Au cours de la dernière décennie, les réseaux commerciaux se sont transformés en grande partie grâce à l’expansion du Nube, au travail hybride et à la prolifération des appareils connectés au Edge. Actuellement, l’intelligence artificielle accélère toutes ces transformations et change de forme radicale pour que le rouge soit capable de le faire. Sans embargo, la majorité des réseaux commerciaux ne seront pas conçus pour pouvoir faire face aux nouvelles dynamiques de l’IA.
Les charges de travail de l’IA génèrent des trafics beaucoup plus dynamiques et volumineux que les prévisions dans les réseaux traditionnels. Les données sont affichées continuellement entre le Edge, le noyau et les centres de données de l’entreprise. Alors que les projets passent par l’expérimentation et la production, le trafic devient imprévisible et, lorsque le WAN ne peut pas absorber cette variabilité, le rendu diminue et les applications ralentissent. Les réseaux de nombreuses organisations doivent être signés par des pressions. Si la capa de red n’est pas préparée pour l’IA, les stratégies commerciales basées sur elle tendront à avoir des difficultés pour réaliser l’exploit.
Satisfaire les exigences de rouge des charges de travail de l’IA nécessite un changement fondamental dans la conception des réseaux commerciaux : pas comme des canalisations statiques optimisées pour un trafic prévisible, mais comme des systèmes adaptatifs capables de répondre aux changements qui n’ont pas été prévus pour complets.
Pourquoi la planification traditionnelle ne fonctionne-t-elle pas ?
Maintenant, la planification d’un rouge traditionnel est centrale en termes de capacité : également le nombre de connexions et le rendu. Cette information était valable lorsque la demande était relativement prévisible. Cependant, l’efficacité de l’IA ne dépend pas uniquement de la puissance des calculs des GPU et des CPU, mais également de la capacité de transfert de données de forme efficace lors des déplacements du rouge.
Des secteurs comme l’industrie, le commerce de détail ou les finances utilisent l’IA à Edge pour permettre l’intelligence en temps réel et de basse latence, des opérations plus intelligentes et des outils innovants comme la vision artificielle, la gestion prédictive, la personnalisation en temps réel ou la détection de fraude en temps réel. Comme ces systèmes traitent les données localement et refinancent les modèles de forme centralisés, ils nécessitent une infrastructure Bord à cœur Robusta capacité de transporter de grands volumes de données sans créer des cuellos de botella.
Par conséquent, les organisations doivent penser uniquement en termes de capacité et planifier leurs capacités et leur adaptabilité. Assurez-vous que le rouge puisse déplacer efficacement les données entre le Edge et les ressources centralisées, en prenant en charge de gros volumes de trafic à cet endroit, en adaptant de nouvelles charges de travail et en vous assurant de manière sécurisée avec un nombre élevé d’utilisateurs, d’appareils et d’agents autonomes.
Conception d’une architecture de IA multiniveau
Une implantation existante nécessite une architecture à plusieurs niveaux conçue spécifiquement pour les flux dynamiques de données entre le Edge, les nœuds régionaux et le noyau. El Edge traite les déductions en temps réel et capture des données relatives à son origine, mais chaque fois qu’il a des besoins différents : les véhicules autonomes nécessitent une latence ultra-basse, alors que les capteurs industriels priorisent les communications déterminées et une grande fiabilité.
Les nœuds régionaux agrégent des données avant d’être envoyés au noyau ou au vol vers Edge. L’équilibre dynamique de la charge, l’optimisation des protocoles et le règlement adaptatif permettent de mieux gérer les flux d’IA de grand volume. Les plates-formes Cloud de hiperescala soutiennent l’entrenamiento centralisé de modelos et l’inférence à grande échelle. Les architectures d’IA doivent être intégrées de manière transparente avec des stratégies hybrides et multicloud.
Les infrastructures définies par les logiciels apportent flexibilité et évolutivité, mais les WAN traditionnels ne sont pas conçus pour gérer le trafic dynamique entre nos entreprises de diverses manières. Les initiatives d’IA nécessitent un SD-WAN, un modèle Zero Trust, une détection des menaces en temps réel et un chiffre extrême à extrême.
La flexibilité n’est pas une caractéristique : c’est une stratégie
Lorsque les exigences évoluent, la flexibilité se transforme en une offre compétitive. Les écosystèmes certifiés par un fabricant unique peuvent offrir un bon rendu, mais cela rend difficile l’incorporation de nouvelles technologies et l’interopérabilité.
Les architectures ouvertes et indépendantes permettent d’intégrer de nouvelles solutions et d’évoluer le rouge avec le temps. La question stratégique n’est pas que le fabricant offre la meilleure valeur, mais l’architecture offre la flexibilité nécessaire pour connecter, escalader et innover conformément à l’évolution des exigences de l’IA.
Construire le rouge pour l’ère de l’IA
Les organisations qui travaillent seront celles qui considèrent le rouge comme une plate-forme stratégique et non comme un fijo actif. Les architectures ouvertes, flexibles et interopérables sont mieux préparées pour intégrer de nouvelles technologies et développer les initiatives d’IA.
Les architectures ouvertes et indépendantes permettent d’intégrer de nouvelles solutions et d’évoluer le rouge avec le temps
La vraie vente sera l’agilité. Les charges de travail, les modèles, les méthodes d’entraînement, les exigences de déduction et les nécessités de sécurité évoluent. Les réseaux qui sont déployés aujourd’hui doivent être des capacités de transport de charges de travail qui n’existent pas encore.
Les décisions d’infrastructure qui seront prises aujourd’hui détermineront si l’IA se transformera en une offre compétitive durable ou en une limitation des coûts opérationnels. Choisir des architectes et des fournisseurs qui permettent de créer, d’adapter et d’intégrer de nouvelles capacités seront essentiels pour innover dans le rythme qui exige l’intelligence artificielle.
Par David López, directeur des ventes en Espagne, GTT Communications, Inc.
