Недооцененная роль сетей в инфраструктуре ИИ

Организации вкладывают огромные средства в графические процессоры, серверы, модели и вычислительные мощности, необходимые для внедрения ИИ в промышленную эксплуатацию. Однако агентный ИИ предъявляет к сети иные требования.

Чат-бот обычно ждет, пока ему зададут вопрос, тогда как агенту можно поручить задачу: он взаимодействует с различными системами и приложениями, принимает решения и действует. По мере того как агенты берут на себя все больше задач в организациях, многие из них будут выполняться без участия человека за клавиатурой.

В докладе Google Cloud «Состояние инфраструктуры в эпоху агентного ИИ» говорится, что 83% организаций считают необходимой модернизацию инфраструктуры для поддержки автономных систем, готовых к промышленной эксплуатации. И хотя вычислительные мощности — лишь часть картины, организациям также необходимо уделять приоритетное внимание сети: ей предстоит поддерживать активность, не укладывающуюся в привычный режим работы сотрудника.

Конец сетей с графиком работы с 9 до 17

На протяжении десятилетий корпоративные сети в основном проектировали с учетом того, как работают люди. В течение рабочего дня сотрудники подключаются к приложениям, получают доступ к данным и пользуются облачными сервисами. Это создает относительно предсказуемые схемы трафика, которые определяют архитектуру сети и принципы ее эксплуатации.

ИИ и агентные системы меняют эту картину. Агенты могут выполнять задачи и взаимодействовать с приложениями, API, источниками данных и другими агентами в любое время суток, создавая более непрерывные и динамичные потоки трафика в корпоративных сетях кампусов, центрах обработки данных, облачных средах и глобальных сетях. По мере масштабирования развертываний сети должны поддерживать все более сложные зависимости, поэтому производительность, задержки, отказоустойчивость и безопасность становятся критически важными для надежного выполнения задач.

Эти требования также выявляют ограничения традиционных моделей эксплуатации сетей (NetOps), в которых для обнаружения проблем используются инструменты мониторинга, а для их изучения и устранения — специалисты. Сети нового поколения должны выйти за рамки управления отдельными устройствами и событиями и обеспечивать сквозное понимание зависимостей между приложениями и агентами. Для этого необходимы более глубокая видимость, выявление взаимосвязей на основе ИИ, анализ первопричин и интеллектуальная автоматизация, позволяющая заблаговременно оптимизировать работу и устранять проблемы.

Возможность заключается в переходе от сетей, которыми управляют с помощью ИИ, к сетям, работающим на основе интеллекта ИИ и контролируемой автономности. Сетевые команды смогут тратить меньше времени на устранение повторяющихся проблем и больше — на разработку политик, установление ограничений и оптимизацию архитектур. Конец сетей с графиком работы с 9 до 17 — это не просто переход к их круглосуточной работе (24/7), а фундаментальное изменение факторов, определяющих спрос на сетевые ресурсы, и требований к проектированию, защите и эксплуатации сетей в постоянно действующей экосистеме интеллектуальных автономных систем.

От нескольких инструментов ИИ к целым паркам агентов

Большинство организаций пока находятся на этапе, когда ИИ легко контролировать: помощники на базе ИИ, ассистенты и приложения с ИИ используются в разных подразделениях.

Однако IBM выяснила, что лишь 11% опрошенных руководителей полностью готовы к масштабам развертывания ИИ-агентов, ожидаемым в ближайшие 12 месяцев. По мере расширения развертываний сетевым командам придется разбираться в большем объеме происходящего и изучать больше проблем — зачастую без привлечения дополнительных сотрудников.

Поэтому важно сократить время, которое инженеры тратят на поиск данных в панелях мониторинга, сбор информации и передачу типовых вопросов на следующий уровень поддержки. Если предоставлять командам нужную оперативную информацию и рекомендации по устранению неполадок именно тогда, когда они необходимы, знания будет проще распространять между командами, а не полагаться на небольшое число опытных специалистов, отвечающих на каждый вопрос. Опыт сотрудников лучше использовать для принятия решений, требующих профессионального суждения, например при разработке политик, установлении границ и оценке рисков.

Сетевой инфраструктуре необходимо место за столом, где обсуждается стратегия развития ИИ

Планирование внедрения ИИ часто начинается с обсуждения моделей, приложений, данных и вычислительных ресурсов, однако сетевые технологии должны быть частью этих обсуждений с самого начала. Чтобы давать полезные рекомендации, агентам необходим соответствующий контекст. В сетевых операциях это означает, что нужно понимать взаимосвязь информации о пользователях, устройствах и приложениях, а не рассматривать отдельное оповещение или показатель в отрыве от общего контекста.

Такой контекст помогает командам быстрее найти источник проблемы и решить, что делать дальше. Контроль со стороны человека по-прежнему важен, особенно по мере того, как агенты обретают больше автономности. Для этого необходимо четко определить, что они могут делать самостоятельно, и внедрить механизмы, обеспечивающие соблюдение этих границ. Прежде чем решать, следовать ли рекомендации, команды также должны иметь возможность узнать, почему она была дана и на какой информации основывалась.

Gartner прогнозирует, что к 2029 году как минимум 70% организаций, использующих ИИ-агентов в ИТ-операциях, столкнутся с серьезными проблемами, существенно влияющими на качество услуг, безопасность или затраты и хотя бы отчасти обусловленными недостаточным контролем. Именно поэтому видимость, автоматизация, надежность и контроль должны быть заложены в планы развития инфраструктуры ИИ с самого начала.

Создание инфраструктуры для постоянно работающего предприятия на базе ИИ

Агентный ИИ меняет то, как используются корпоративные сети. Их работа уже не так тесно связана с тем, когда сотрудники находятся в сети, и сетевым командам придется справляться с этими изменениями, не допуская, чтобы объем работ по эксплуатации сети рос такими же темпами.

Компаниям не нужно полностью перестраивать свои сети, но по мере расширения использования ИИ им следует выявлять возможные слабые места в существующей инфраструктуре. Особое внимание стоит уделить ситуациям, когда командам не хватает возможностей быстро обнаруживать проблемы, когда начинают увеличиваться сроки реагирования или когда для стандартной диагностики и устранения неполадок по-прежнему требуется значительная ручная работа.

Сети, рассчитанные на рабочий день с девяти до пяти, должны уступить место сетям, которые поддерживают совместную работу людей, приложений и агентов, часто по совершенно разным графикам и с совершенно разной скоростью. Насколько хорошо организована такая инфраструктура, в конечном счёте будет видно по показателям, которые уже важны для бизнеса: меньше сбоев, быстрее устранение неполадок, более удобная работа пользователей и меньше времени на поиск проблем.