Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Automatisierung

AI wird die Netzwerke von morgen mitgestalten

| Autor / Redakteur: David Eden / Andreas Donner

Das Thema künstliche Intelligenz wird auch das Netzwerk-Design beeinflussen und beschleunigen.
Das Thema künstliche Intelligenz wird auch das Netzwerk-Design beeinflussen und beschleunigen. (Bild: Tata Communications)

Das Thema Artificial Intelligence (AI) wird aktuell heiß diskutiert. Denn AI, Machine Learning und Automatisierung übernehmen zunehmend Aufgaben, die bisher von qualifizierten Menschen ausgeführt wurden. Interessant ist es daher, zu untersuchen, wie sich AI auf die Entwicklung von Computernetzwerken auswirkt und welche Fähigkeiten diese Netze künftig haben werden.

Ein umfassendes Netzwerk zu konzipieren, ist eine höchst komplexe Ingenieursleistung. Weltweit gibt es nur recht wenige Experten, die über die notwendigen Fähigkeiten, Kenntnisse und Erfahrungswerte verfügen, um ein solches Projekt zu realisieren. Hier kann Künstliche Intelligenz (KI; oder Artificial Intelligence, AI) unterstützen, die Prozesse rund um die Entwicklung von Netzen zu verbessern, indem die benötigten Fertigkeiten mehr Menschen als bisher zugänglich gemacht werden.

Um vorhandenes Wissen zu teilen und kreativer einzusetzen, müssen bestehende Daten, Forschungsergebnisse und Erfahrungen in einen AI-Algorithmus fließen. So kann das Wissen vergrößert und weiterentwickelt werden. Durch den Einsatz von AI werden mehr Menschen und Unternehmen in der Lage sein, Netzwerke zu konzipieren und Innovationen umzusetzen. Außerdem werden diese Netze deutlich leistungsfähiger sein als ihre Vorgänger.

Netzwerke werden immer komplexer

Aufgrund ihrer globalen und vielschichtigen Architektur sind Netzwerke zunehmend komplexer geworden. So setzen zum Beispiel 4G- oder „Low Power Internet of Things“-Funknetze auf den vorhandenen globalen Glasfaser-IP-Backbones auf. Vor ein paar Jahren hätte man sogar noch argumentieren können, dass sich die Komplexität der Netzwerke schneller entwickelt als technologische Innovationen. Heute ist es so, dass AI der Schlüssel dafür ist, zukunftssichere Netze zu implementieren, die auch mit den steigenden Anforderungen künftiger Technologien wie selbstfahrende Autos, Virtual Reality und dem Internet der Dinge umgehen können.

Wenn es nicht kaputt ist…

Der Entwicklungsprozess für ein IT-Netzwerk ist hoch mathematisch und logisch. Die beteiligten Ingenieure sind talentiert, aber dennoch immer noch Mensch mit Angewohnheiten, persönlichen Präferenzen und Vorurteilen. Alte Angewohnheiten sind oftmals schwer abzulegen und aus psychologischer Sicht neigen Menschen dazu, genau so weiterzuarbeiten, wie es bisher gut für sie funktioniert hat. Auf die IT übertragen heißt dieses Motto: „never change a running system“.

Diese Neigung, sowie andere Variablen wie Zeit und Budgeteinschränkungen, können Menschen davon abhalten, mögliche Alternativen auszuprobieren, wenn der Prozess bisher reibungslos lief. Instinktiv packen wir erst einmal die Dinge an, die offensichtlich verbessert werden müssen. Genau dies unterscheidet Menschen von Maschinen.

Machine Learning wird den menschlichen Ansatz, Netzwerke zu entwickeln und neue Wege für die Entwicklung zu finden, komplett umkrempeln. Rechenleistung kombiniert mit AI wird potenzielle Entwicklungs- und Managementtechniken ermöglichen, die wir erst noch entdecken müssen; aber intelligente Algorithmen, die sich selbst verbessern und weiterentwickeln, werden mit der Zeit wachsen.

Intelligentere Ansätze für Netzwerke

AI unterstützt nicht nur bei der Entwicklung, sondern auch im laufenden Betrieb, bei der Wartung und der Sicherheit. Aktuell werden Netzwerke in puncto Sicherheit von Algorithmen überwacht, die nach anomalen Anhäufungen von Traffic und Aktivitäten Ausschau halten, die von einer schädlichen Attacke wie etwa Distributed Denial of Service (DDoS) oder versuchten Hacker-Angriffen verursacht werden.

Mithilfe von AI werden diese Algorithmen immer intelligenter und sie finden schneller Methoden, um Angriffe zu antizipieren und das Netzwerk zu säubern. Ein weiteres Beispiel: AI wird Traffic besser vorhersagen können, da Daten in Echtzeit gesammelt und analysiert werden. Netzwerk-Manager können sich somit besser auf große Events vorbereiten, durch die bestehende Infrastrukturen oftmals an ihre Grenzen gebracht werden, wie etwa die Olympischen Spiele oder der Black-Friday-Einkaufstag.

AI wird auch eine zentrale Rolle bei den künftigen Software-Defined Wide Area Networks (SD-WAN) spielen. Analysten wie Gartner prognostizieren, dass bis zum Jahr 2018 über 40 Prozent der IT-Refresh-Initiativen für WAN-Edge-Infrastrukturen auf SD-WAN basieren werden. Derzeit liegt dieser Wert bei etwa zwei Prozent.

Angetrieben von AI, ermöglicht es SD-WAN, eine neue Art des hybriden Netzwerks einzusetzen, welches die Skalierbarkeit des Internets mit der Sicherheit und Zuverlässigkeit eines Private Networks vereint. Die Möglichkeit, Datenströme automatisch und dynamisch zwischen dem Internet und dem privaten Netzwerk umzuleiten, gibt Mitarbeitern schnellen und sicheren Zugang zu Applikationen und Daten – unabhängig von Zeitpunkt und Standort.

AI meets Software-Defined

Durch diese Kombination aus AI-entwickelten Topologien und AI-getriebenem Software-Defined Networking entsteht eine grundlegende Evolution der Netzwerke. Eine Idee, die sich daraus ableiten lässt, wäre ein universelles Netzwerk, ähnlich einem lebenden, atmenden globalen Ökosystem.

Heute streben TK- und Mobilfunkanbieter danach, ihren Kunden stets die bestmögliche Vernetzung zu bieten. Allerdings: Egal, welches Level beim automatisierten Switching oder welche Offloading-Möglichkeiten in das Netzwerk programmiert werden, die Netze „denken“ immer noch nicht aktiv für sich selbst.

AI hat die Macht, dies radikal zu ändern und ermöglicht es, uns von der traditionellen Netzwerk-Matrix zu lösen. Die allgegenwärtige Netzwerktopologie wird sich dank AI weiterentwickeln. Alles wird überall vernetzt sein und wir werden jederzeit und überall Daten sammeln können. Wir werden uns keine Gedanken mehr darüber machen müssen, ob wir WLAN, ein mobiles Netzwerk, Bluetooth oder eine der vielen IoT-Netzwerktechnologien nutzen. Es wird einfach funktionieren. Letztlich werden wir kein mobiles Endgerät, Wearable oder anderes Endgerät benötigen, um auf dieses Netz zugreifen zu können. Die unzähligen Applikationen verschmelzen zu einer virtuellen Plattform, mit der Anwender interagieren.

Die Anforderungen der virtuellen Welt adressieren

Natürlich steht uns bis dahin noch ein steiniger Weg mit viel Arbeit bevor. Eine Welt zu erschaffen, in der alle Netzwerke harmonisch zusammenarbeiten und Verbraucher das bestmögliche vernetzte Erlebnis erhalten, ist eine Aufgabe, an der die TK-Industrie gemeinsam arbeiten muss, damit jeder im globalen Netzwerkökosystem, inklusive Endkunden, gleichermaßen profitieren. Alle Teilnehmer müssen kontinuierlich dafür sorgen, dass die Infrastruktur und Systeme mit den wachsenden digitalen Anforderungen mithalten können.

Das Ziel ist ein universelles Netzwerk, das Entscheidungen basierend auf Standorten und Aktivitäten treffen kann und Nutzer zum bestmöglichen Netzwerk umleitet, um eine Aufgabe schnell und störungsfrei erledigen zu können. In dieser Welt wäre AI bei der Echtzeitkommunikation der Vermittler zwischen den Netzwerken und gewährleistet, dass alle Interaktionen die bestmögliche Servicequalität aus den verfügbaren Verbindungen erhalten.

Es ist zu erwarten, dass der Einfluss von AI auf die Entwicklung, das Management und den Schutz der Netzwerke der Zukunft radikal sein wird. Neben den eher funktionalen und operativen Elementen bietet die Einführung von AI eine große Chance, die Netzwerke weltweit zu revolutionieren. Dies ist besonders wichtig, da sich die Art und Weise, wie wir Netzwerke nutzen, für immer ändern wird. Diese Entwicklung wird auch durch Trends wie IoT-fähige autonome Fahrzeuge und vernetzte Smart City-Systeme angetrieben.

David Eden.
David Eden. (Bild: © CM Howard 2013 / Tata Communications)

In diesem Zusammenhang wird AI ein Umdenken anstoßen und Unternehmen werden bestehende Geschäftsmodelle hinterfragen müssen, um auch künftig die bestmögliche Nutzererfahrung und die höchste Kosteneffizienz zu erreichen.

Über den Autor

David Eden ist Future Technologist und Product Innovator bei Tata Communications.

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