¿Marcará Al Driven Network Automation el futuro de internet?

El futuro se presenta cada vez mucho más avanzado y es que la IA parece inherente a lo que está por llegar. La tecnología continúa desarrollándose y no podemos separar progreso e IA, y es que indiscutiblemente van de la mano y la una sirve a la otra.

La revolución tecnológica y la digitalización tienen a una protagonista indiscutible, y esa es la IA. Esta herramienta parece crecer por días y no deja de avanzar en los diferentes ámbitos, tanto para favorecer los crecimientos empresariales, para hacer la vida más sencilla o todo cuanto tiene que ver con ciberseguridad.

Todo cuanto la IA puede ofrecernos está haciendo que los expertos y profesionales de la materia se planteen el uso de los algoritmos inteligentes en todos los ámbitos de las TIC, como por ejemplo es el caso de la gestión de infraestructura de red en las empresas.

Al Driven Network Automation, así es su aportación al futuro

Es aquí donde entra en escena Al Driven Network Automation, estas innovadoras tecnologías permiten combinar eficientemente la potencia de la IA y el machine learning con la gestión y la operación de redes de telecomunicaciones y sus sistemas subyacentes.

Pero lo que más nos interesa es cuanto puede aportar estos sistemas de cara a las actividades empresariales. Las organizaciones que implanten estas tecnologías podrán optimizar las redes, permitirá usar algoritmos de IA para analizar los datos a tiempo real, mejorar la gestión del ancho de banda, la identificación y mitigación de cuellos de botella y también mejorar la calidad del servicio ofrecido.

Del mismo modo, este avance de la IA permitirá asignar recursos de forma eficiente en la red, una característica muy útil en los entornos cloud y de virtualización. Se integra con tecnologías como redes definidas por software (SDN) y funciones de red virtualizadas (NVF).

Además de esto, el sistema Al Driven Network Automation dará facilidades para poder automatizar tareas que son rutinarias como las concernientes a la administración de redes, la configuración y el aprovisionamiento de dispositivos de red, también facilitará la identificación de patrones de tráfico inusuales que podrían indicar amenaza de seguridad y analizar y diagnosticar problemas en tiempo real.

Entre los objetivos más destacados se encuentra el de mejorar la automatización de los entornos de red de las empresas, como hace Cisco y su plataforma Cisco DNA por ejemplo, o Juniper Networks (Juniper Apstra, Juniper Miss), HPE (HPE InfoSight), Extreme Networks o también Arista Networks entre otros.

Estas plataformas tienen un mecanismo parecido, y es que después de ser puestas en funcionamiento comienzan recopilando datos relacionados con la infraestructura de red de la organización, tales como datos de tráfico, configuración de los dispositivos, registros de eventos, datos sobre seguridad o mediciones de rendimiento. Una vez analizados, los algoritmos basados en machine learning identificarán así patrones, anomalías o tendencias por ejemplo, pudiendo tomar decisiones automatizadas que permitirán optimizar el rendimiento de la red e igualmente mejorar su seguridad.

La IA en la gestión de red

Se espera que Al Driven Network Automation agilice próximamente los trabajos de los profesionales del networking y en consecuencia pueda mejorar el rendimiento de cualquier red empresarial. Pero por su parte, la IA continúa en desarrollo en lo que a gestión de red se refiere.

Para el correcto devenir de las empresas, la calidad de los datos recopilados es clave. Lo cierto es que si estos datos son poco fiables o inexactos, las compañías se arriesgan a que los algoritmos de la IA tomen las decisiones menos acertadas, afectando así al rendimiento empresarial.

Uno de los mayores temores gira sobre la dependencia que puede haber con la IA, la automatización cada vez es más compleja y esto lleva a que cada vez el ser humano tenga menos que decir y aportar en las decisiones que tome. Aunque aparentemente no, esto puede conllevar a problemas, y es que si la IA en un momento determinado falla la red puede verse afectada y los expertos pueden que no sean capaces de detectar donde está el problema.

Para trazar una correcta hoja de ruta, resulta indispensable identificar cuáles son los objetivos concretos de la automatización, evaluar el mejor proveedor o las soluciones más adecuadas y comenzar con situaciones más sencillas. Algunas de estas situaciones podrían ser la automatización de configuraciones repetitivas o la detección y la resolución de problemas comunes. Si finalmente esta primera etapa avanza con éxito, será el momento indicado para considerar su expansión a otros aspectos de la red mucho más complejos.

Conocer si Al Driven Network Automation será determinante en el futuro de la red pasa por ir desvelando sus avances de forma paulatina, comenzando con infraestructuras simples antes de pasar a otras de mayor envergadura. Sin embargo parece bastante evidente que a pesar de las precauciones actuales, estas soluciones formarán parte del futuro empresarial.