KI bringt Netze an ihre Grenzen – und macht sie widerstandsfähiger Chancen und Risiken von KI-Traffic im Netzwerk

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Opengear, Inc.

Vitel GmbH

Die Explosion von KI-Workloads erhöht Datenvolumen und Komplexität in Unternehmensnetzen. Drei strukturelle Belastungsfaktoren zeigen die Schattenseiten dieser Entwicklung. Gleichzeitig eröffnet der kombinierte Einsatz von KI-Analysetools und Out-of-Band-Strategien neue Chancen für Ausfallprävention, Resilienz und Hybridbetrieb.

Das KI-Zeitalter hat für die Netzwerkinfrastruktur von Unternehmen große Herausforderungen im Gepäck. Die gute Nachricht: Wer sie meistert, für den eröffnen sich neue Möglichkeiten. Opengear, Anbieter von Out-of-Band-Managementlösungen zum Schutz kritischer Infrastrukturen, nimmt die drei wichtigsten Challenges und Chancen unter die Lupe.

Immer mehr Unternehmen setzen auf Software-definierte Netzwerke wie SD-WAN und orchestrieren ihre Infrastruktur über die Cloud, um den Leistungshunger von KI-Anwendungen und -Workloads zu stillen. Doch trotz der Fortschritte in diesen Bereichen prägen drei Herausforderungen diese neue Ära der Konnektivität:

Challenge #1: Systemüberlastung durch hohen Traffic 

KI-Cluster treiben Energie- und Bandbreitenanforderungen weit über konventionelle Grenzen hinaus: Ein einzelnes GPU-Rack kann bei der Datenverarbeitung bis zu 100 Kilowatt an Wärmeleistung und einen Traffic von zig Terabits pro Sekunde erzeugen, was enorme Belastungen auf physischer und logischer Ebene verursacht. Physikalisch stoßen Hardware, Verkabelung, Stromversorgung und Kühlung häufig an ihre Grenzen. Die Folge sind Bandbreitenengpässe sowie Hotspots, die die Fehleranfälligkeit erhöhen. Auf logischer Ebene überlastet der massive Datenverkehr Netzwerk- und Softwareinfrastrukturen, wodurch Traffic-Staus, Storage-Engpässe und Sicherheitsrisiken entstehen: Oft sind Cybersecurity-Lösungen für den hohen Datendurchsatz nicht geeignet und erkennen somit Anomalien schlechter.

Challenge #2: Größere Angriffsfläche am Edge

Edge Computing und die damit verbundene Dezentralisierung sind die Grundvoraussetzung für den agilen Einsatz von KI. Die auf diese Weise deutlich größere und verteiltere IT-Infrastruktur sorgt allerdings für eine große Anzahl neuer Angriffspunkte für Hacker: Jeder Sensor, jedes Gateway und jeder Remote-Server wird so zur potenziellen Schwachstelle, die Kriminelle nutzen können, um etwa Downtimes zu verursachen. Gezielt herbeigeführte Ausfälle an Edge-Standorten sind bei Cyberkriminellen besonders beliebt, um zentrale Systeme zu infiltrieren, während die Verteidiger abgelenkt sind.

Challenge #3: Kaskadierende Ausfälle durch operativen Overload

Obwohl immer mehr Prozesse des Netzwerkmanagements automatisiert ablaufen, steigt die Last für Administratoren drastisch an. Gründe dafür sind unter anderem der Fachkräftemangel und die durch KI- und Edge-Anwendungen steigende Komplexität der Netzwerkinfrastrukturen. Der Faktor Mensch bleibt daher ein kritischer Schwachpunkt, der das Risiko für Fehlkonfigurationen, versäumte oder fehlerhafte Updates und reaktive Wartung infolge operativen Overloads erhöht. Die beiden Optionen, um die daraus resultierenden kaskadierenden Ausfälle abzumildern, sind ein noch höherer Grad an Automatisierung und die Implementierung von OOB-Lösungen (Out-of-Band).

Künstliche Intelligenz sorgt allerdings nicht nur für Challenges, sondern bietet Unternehmen – insbesondere in Verbindung mit Out-of-Band-Netzwerken – auch neue Chancen, ihre Effizienz, Sicherheit und Resilienz zu steigern: 

Chance #1: Weniger Downtimes durch prädiktive Analytik

KI-basierte prädiktive Analysetools helfen Unternehmen, ihre Kapazitätsgrenzen zu erkennen, Ausfälle vorherzusagen und Wartungsfenster zu optimieren. Das Zeitalter des rein reaktiven Netzwerkmanagements neigt sich damit dem Ende zu. Die Integration von NetOps-Automatisierungstools erweitert diese Funktionen, indem sie wiederkehrende Aufgaben übernehmen und Konfigurationsfehler eliminieren – zwei eminente Faktoren bei der Entstehung von Downtimes.

Chance #2: Geringere MTTR durch selbstheilende Netzwerke

KI avanciert zum Schlüssel für zuverlässige und resiliente Netzwerke. Mittlerweile existieren KI-Systeme, die Telemetriedaten analysieren, Anomalien erkennen und automatisiert Wiederherstellungsmaßnahmen einleiten, noch bevor User eine Störung bemerken. Intelligente Out-of-Band-Lösungen ergänzen diese Fähigkeiten, indem sie eine Verbindung zu den Netzwerkressourcen aufrechterhalten, selbst wenn das Produktionsnetzwerk ausfällt. Gemeinsam bilden KI und OOB-Lösungen somit die Grundlage für selbstheilende Netzwerke und reduzieren die mittlere Wiederherstellungszeit (MTTR) drastisch.

Chance #3: Hybride Modelle für Legacy- und KI-native Systeme

Unternehmen, die ihre Netzwerkinfrastruktur fit für die Zukunft machen wollen, müssen die Zuverlässigkeit von Legacy-Netzwerken mit den Benefits KI-gestützter Orchestrierung und Monitoring in Einklang bringen. Echte Modernisierung bedeutet in diesem Zusammenhang nämlich nicht, einfach alte Hard- und Software zu ersetzen, sondern neue Lösungen sinnvoll in bestehende zu integrieren. Out-of-Band-Management hilft Unternehmen dabei, indem es eine universelle Kontrollebene für Legacy- und KI-native Cutting-Edge-Systeme bereitstellt.

„Der Betrieb von KI-Systemen ist für Netzwerkadministratoren Schwerstarbeit und belastet Hard- und Software“, erklärt Dirk Schuma, Sales Manager EMEA North bei Opengear. „Ein echter Gamechanger ist in diesem Zusammenhang die Kombination aus KI-Funktionalität und Out-of-Band-Lösungen, denn sie hat das Potenzial, die Resilienz von Netzwerken deutlich zu steigern.“

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