¿Qué son las redes de IA?
Las redes de IA son la integración de tecnologías de inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) en sistemas de redes 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 perfectamente, automatiza las tareas rutinarias de gestión de redes y facilita el entrenamiento de modelos de IA optimizados y la inferencia. Las estrategias impulsadas por la IA pueden ayudar a los equipos de desarrollo a superar las limitaciones de las prácticas 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 dependen de procesos manuales, configuraciones estáticas y mantenimiento programado, lo cual no es un problema para las redes pequeñas con interacciones simples con dispositivos. Pero las redes modernas no son simples ni pequeñas. Abarcan entornos globales diversos y dinámicos e infraestructuras de nube híbrida 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 machine learning (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 redes de IA permiten lo siguiente:
- Gestión inteligente del tráfico
- Automatización de red autónoma
- Análisis y detección de amenazas en tiempo real
- Análisis detallado de la causa principal (RCA)
- Optimización continua de la red basada en datos
- Análisis predictivos y aprendizaje adaptativo
En algunos casos, las redes impulsadas por IA pueden incluso crear mecanismos y flujos de trabajo trabajo de autocorrección.
Las redes de IA son integrales para el despliegue de modelos de IA a gran escala y para la creación de redes empresariales altamente autónomas y 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), computación edge, cargas de trabajo de IA y servicios nativos de la nube).
El resultado son 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 (API)) de la red alimenta flujos de datos masivos en tiempo real (métricas de rendimiento, flujos de tráfico y señales de anomalías) en lagos de datos centralizados o distribuidos.
Los modelos de IA y machine learning (ML) nativos de la nube analizan continuamente los datos, correlacionan eventos, aprenden lo que constituye un comportamiento normal y anormal y generan insights basados en datos. Utilizan el aprendizaje no supervisado (para la detección de anomalías), el aprendizaje supervisado (para los análisis predictivos) y el aprendizaje por refuerzo para optimizar dinámicamente los procesos y las interacciones de la red. Los insights de las herramientas de IA se traducen en respuestas automatizadas.
Cuando las herramientas de monitoreo de red impulsadas por IA detectan congestión o fallas, 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 red y los ecosistemas de dispositivos, los sistemas de IA de la red agregan automáticamente más nodos informáticos, conmutadores y enlaces. Las redes de IA también utilizan conexiones de múltiples rutas y mecanismos rápidos de conmutación 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 800G y 400G Ethernet o InfiniBand) y controladores optimizados para un intercambio de datos ultrarrápido y de baja latencia entre nodos de cómputo, almacenamiento de datos y 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 organizacionales dispares.
Las redes de IA dependen de 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.
Los tejidos de red a menudo se diseñan como topologías sin bloqueo, que permiten la comunicación de múltiples rutas entre un gran número de servidores y conmutadores, o arquitecturas modulares distribuidas, que dividen la red en módulos más pequeños e independientes (pero interconectados) que forman un sistema cohesivo.
Las redes de IA generalmente utilizan una estrategia de varios niveles. Por ejemplo, la red utilizará lagos de datos y almacenes para archivado a largo plazo, almacenamiento de objetos para datos no estructurados y bases de datos vectoriales que permiten búsquedas rápidas de similitud para cargas de trabajo de IA.
El software de automatización y AIOps ayuda a las redes de IA a automatizar el despliegue de recursos, el escalado, la supervisión continua y los pipelines de CI/CD. Estas herramientas a menudo emplean algoritmos de machine learning para ejecutar análisis predictivos y facilitar la gestión de redes de bucle cerrado (un enfoque de autocorrección donde los sistemas de red emplean bucles de retroalimentación dinámicos en tiempo real para automatizar acciones correctivas).
También proporcionan sistemas operativos listos para IA y entornos virtuales para ayudar a optimizar los procesos de desarrollo de software, contenerización y control de versiones.
Las redes de IA aplican configuraciones de seguridad de confianza cero, 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 con capacidad de respuesta. Ayuda a las empresas a crear entornos de red dinámicos, seguros y escalables. Las redes de IA proporcionan:
Línea de base adaptativa
Los sistemas de machine learning (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 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 multivector 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 machine learning (ML) para monitorear continuamente el tráfico de red, los registros de 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 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 resolución de problemas basados en machine learning (ML)
Las herramientas de IA proporcionan características como analytics 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 datos de red complejos, dedicando más recursos al procesamiento de datos y al análisis. También ayudan a las redes de IA a respaldar la resolución colaborativa de problemas y a acelerar el análisis de la causa principal.
Automatización y corrección impulsadas por IA
Cuando detectan una anomalía, las redes de IA activan flujos de trabajo para arreglar 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 pueden ayudar a predecir futuros fallos o puntos de congestión analizando tendencias y señales en los datos de telemetría. El pronóstico características permiten a los ingenieros y administradores de redes adoptar un enfoque proactivo para la gestión de la red, evitando el tiempo de inactividad y las interrupciones antes de que sucedan.
Las redes de IA difieren fundamentalmente de las arquitecturas de red tradicionales. Aprovechan los datos en tiempo real, el machine learning (ML) y la automatización para mejorar y proteger dinámicamente las redes informáticas.
Las redes tradicionales suelen basar en reglas estáticas configuradas manualmente, umbrales preestablecidos y prácticas de gestión reactivas. Las redes tradicionales también emplean una arquitectura jerárquica, que crea capas de dispositivos de red para un reenvío eficaz de los datos. El control distribuido crea un entorno de red previsible y estable, pero también limita la escalabilidad (agregar capacidad suele requerir nuevas inversiones en hardware).
Con el modelo convencional, cada dispositivo de red realiza sus propias funciones de plano de control y de datos de forma independiente. Los operadores de red gestionan el tráfico de datos configurando manualmente tablas de encaminamiento, reglas de conmutación y políticas de seguridad dispositivo por dispositivo. El monitoreo se limita a métricas básicas, las alertas a menudo se activan por condiciones fijas (después de que surge 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 nube híbrida y multinube, incorporando con frecuencia centros de datos on premises, múltiples entornos de nube y servidores perimetrales. Recopilan continuamente datos de telemetría 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 del usuario.
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 impulsadas por IA ajustan dinámicamente la asignación y el enrutamiento del ancho de banda en función de los patrones de uso en vivo, escalando automáticamente los recursos para satisfacer los picos de demanda.
Además, las redes impulsadas por IA proporcionan una seguridad más confiable y completa. Las redes tradicionales generalmente utilizan 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 integral del comportamiento para identificar ataques sofisticados y abordar las amenazas cibernéticas antes de que comprometan la seguridad de la red.
Varias tendencias clave están dando forma a la forma en que se construyen, administran y aseguran las redes de IA.
Tejidos Ethernet
Ethernet se está volviendo cada vez más popular como estructura de red para cargas de trabajo de IA. Proporciona una solución de red versátil, rentable y de baja latencia, con velocidades que ya alcanzan los 400 G y 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 procesamiento de datos de IA a gran escala. Y los procesos de despliegue más simples de Ethernet y la capacidad de 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, 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 capacidades. Utilizan grandes conjuntos de datos históricos y en tiempo real para crear modelos que anticipan futuras cargas de red. Estos modelos permiten a los operadores de red pronosticar los próximos picos de demanda y ajustar proactivamente 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 construir 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 grandes (LLM), procesamiento de lenguaje natural (NLP) y 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 donde los agentes de IA se mueven a través de sistemas y endpoints, intercambiando datos rápidamente para soportar la 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 (AI NIaaS)
A medida que avanza la IA en las redes, hay un enfoque considerable en la creación de infraestructuras preparadas para la IA: conmutadores, GPU y estructuras de gran ancho de banda y baja latencia optimizadas 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 despliegue 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, cortafuegos, equilibradores de carga y componentes de administración de IA, sin necesidad de desplegar 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 de hiperescala con clústeres de IA consolidados son otra tendencia de redes de IA. La consolidación de clústeres de IA es el proceso de organizar y consolidar los recursos informáticos de IA en múltiples "islas" de IA para crear tejidos de datos optimizados. Reduce la cantidad 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 manejar 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. En conjunto, la consolidación de clústeres y las redes de hiperescala simplifican el entrenamiento y el despliegue del modelo de IA para lograr 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 los despliegues 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, lo que reduce los cuellos de botella en el rendimiento y ayuda 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 manejar 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 ocurren.
Las herramientas de redes 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 amenazas cibernéticas 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 espera de los ataques y mitigar el daño que pueden causar los ciberataques.