Pay-as-you-go oder abonnementbasierte Preise), bei denen die Netzwerkressourcen entsprechend dem Rechenbedarf bestimmter KI-Projekte bereitgestellt werden.

Hyperscale-Netzwerke mit konsolidierten KI-Clustern sind ein weiterer Trend im Bereich der KI-Vernetzung. Die Konsolidierung von KI-Clustern ist der Prozess der Organisation und Konsolidierung von KI-Rechenressourcen in mehreren KI-„Inseln“, um optimierte Datenstrukturen zu schaffen. Es reduziert die Anzahl der nicht ausgelasteten Knoten in einem Netzwerk, indem es die Workloads auf weniger, leistungsfähigere Cluster konzentriert.

Und Hyperscale-Umgebungen (extrem große Computerumgebungen, die auf enorme Workload ausgelegt sind) bieten die Kapazität, Kühlung und Datenspeicherung, um die Cluster auf Unternehmensnetzwerkebene zu unterstützen. Zusammen vereinfachen Cluster-Konsolidierung und Hyperscale-Networking das Training und die Bereitstellung von KI-Modelleellen für schnellere, effizientere KI-Netzwerke.

Laut dem IBM Institute for Business Value (IBM IBV) „werden KI-gestützte Arbeitsabläufe (häufig auf Basis agentenbasierter KI) von 3 % im Jahr 2024 auf 25 % im Jahr 2026 zunehmen“, was einer Verachtfachung der KI-Einsätze entspricht. Die Einführung eines KI-basierten Netzwerkansatzes bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile, unter anderem: