Apa itu jaringan AI?

Ini adalah komponen penting dalam jaringan komputer modern, memungkinkan sumber daya komputasi yang saling terhubung untuk berkomunikasi dengan lancar, mengotomatiskan tugas-tugas manajemen jaringan rutin, dan memfasilitasi pelatihan model AI dan inferensi yang optimal. Strategi berbasis AI dapat membantu tim pengembangan mengatasi keterbatasan praktik jaringan tradisional, yang seringkali tidak cukup untuk skala, kompleksitas, dan kecanggihan lingkungan TI saat ini.

Jaringan tradisional mengandalkan proses manual, konfigurasi statis, dan pemeliharaan terjadwal, yang tidak menjadi masalah untuk jaringan kecil dengan interaksi perangkat yang sederhana. Tetapi jaringan modern tidak sederhana atau kecil. Mereka menjangkau lingkungan global yang beragam dan dinamis dan infrastruktur hybrid cloud dengan ribuan perangkat dan dependensi yang saling berhubungan. Lingkungan multicloud rata-rata mencakup 12 layanan dan platform yang berbeda.

Menambah infrastruktur jaringan yang ada dengan alat AI dan ML dapat membantu perusahaan merampingkan praktik manajemen jaringan, meningkatkan kecerdasan jaringan, dan memperluas kemampuan otomatisasi. Solusi jaringan AI memungkinkan:

• Manajemen lalu lintas cerdas
• Otomatisasi jaringan mobil otonom
• Analisis real-time dan deteksi ancaman
• Analisis akar masalah (RCA) terperinci
• Pengoptimalan jaringan berbasis data yang berkelanjutan
• Analisis prediktif dan pembelajaran adaptif

Dalam beberapa kasus, jaringan berbasis AI bahkan dapat membuat mekanisme dan alur kerja penyembuhan mandiri.

Jaringan AI merupakan bagian integral dari penerapan model AI berskala besar dan untuk membangun jaringan perusahaan yang sangat otonom dan berbasis data. Ini mengubah paradigma dari jaringan statis yang dikelola manusia menjadi infrastruktur TI yang dinamis dan mandiri yang mampu mendukung tuntutan besar teknologi modern(5G, Internet of Things (IoT), komputasi edge, beban kerja AI, dan layanan cloud-native).

Hasilnya adalah jaringan perusahaan yang lebih cerdas, lebih cepat, dan lebih tangguh yang membantu memberikan pengalaman tanpa gesekan kepada pengguna akhir.

Jaringan AI didorong oleh pengumpulan telemetri. Setiap elemen jaringan dan komputasi (termasuk router, sakelar, dan titik akhir antarmuka pemrograman aplikasi (API) ) di seluruh jaringan memberikan aliran data real-time yang sangat besar (metrik kinerja, arus lalu lintas, dan sinyal anomali) ke dalam data lake terpusat atau terdistribusi.

Model AI dan ML cloud native terus menganalisis data, menghubungkan peristiwa, mempelajari apa yang merupakan perilaku normal dan abnormal, dan menghasilkan insight berbasis data. Mereka menggunakan pembelajaran tanpa pengawasan (untuk deteksi anomali), pembelajaran yang diawasi (untuk analisis prediktif) dan pembelajaran penguatan untuk mengoptimalkan proses dan interaksi jaringan secara dinamis. Insight dari alat AI kemudian diterjemahkan menjadi respons otomatis.

Ketika alat pemantauan jaringan berbasis AI mendeteksi kemacetan atau kesalahan, alat tersebut memicu alur kerja remediasi untuk mengubah rute lalu lintas, menyeimbangkan beban kerja, memperbarui kebijakan jaringan, atau mengisolasi ancaman keamanan, mengurangi kebutuhan akan intervensi manual dari personel TI.

Jaringan AI dirancang untuk menskalakan secara horizontal. Seiring dengan meningkatnya permintaan jaringan dan ekosistem perangkat, sistem AI pada jaringan secara otomatis menambahkan lebih banyak node, sakelar, dan tautan komputasi. Jaringan AI juga menggunakan koneksi multi-path dan mekanisme failover yang cepat untuk menciptakan redundansi dan membantu memastikan ketersediaan jaringan yang tinggi.

Jaringan AI mengandalkan serangkaian komponen utama untuk berfungsi. Hal ini termasuk:

Jaringan AI mewakili konvergensi otomatisasi yang dibantu AI dan infrastruktur cerdas dan responsif. Ini membantu perusahaan membangun lingkungan jaringan yang dinamis, aman, dan dapat diskalakan. Jaringan AI menyediakan:

Sistem ML membangun model dinamis tentang perilaku jaringan "normal" dari waktu ke waktu, dengan memperhitungkan pola harian, mingguan, dan musiman. Pendekatan ini mencegah fluktuasi jinak memicu peringatan dan memungkinkan sistem untuk fokus pada anomali nyata yang menyimpang secara signifikan dari garis dasar jaringan.

Sistem AI mengintegrasikan beberapa sumber data dan menggunakan algoritma canggih (termasuk pembelajaran tanpa pengawasan) untuk menghubungkan indikator halus masalah kinerja jaringan yang mungkin diabaikan oleh sistem berbasis aturan. Alat bantu AI dapat, misalnya, mendeteksi serangan multi-vektor yang terkoordinasi dan lalu lintas berbahaya yang rendah dan lambat yang berkembang secara bertahap.

Jaringan AI menggunakan model ML untuk terus memantau lalu lintas jaringan, log perangkat dan pola data, dan menganalisis volume data yang besar secara real time. Kemampuan ini membantu alat AI mendeteksi kerentanan keamanan, perilaku yang tidak biasa (arus lalu lintas runcing, misalnya), upaya akses yang tidak sah, dan tanda-tanda awal serangan siber.

Tidak seperti metode deteksi anomali berbasis ambang batas statis tradisional, model AI menggunakan data kontekstual dan historis untuk menerapkan garis dasar adaptif, membuat deteksi lebih akurat dan mengurangi alarm palsu yang dapat mengalihkan perhatian tim TI.

Alat AI menyediakan fitur seperti analitik lanjutan, kueri bahasa alami, dan visualisasi data untuk membantu operator jaringan menyelidiki insiden lebih cepat dan lebih efektif. Fitur-fitur ini mendemokratisasi akses ke data jaringan yang kompleks, menempatkan lebih banyak sumber daya untuk pemrosesan dan analisis data. Mereka juga membantu jaringan AI mendukung resolusi masalah kolaboratif dan mempercepat analisis akar masalah.

Ketika mereka mendeteksi anomali, jaringan AI memicu alur kerja otomatis untuk segera memperbaiki masalah. Mereka dapat, misalnya, mengalihkan lalu lintas di sekitar area yang padat, memblokir alamat IP yang mencurigakan, dan menyediakan kapasitas jaringan tambahan.

Alat AI tidak hanya mendeteksi anomali saat ini, tetapi juga dapat membantu meramal kegagalan atau titik kemacetan di masa depan dengan menganalisis tren dan sinyal dalam data telemetri. Fitur peramalan memberdayakan teknisi dan administrator jaringan untuk mengambil pendekatan proaktif terhadap manajemen jaringan, mencegah waktu henti dan pemadaman sebelum terjadi.

Jaringan AI berbeda secara mendasar dari arsitektur jaringan tradisional. Ia memanfaatkan data waktu nyata, ML, dan otomatisasi untuk meningkatkan dan mengamankan jaringan komputasi secara dinamis.

Jaringan tradisional biasanya mengandalkan aturan statis yang dikonfigurasi secara manual, ambang batas yang telah ditetapkan sebelumnya, dan praktik manajemen yang reaktif. Jaringan tradisional juga menggunakan arsitektur hierarkis, yang menciptakan lapisan-lapisan perangkat jaringan untuk penerusan data yang efisien. Kontrol terdistribusi menciptakan lingkungan jaringan yang dapat diprediksi dan stabil, tetapi juga membatasi skalabilitas (penambahan kapasitas sering kali membutuhkan investasi perangkat keras baru).

Dengan model konvensional, setiap perangkat jaringan melakukan kontrol dan fungsi bidang data sendiri secara independen. Operator jaringan mengelola lalu lintas data dengan mengonfigurasi tabel perutean secara manual, aturan peralihan, dan kebijakan keamanan berdasarkan perangkat per perangkat. Pemantauan terbatas pada metrik dasar, peringatan sering kali dipicu oleh kondisi tetap (setelah masalah jaringan muncul), dan pemecahan masalah cenderung terisolasi pada masing-masing perangkat, yang semuanya memperlambat adaptasi jaringan untuk merespons insiden.

Sebaliknya, jaringan AI menjangkau lingkungan multicloud dan hybrid cloud, sering menggabungkan pusat data lokal, beberapa lingkungan cloud, dan server tepi. Mereka terus mengumpulkan data telemetri dari seluruh jaringan, dan mereka menggunakan algoritma AI untuk menganalisis kumpulan data real-time, memahami arus lalu lintas yang kompleks, dan menafsirkan perilaku pengguna.

Jaringan AI juga dapat mendukung alat pengoptimalan yang lebih baik dan meningkatkan skalabilitas jaringan. Alih-alih mengandalkan konfigurasi statis, jaringan yang didukung AI secara dinamis menyesuaikan alokasi bandwidth dan perutean berdasarkan pola penggunaan langsung, secara otomatis menskalakan sumber daya untuk memenuhi lonjakan permintaan.

Selain itu, jaringan berbasis AI memberikan keamanan yang lebih andal dan komprehensif. Jaringan tradisional umumnya menggunakan model keamanan berbasis tanda tangan, yang mendeteksi dan mencegah ancaman yang diketahui dengan mengidentifikasi pola unik — atau “tanda tangan” — yang terkait dengan malware atau aktivitas berbahaya. Jaringan AI menambah (atau mengganti) model keamanan berbasis tanda tangan dengan deteksi ancaman berbasis AI yang menggunakan analisis perilaku komprehensif untuk mengidentifikasi serangan canggih dan mengatasi ancaman siber sebelum mereka membahayakan keamanan jaringan.

Beberapa tren utama membentuk bagaimana jaringan AI dibangun, dikelola, dan diamankan.

Ethernet menjadi semakin populer sebagai jaringan untuk beban kerja AI. Produk ini menyediakan solusi jaringan serbaguna, hemat biaya, dan latensi rendah, dengan kecepatan yang sudah mencapai 400G dan 800G (dan Ethernet 1,6T di masa mendatang).

Jaringan AI berbasis ethernet memiliki bandwidth besar yang dapat menangani throughput data yang sangat besar yang diperlukan untuk pelatihan model AI, inferensi real-time, dan pemrosesan data AI skala besar. Dan proses penerapan Ethernet yang lebih sederhana dan kemampuan untuk memfasilitasi komunikasi lossless antara sumber daya AI lokal dan cloud menjadikannya pilihan yang bagus untuk menghubungkan beragam infrastruktur AI terdistribusi.

Dengan kemajuan dalam AI generatif (gen AI), operasi jaringan AI menjadi lebih cerdas dan lebih otomatis. Gen AI membantu insinyur jaringan merancang jaringan dengan mensimulasikan dan menghasilkan topologi jaringan dan pengaturan perangkat yang ideal.

Alat Gen AI dapat membuat model prediktif untuk jaringan AI dan perencanaan kapasitas. Mereka menggunakan kumpulan data historis dan data waktu nyata yang besar untuk membangun model yang mengantisipasi beban jaringan di masa mendatang. Model-model ini memungkinkan operator jaringan untuk memperkirakan lonjakan permintaan yang akan datang dan secara proaktif menyesuaikan infrastruktur mereka untuk mencegah kemacetan atau gangguan layanan.

Alat jaringan berbasis Gen AI juga memungkinkan penyeimbangan beban di beberapa teknologi akses radio (seperti wifi, Bluetooth, 4G LTE, dan 5G) dan membantu mengurangi gangguan data di lingkungan jaringan padat.

AI agen memungkinkan perusahaan untuk membangun jaringan AI yang lebih otonom dan adaptif. AI agen adalah “sistem AI yang dapat mencapai tujuan tertentu dengan pengawasan terbatas.” Agen AI menggunakan model bahasa besar (LLM),,  pemrosesan bahasa alami (NLP), dan ML untuk merancang alur kerja mereka sendiri, melakukan tugas, dan menjalankan proses atas nama pengguna dan sistem lain.

Tidak seperti sistem statis tradisional, jaringan AI agen menggunakan arsitektur terdesentralisasi di mana agen AI berpindah melintasi sistem dan titik akhir, bertukar data dengan cepat untuk mendukung pengambilan keputusan secepat kilat. Agen dapat memahami lingkungan mereka dan secara mandiri mengambil tindakan untuk mengoptimalkan konektivitas jaringan, meningkatkan protokol keamanan, dan meningkatkan pengalaman pengguna.

Sebagai contoh, mereka bisa secara dinamis menyesuaikan parameter jaringan (seperti alokasi sumber daya dan perutean data) seiring dengan perubahan kondisi. Dan jika agen mendeteksi aktivitas jaringan yang mencurigakan, agen dapat mengisolasi perangkat yang disusupi dan mengimplementasikan tindakan pencegahan secara real time untuk menggagalkan serangan siber.

Seiring kemajuan AI dalam jaringan, ada fokus yang cukup besar pada membangun infrastruktur siap AI-switch, GPU, dan struktur bandwidth tinggi, latensi rendah yang dioptimalkan khusus untuk beban kerja AI.

Infrastruktur jaringan AI sebagai layanan (NIaaS) adalah salah satu pengembangan tersebut. AI NIaaS menyederhanakan manajemen jaringan dan mengurangi waktu penerapan dari bulan ke menit dengan memvirtualisasi dan mengatur infrastruktur jaringan AI sesuai permintaan. Ini adalah model berbasis cloud yang memberi perusahaan akses ke rangkaian lengkap fungsi jaringan dan keamanan—termasuk router virtual, firewall, penyeimbang beban, dan komponen manajemen AI—tanpa mengharuskan mereka untuk menerapkan atau memelihara perangkat keras fisik.

Penyedia layanan AI NIaaS menawarkan model konsumsi fleksibel seperti cloud (seperti bayar sesuai penggunaan atau harga berbasis langganan), di mana sumber daya jaringan disediakan sesuai dengan kebutuhan komputasi proyek AI tertentu.

Jaringan hyperscale dengan klaster AI terkonsolidasi adalah tren jaringan AI lainnya. Konsolidasi klaster AI adalah proses pengorganisasian dan konsolidasi sumber daya komputasi AI menjadi beberapa “pulau” AI untuk membuat struktur data yang efisien. Ini mengurangi jumlah server dan node yang kurang dimanfaatkan dalam jaringan dengan memusatkan beban kerja ke dalam klaster yang lebih sedikit dan lebih kuat.

Dan lingkungan hyperscale (lingkungan komputasi skala sangat besar yang dirancang untuk menangani beban kerja yang terlalu besar) menyediakan kapasitas, pendinginan, dan penyimpanan data yang diperlukan untuk mendukung konsolidasi klaster pada skala jaringan perusahaan. Bersama-sama, konsolidasi klaster dan jaringan hyperscale menyederhanakan pelatihan model AI dan penerapan untuk jaringan AI yang lebih cepat dan lebih efisien.

Menurut IBM Institute for Business Value (IBM IBV), “Alur kerja yang mendukung AI—banyak didorong oleh AI agen—siap untuk berkembang dari 3% pada 2024 menjadi 25% pada tahun 2026,” mewakili peningkatan delapan kali lipat dalam penerapan AI. Mengadopsi pendekatan jaringan berbasis AI menawarkan banyak manfaat bagi perusahaan, termasuk: