¿Qué es las red de IA?
La red de IA es la integración de tecnología de inteligencia artificial (IA) y ML (machine learning) en sistemas de red para mejorar la inteligencia, el rendimiento y la seguridad de la red, y admitir cargas de trabajo de IA a escala.
Es un componente importante de las redes informáticas modernas, ya que permite que los recursos informáticos interconectados se comuniquen sin problemas, automatiza las tareas rutinarias de gestión de redes y facilita el entrenamiento y la inferencia de modelos de IA optimizados. Las estrategias impulsadas por la IA pueden ayudar a los equipos de desarrollo a superar las limitaciones de las práctices tradicionales de creación de redes, que a menudo resultan insuficientes para la escala, la complejidad y la sofisticación de los entornos informáticos actuales.
Las redes tradicionales se basan en procesos manuales, configuraciones estáticas y mantenimiento programado, lo que no es un problema para las redes pequeñas con interacciones simples entre dispositivos. Pero las redes modernas no son simples ni pequeñas. Abarcan entornos globales diversos y dinámicos e infraestructuras de cloud híbrido con miles de dispositivos y dependencias interconectados. El entorno multinube promedio abarca 12 servicios y plataformas diferentes.
Aumentar la infraestructura de red existente con herramientas de IA y ML puede ayudar a las empresas a optimizar las prácticas de gestión de red, mejorar la inteligencia de red y ampliar las capacidades de automatización. Las soluciones de red de IA permiten:
- Gestión inteligente del tráfico
- Automatizaciónde red autónoma
- Análisis y detección de amenazas en tiempo real
- Análisis detallado de la causa raíz (RCA)
- Optimización continua de la red basada en datos
- Análisis predictivo y aprendizaje adaptativo
En algunos casos, las redes impulsadas por IA pueden incluso crear mecanismos y flujos de trabajo de autorreparación.
Las redes de IA son parte integral de la implementación de modelos de IA a gran escala y para construir redes empresariales altamente autónomas, basadas en datos. Cambia el paradigma de redes estáticas y gestionadas por humanos a infraestructuras de TI dinámicas y autónomas capaces de soportar las inmensas demandas de las tecnologías modernas(5G, Internet de las cosas (IoT), edge computing, cargas de trabajo de IA y servicios nativos de la nube).
El resultado es redes empresariales más inteligentes, rápidas y resilientes que ayudan a ofrecer experiencias sin fricciones a los usuarios finales.
Las redes de IA están impulsadas por la recopilación de telemetría. Cada elemento de red y computación (incluidos enrutadores, conmutadores y endpoints de interfaz de programación de aplicaciones) de la red alimenta flujos de datos masivos en tiempo real (métricas, flujos de tráfico y señales de anomalías) en data lakes centralizados o distribuidos.
Los modelos de IA y ML nativos de la nube analizan continuamente los datos, correlacionan eventos, aprenden qué constituye un comportamiento normal y anormal y generan conocimientos basados en datos. Utilizan el aprendizaje no supervisado (para la detección de anomalías), el aprendizaje supervisado (para el análisis predictivo) y el aprendizaje por refuerzo para optimizar dinámicamente los procesos y las interacciones de la red. Los conocimientos de las herramientas de IA se traducen en respuestas automatizadas.
Cuando las herramientas de monitorización de redes impulsadas por IA detectan congestión o fallos, activan flujos de trabajo de corrección para redirigir el tráfico, equilibrar las cargas de trabajo, actualizar las políticas de red o aislar las amenazas de seguridad, lo que reduce la necesidad de intervención manual del personal de TI.
Las redes de IA están diseñadas para escalar horizontalmente. A medida que crecen la demanda de la red y los ecosistemas de dispositivos, los sistemas de IA de la red añaden automáticamente más nodos de cálculo, conmutadores y enlaces. Las redes de IA también utilizan conexiones multitrayecto y mecanismos de conmutación rápida por error para crear redundancia y ayudar a garantizar una alta disponibilidad de la red.
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Las redes de IA dependen de un conjunto de componentes clave para funcionar. Entre ellos se incluyen:
Las redes de IA utilizan hardware avanzado (como Ethernet o InfiniBand de 800 y 400 G) y controladores optimizados para un intercambio de datos ultrarrápido y de bajalatencia entre los nodos de cálculo, el almacenamiento de datos y las plataformas de orquestación. Los conmutadores suelen contar con procesadores de paquetes especializados y búferes de paquetes profundos para adaptarse a los picos de tráfico de la IA y evitar la pérdida de paquetes.
Los enrutadores y conmutadores también pueden integrarse con herramientas de redes definidas por software (SDN) y virtualización de funciones de red (NFV) para aumentar la flexibilidad y escalabilidad de la red.
Las redes de IA conectan miles de aceleradores informáticos, incluidas unidades de procesamiento gráfico (GPU) y unidades de procesamiento de datos (DPU), mediante enlaces de cobre u ópticos, cableado y transceptores optimizados para el movimiento de datos a gran escala, sin pérdidas y a alta velocidad. Las interconexiones forman la columna vertebral de la comunicación digital, vinculando datos y servicios a través de sistemas, centros de datos, nubes y límites organizativos dispares.
Las redes de IA se basan en potentes procesadores (DPU, GPU y otros procesadores específicos de IA), organizados en grandes clústeres interconectados, para implementar el procesamiento paralelo y acelerar el entrenamiento y la inferencia de modelos de IA.
Las estructuras de red suelen diseñarse como topologías sin bloqueo, que permiten la comunicación multicamino entre un gran número de servidores y conmutadores, o como arquitecturas modulares distribuidas, que dividen la red en módulos más pequeños e independientes (pero interconectados) que forman un sistema cohesionado.
Las redes de IA suelen utilizar una estrategia de varios niveles. Por ejemplo, la red utilizará data lakes y almacenes para el archivo a largo plazo, almacenamiento de objetos para datos no estructurados y bases de datos vectoriales que permiten búsquedas rápidas por similitud para cargas de trabajo de IA.
El software de automatización y AIOps ayuda a las redes de IA a automatizar la implementación de recursos, el escalado, la monitorización continua y los pipelines de CI/CD. Estas herramientas suelen utilizar algoritmos de machine learning para ejecutar análisis predictivo y facilitar la gestión de redes en bucle cerrado (un enfoque de autocorrección en el que los sistemas de red utilizan bucles de feedback dinámico y en tiempo real para automatizar las medidas correctivas).
También proporcionan sistemas operativos y entornos virtuales listos para la IA para ayudar a agilizar los procesos de desarrollo de software, contenerización y control de versiones.
Las redes de IA aplican configuraciones de seguridad zero trust, controles de acceso basados en roles (RBAC), protocolos de cifrado, marcos de cumplimiento y reglas de gestión de datos para proteger los datos de red y las aplicaciones de IA de infracciones y ciberataques.
Las redes de IA representan la convergencia de la automatización asistida por IA y la infraestructura inteligente y receptiva. Ayuda a las empresas a crear entornos de red dinámicos, seguros y escalables. Las redes de IA proporcionan:
Línea de base adaptativa
Los sistemas ML crean modelos dinámicos de lo que es el comportamiento "normal" de la red a lo largo del tiempo, teniendo en cuenta los patrones diarios, semanales y estacionales. Este enfoque evita que las fluctuaciones benignas activen alertas y permite que el sistema se centre en anomalías reales que se desvían significativamente de las líneas de base de la red.
Reconocimiento de patrones avanzado
Los sistemas de IA integran múltiples fuentes de datos y utilizan algoritmos sofisticados (incluido el aprendizaje no supervisado) para correlacionar indicadores sutiles de problemas de rendimiento de la red que los sistemas basados en reglas podrían pasar por alto. Las herramientas de IA pueden, por ejemplo, detectar ataques multivectoriales coordinados y tráfico malicioso bajo y lento que progresa gradualmente.
Análisis de tráfico en tiempo real y detección de anomalías
Las redes de IA utilizan modelos de ML para monitorizar continuamente el tráfico de la red, los registros de los dispositivos y los patrones de datos y analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Estas capacidades ayudan a las herramientas de IA a detectar vulnerabilidades de seguridad, comportamientos inusuales (flujo de tráfico puntiagudo, por ejemplo), intentos de acceso no autorizados y signos tempranos de ataques cibernéticos.
A diferencia de los métodos tradicionales de detección de anomalías basados en umbrales estáticos, los modelos de IA utilizan datos contextuales e históricos para implementar líneas de base adaptativas, lo que hace que la detección sea más precisa y reduce las falsas alarmas que pueden distraer a los equipos de TI.
Análisis de datos y solución de problemas basados en ML
Las herramientas de IA proporcionan características como análisis avanzados, consultas en lenguaje natural y visualización de datos para ayudar a los operadores de red a investigar incidentes de forma más rápida y eficaz. Estas características democratizan el acceso a los complejos datos de red, destinando más recursos al procesamiento y análisis de datos. También ayudan a las redes de IA a respaldar la resolución colaborativa de problemas y a acelerar el análisis de la causa raíz.
Automatización y corrección impulsadas por IA
Cuando detectan una anomalía, las redes de IA desencadenan flujos de trabajo automatizados para realizar correcciones en el problema de inmediato. Pueden, por ejemplo, redirigir el tráfico alrededor de áreas congestionadas, bloquear direcciones IP sospechosas y proporcionar capacidad de red adicional.
Mantenimiento predictivo
Las herramientas de IA no solo detectan anomalías actuales, sino que también pueden ayudar a prever futuros fallos o puntos de congestión mediante el análisis de tendencias y señales en datos de telemetría. Las características de previsión permiten a los ingenieros y administradores de red adoptar un enfoque proactivo para la gestión de la red, evitando tiempos de inactividad y cortes antes de que ocurran.
Las redes de IA se diferencian fundamentalmente de las arquitecturas de red tradicionales. Aprovecha los datos en tiempo real, el ML y la automatización para mejorar y proteger de forma dinámica las redes informáticas.
Las redes tradicionales suelen basarse en reglas estáticas configuradas manualmente, umbrales preestablecidos y prácticas de gestión reactiva. Las redes tradicionales también utilizan una arquitectura jerárquica, que crea capas de dispositivos de red para un reenvío de datos eficiente. El control distribuido crea un entorno de red predecible y estable, pero también limita la escalabilidad (agregar capacidad a menudo requiere nuevas inversiones en hardware).
Con el modelo convencional, cada dispositivo de red realiza sus propias funciones de control y de plano de datos de forma independiente. Los operadores de red gestionan el tráfico de datos configurando manualmente tablas de enrutamiento, reglas de conmutación y políticas de seguridad dispositivo por dispositivo. La monitorización se limita a métricas básicas, las alertas suelen activarse por condiciones fijas (después de que surja un problema de red) y la resolución de problemas tiende a aislarse de dispositivos individuales, todo lo cual ralentiza la adaptación de la red de respuesta a incidentes.
Por el contrario, las redes de IA abarcan entornos de cloud híbrido y multinube, y con frecuencia incorporan centros de datos on-premises, varios entornos de nube y servidores edge. Recopilan continuamente datos telemétricos de toda la red y utilizan algoritmos de IA para analizar conjuntos de datos en tiempo real, dar sentido a flujos de tráfico complejos e interpretar el comportamiento de los usuarios.
Las redes de IA también pueden admitir mejores herramientas de optimización e impulsar la escalabilidad de la red. En lugar de depender de configuraciones estáticas, las redes con IA ajustan dinámicamente la asignación de ancho de banda y el enrutamiento en función de los patrones de uso en tiempo real, escalando automáticamente los recursos para satisfacer los picos de demanda.
Además, las redes impulsadas por IA proporcionan una seguridad más fiable y completa. Las redes tradicionales suelen utilizar modelos de seguridad basados en firmas, que detectan y previenen amenazas conocidas mediante la identificación de patrones únicos (o "firmas") asociados con malware o actividad maliciosa. Las redes de IA aumentan (o reemplazan) los modelos de seguridad basados en firmas con detección de amenazas basada en IA que utiliza un análisis exhaustivo del comportamiento para identificar ataques sofisticados y abordar las ciberamenazas antes de que comprometan la seguridad de la red.
Varias tendencias clave están determinando cómo se construyen, gestionan y protegen las redes de IA.
Tejidos Ethernet
Ethernet es cada vez más popular como estructura de red para las cargas de trabajo de la IA. Proporciona una solución de red versátil, rentable y de baja latencia, con velocidades que ya alcanzan los 400 G y los 800 G (y Ethernet de 1,6 T en el horizonte).
Las redes de IA basadas en Ethernet tienen un ancho de banda masivo que puede manejar el inmenso rendimiento de datos necesario para el entrenamiento de modelos de IA, la inferencia en tiempo real y el proceso de datos a gran escala. Y los procesos de implementación más simples de Ethernet y su capacidad para facilitar la comunicación sin pérdidas entre los recursos de IA on-premises y en la nube lo convierten en una excelente opción para conectar infraestructuras de IA diversas y distribuidas.
IA generativa
Con los avances en IA generativa (IA gen), las operaciones de red de IA son cada vez más inteligentes y automatizadas. La IA generativa ayuda a los ingenieros de redes a diseñar redes simulando y generando topologías de red y configuraciones de dispositivos ideales.
Las herramientas de IA generativa pueden crear modelos predictivos para las redes de IA y la planificación de la capacidad. Utilizan grandes conjuntos de datos históricos y en tiempo real para crear modelos que anticipan las cargas futuras de la red. Estos modelos permiten a los operadores de red prever los próximos picos de demanda y ajustar de forma proactiva su infraestructura para evitar cuellos de botella o interrupciones del servicio.
Las herramientas de red basadas en IA generativa también permiten el equilibrio de carga en múltiples tecnologías de acceso por radio (como wifi, Bluetooth, 4G LTE y 5G) y ayudan a reducir la interferencia de datos en entornos de red densos.
IA agéntica
La IA agéntica permite a las empresas crear redes de IA más autónomas y adaptables. La IA agéntica es "un sistema de IA que puede lograr un objetivo específico con una supervisión limitada". Los agentes de IA utilizan modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el machine learning (ML) para diseñar sus propios flujos de trabajo, realizar tareas y ejecutar procesos en nombre de los usuarios y otros sistemas.
A diferencia de los sistemas estáticos tradicionales, las redes de IA agéntica utilizan arquitecturas descentralizadas en las que los agentes de IA se mueven entre sistemas y endpoints, intercambiando datos rápidamente para facilitar una toma de decisiones ultrarrápida. Los agentes pueden percibir su entorno y tomar medidas de forma independiente para optimizar la conectividad de la red, mejorar los protocolos de seguridad y mejorar la experiencia del usuario.
Por ejemplo, pueden ajustar dinámicamente los parámetros de red (como la asignación de recursos y el enrutamiento de datos) a medida que cambian las condiciones. Y si un agente detecta actividad sospechosa en la red, puede aislar los dispositivos comprometidos e implementar contramedidas en tiempo real para frustrar un ciberataque.
Infraestructura de red de IA como servicio (NIaaS de IA)
A medida que avanza la IA en las redes, se presta una atención considerable a la creación de infraestructuras preparadas para la IA: conmutadores, GPU y entramados de gran ancho de banda y baja latencia optimizados específicamente para cargas de trabajo de IA.
La infraestructura de red de IA como servicio (NIaaS) es uno de esos desarrollos. La NIaaS de IA simplifica la gestión de redes y reduce los tiempos de implementación de meses a minutos mediante la virtualización y orquestación de la infraestructura de red de IA bajo demanda. Es un modelo basado en la nube que brinda a las empresas acceso a un conjunto completo de funciones de red y seguridad, incluidos enrutadores virtuales, firewalls, equilibradores de carga y componentes de administración de IA, sin necesidad de implementar o mantener hardware físico.
Los proveedores de servicios NIaaS de IA ofrecen modelos de consumo flexibles similares a los de la nube (como precios de pago por uso o basados en suscripción), donde los recursos de red se aprovisionan según las necesidades informáticas de proyectos de IA específicos.
Redes de hiperescala
Las redes a hiperescala con clústeres de IA consolidados son otra tendencia de las redes de IA. La consolidación de clúster de IA es el proceso de organizar y consolidar recursos de IA en múltiples "islas" de IA para crear un tejido de datos optimizado. Reduce el número de servidores y nodos infrautilizados en una red al concentrar las cargas de trabajo en menos clústeres y más potentes.
Y los entornos de hiperescala (entornos informáticos a gran escala diseñados para gestionar cargas de trabajo descomunales) proporcionan la capacidad, la refrigeración y el almacenamiento de datos necesarios para respaldar la consolidación de clústeres a escala de red empresarial. Juntas, la consolidación de clústeres y las redes a hiperescala simplifican el entrenamiento y la implementación de modelos de IA para redes de IA más rápidas y eficientes.
Según el IBM Institute for Business Value (IBM IBV), "los flujos de trabajo habilitados para IA, muchos impulsados por IA agéntica, están a punto de expandirse del 3 % en 2024 al 25 % en 2026", lo que representa un aumento de ocho veces en las implementaciones de IA. La adopción de un enfoque de redes basado en IA ofrece a las empresas numerosos beneficios, entre ellos:
Las herramientas de IA ajustan dinámicamente las configuraciones de red y optimizan el flujo de tráfico a medida que cambian las condiciones, reduciendo los cuellos de botella en el rendimiento y ayudando a las empresas a mantener redes de alto rendimiento y bajo tiempo de inactividad.
Las redes de IA permiten una mejor gestión de los recursos y ayudan a garantizar un uso eficiente del ancho de banda en entornos distribuidos.
Los flujos de trabajo de automatización impulsados por IA pueden gestionar tareas rutinarias, liberando al personal de TI para iniciativas estratégicas de mayor nivel.
Las herramientas de IA analizan continuamente los patrones de tráfico de la red, identificando comportamientos anómalos y operaciones de red irregulares a medida que se producen.
Las herramientas de red de IA pueden procesar grandes cantidades de datos rápidamente y sin intervención humana. Y los modelos de IA pueden escalar fácilmente a medida que las redes crecen en tamaño y complejidad.
Los sistemas de IA analizan el tráfico de red para identificar posibles problemas y ciberamenazas en tiempo real, y antes de que puedan convertirse en incidentes graves. Fomentan, y a menudo inician, acciones de contención inmediatas (como aislar los dispositivos comprometidos o bloquear actividades sospechosas) y actualizaciones de seguridad que ayudan a reducir el tiempo de permanencia de los ataques y a mitigar los daños que pueden causar los ciberataques.