Прийняття хмарних обчислень, автоматизації, керованої AI та додаткових додатків, призвели до того, що мережеві архітектори взяли на себе більш складні обов'язки, ніж будь-коли раніше.
Тепер, коли вони вже не зосереджені виключно на розробці та підтримці традиційної ІТ -інфраструктури, очікується, що мережеві архітектори будуть створювати стійкі, масштабовані та захищені мережі, які можуть обробляти масивні потоки даних, підтримувати навантаження AI та забезпечувати безперебійне підключення в розподілених середовищах.
Роль мережевого архітектора вимагає глибокого розуміння продуктивності мережі, кібербезпеки та інтеграції хмар, а також здатності передбачити та пом'якшити майбутні виклики, перш ніж вони виникають.
Як AI може допомогти
За словами головного євангеліста Comptia, Джеймса Стангера, AI перетворює мережеву архітектуру, покращуючи ефективність, безпеку та прийняття рішень.
Одним з найбільших внесків AI є моделювання та прогнозування потенційних проблем до того, як вони відбудуться. Оскільки організації приймають додатки, що працюють на AI, попит на мережу коливається, вимагаючи ефективно передбачити та влаштовувати нові робочі навантаження. “AI дозволяє архітекторам просуватися в архітектурі бізнес -додатків, даних та технологій”, – пояснив Стангер.
Коли компанії, що приносять нові підрозділи AI та/або збільшують використання AI, архітектори мережі повинні передбачити, як додатки будуть масштабувати, які системи потребують моделювання та як забезпечити підключення залишається стабільним.
Томас Вік, регіональний директор з Роберта Хлоп, заявив, що AI відіграє вирішальну роль у переробці мережевої архітектури, покращуючи можливості оптимізації, безпеки та дизайну. Інструменти, що працюють на AI, особливо ефективні для підвищення ефективності мережі шляхом динамічного управління розподілом пропускної здатності, оптимізації балансування навантаження та зменшенням перевантаженості.
“Автоматизуючи ці процеси, AI дозволяє мережам більш ефективно розподіляти ресурси, забезпечуючи безперебійну продуктивність навіть під великим попитом”, – сказав Вік.
AI також перетворює спосіб розробки та перевірки мережевих архітектур. Прогнозне моделювання дозволяє архітекторам моделювати різні конфігурації та оцінювати, як мереж взаємодіє в різних умовах. Ця можливість дозволяє їм уточнити свої конструкції, передбачати вузькі місця продуктивності та забезпечити масштабованість перед розгортанням нової інфраструктури.
“Прогнозування AI допомагає архітекторам мережі перевіряти різні конфігурації, оцінювати, як взаємодіють мережі, та вдосконалити їх конструкції на основі очікувань реального світу”,-пояснив він.
Суттєве розуміння
Хоча AI підвищує ефективність, це не дурне рішення. І Stanger, і Vick вказали, що AI вимагає налаштування та постійної підготовки для ефективного функціонування в унікальному мережевому середовищі кожної організації.
“AI не виходить з коробки, готової до роботи”, – сказав Стангер. “Навіть якщо він навчається для мережних завдань, він, можливо, був розроблений в умовах, відмінних від конкретної мережевої архітектури організації.”
Це створює проблему налаштування, де AI повинен бути налаштований, щоб зрозуміти дані, схеми руху та політику безпеки. Надмірна залежність від ШІ може бути ризикованою, особливо в кібербезпеці. “AI не збирається все зловити”, – попередила Вік. “Вам все ще потрібні людський нагляд, додаткові заходи безпеки та безпечні механізми, щоб забезпечити загрози”.
Обидва експерти наголошували на необхідності людського інтелекту в тандемі з ШІ. У той час як AI може автоматизувати процеси та допомагати у прийнятті рішень, архітектори мережі все ще повинні інтерпретувати, перевіряти та вдосконалювати розуміння AI.
Тренінг AI: Куди піти
У міру зростання інтеграції AI в мережі, сертифікати та навчальні програми розвиваються для оснащення професіоналів необхідним досвідом.
Стангер вказував на сертифікати промисловості, такі як CCNA (Cisco Certified Network Associate) та CCNP (Cisco Certified Network Professional), а також AWS, Google Cloud та Salesforc Наприклад, пропонує сертифікацію спеціалістів AI.
“Ви бачите, що всі основні постачальники хмарних постачальників та мережеві постачальники додають AI у свої навчальні програми, будь то Cisco, Palo Alto, AWS або Microsoft Azure”, – сказав Стангер. “Вони визнають, що сьогоднішні архітектори мережі повинні вільно володіти як у традиційних концепціях мережі, так і в автоматизації, що працює на AI”.
Сертифікати – не єдиний доступний ресурс. Стангер також підкреслив зростаючу роль інструментів AI, керованих постачальником. “Допоміжні засоби, керовані AI, вбудовуються в мережеві інструменти”,-пояснив він. “Наприклад, якщо архітектор встановлює мікросегментацію, інструменти, що працюють на AI, можуть запропонувати коригування на основі наслідків витрат або ризиків безпеки.”
Прогнозувальні можливості незабаром стануть стандартними функціями в мережах підприємства. Злиття хмарних архітектури та мережних ролей є ще одним критичним фактором. “Хмарний архітектор сьогодні потребує досвіду роботи в мережі, і мережевий архітектор повинен розуміти хмарну інфраструктуру”, – зазначив Стангер.
Це призвело до того, що деякі організації – включаючи Comptia, пропонувати сертифікати, що поєднують хмарні та мережеві концепції, такі як їх CloudNetx CERT.
Забезпечення викупу керівників для підвищення кваліфікації
Для архітекторів мережі, які хочуть забезпечити ресурси для постійного навчання, переконати керівників інвестувати в навчання та сертифікати AI вимагають чіткої цінності.
Вік підкреслив, що керівники найбільше реагують на проблеми безпеки: “Якщо архітектори мережі можуть продемонструвати потенційну фінансову шкоду кібераттаку, вони, швидше за все, отримають підтримку лідерства для інвестицій в безпеку, керовані AI … показує рентабельність інвестицій запобігання порушенням та простою Найефективніший аргумент для підвищення кваліфікації ».
Стангер погодився, додавши, що найкращим способом обрамлення дискусії є зосередження уваги на розвитку мереж у прийнятті ШІ: “Вам навіть не потрібно згадувати AI безпосередньо – замість, підкреслити зростаючу потребу в управлінні масовими потоками даних, оптимізувати доставку вмісту Мережі та зменшують затримку … AI вбудований у всі ці завдання, але обрамлення його як “модернізація мережі” або “покращення масштабованості” резонує краще з керівниками “.
Він також вказав на важливість розуміння регуляторних проблем. Керівники дбають про дотримання даних, закони про конфіденційність та політику безпеки. Просячи ресурси AI, архітектори мережі повинні продемонструвати, як інструменти AI допомагають забезпечити дотримання таких законів, як GDPR, CCPA або правила, що стосуються галузей.
Ще одним вирішальним фактором забезпечення фінансування є позиціонування навчання ШІ як бізнес -підприємця. “Керівники хочуть почути, як AI підвищує продуктивність, знижує витрати та покращує прийняття рішень”,-сказав Вік. “Мережеві архітектори повинні висвітлити, як AI впорядковує операції, прогнозує збої до того, як вони відбудуться, і підвищує загальну ефективність мережі”.