Современный искусственный интеллект требует NaaS:будущее распределенных сетей

Времена, когда операции ИИ выполнялись в одном центре обработки данных или централизованном облачном хранилище, прошли. Современные приложения искусственного интеллекта должны использовать высокораспределенные сервисы и возможности. Для беспрепятственного объединения этих ресурсов требуется новый подход к организации сети. Представьте себе NaaS, сеть как услугу, которая (как следует из названия) представляет собой модель облачных сервисов, в которой поставщики предоставляют сетевые возможности, включая подключение, безопасность и управление, предприятиям по требованию и обычно через подписку.

Беглый взгляд на то, как работают современные приложения искусственного интеллекта, показывает необходимость NaaS. Начнем с того, что данные, используемые для обучения моделей ИИ, обычно хранятся и генерируются в разных местах. Вычислительные ресурсы для обучения моделей и выполнения логических выводов часто рассредоточены, особенно с появлением новых предложений, таких как графические процессоры как услуга и Neoclouds. Потребность в быстром анализе и практической информации в приложениях, работающих в режиме реального времени, означает, что обработка данных и выводы должны выполняться вблизи того места, где генерируются данные или происходит действие (например, маневрирование автономного автомобиля вокруг дорожной опасности).

Учитывая эти факторы, конвергенция искусственного интеллекта и сетей в этом году привлекла значительное внимание. Mplify (ранее MEF), организация, которая уже много лет управляет рынком NaaS, внедрила искусственный интеллект. «Мы перешли к роли ИИ», — сказал Паскаль Менезес, технический директор Mplify. Он отметил, что благодаря повсеместному распространению агентов ИИ и всевозможных моделей сети стали очень важными.

См. также: Почему ИИ в реальном времени нуждается в распределенных облачных вычислениях на периферии

Войдите в NaaS

Сегодня предприятия и поставщики, предоставляющие услуги для поддержки усилий в области ИИ, по сути, нуждаются в подключении ИИ как к услуге. Именно здесь NaaS может сыграть решающую роль.

NaaS — это облачная модель потребления для сети. Вместо того, чтобы владеть, настраивать и управлять собственным сетевым оборудованием и программным обеспечением, предприятия могут использовать функции подключения, пропускной способности, безопасности и оптимизации по требованию поставщика.

Ключевые аспекты включают в себя:

• По требованию и на основе подписки :Как и в случае с SaaS или IaaS, предприятия могут увеличивать или уменьшать масштаб в зависимости от использования.
• Автоматизация на основе политик :сетевые функции представлены как API и сервисы, а не настраиваются вручную.
• Абстрактная инфраструктура :Предприятиям не нужно беспокоиться о физических каналах, маршрутизации или оборудовании конкретного поставщика.

См. также: Что такое неооблачные облака и зачем они нужны искусственному интеллекту?

Роль Mplify в NaaS

Mplify имеет долгую историю вывода на рынок технологий подключения. Акцент на платформах, API-интерфейсах оркестрации сервисов жизненного цикла (LSO) и сертификации помог сделать Carrier Ethernet широко распространенным предложением, на которое предприятия полагались на протяжении десятилетий.

Группа пошла по тому же пути с NaaS. Компания разработала API и платформы LSO, которые позволяют поставщикам услуг предоставлять сетевые сервисы, такие как SD-WAN, Secure Access Service Edge (SASE) и другие, стандартизированным способом.

Благодаря стандартам Mplify предприятия могут заказывать, активировать и отслеживать сетевые услуги у нескольких операторов, как если бы они имели дело с одним поставщиком облачных услуг. Кроме того, поставщики могут сертифицировать свои предложения на соответствие стандартам Mplify, что повышает доверие и ускоряет внедрение.

Почему NaaS важен для ИИ

Искусственный интеллект, периферийные вычисления и ускорение графического процессора сильно распределены и ресурсоемки. Они требуют гибкого подключения. Рабочие нагрузки ИИ могут распределяться между центрами обработки данных, облаками и периферийными площадками. NaaS позволяет предприятиям и провайдерам развертывать каналы с высокой пропускной способностью только при необходимости. С этой целью NaaS поддерживает меняющиеся требования, основанные на предсказуемых и непредвиденных изменениях спроса бизнеса.

Современные приложения искусственного интеллекта также нуждаются в низкой задержке и гарантированном качестве обслуживания (QoS). Это еще одна область, где NaaS может сыграть свою роль. Например, для вывода на периферии (например, в производственных или автономных системах) требуется детерминированная и надежная сеть. NaaS обеспечивает гарантии производительности на основе политик. На данный момент поставщики NaaS обычно предлагают соглашения об уровне обслуживания (SLA), которые гарантируют определенные уровни производительности, надежности и доступности.

Еще одним аспектом NaaS является тесная интеграция безопасности. Это важно, поскольку благодаря распределенным графическим процессорам и граничным узлам поверхность атаки расширяется. NaaS интегрирует безопасность как часть структуры обслуживания. Большинство предложений NaaS поддерживают SASE, который сочетает в себе возможности подключения к глобальной сети (WAN) с функциями сетевой безопасности, такими как безопасные веб-шлюзы, доступ к сети с нулевым доверием (ZTNA), межсетевой экран как услуга (FWaaS) и брокер безопасности доступа к облаку (CASB).

Итог

Предприятия привыкли к предложениям «вычисления как услуга». Однако по мере того, как они расширяют свои инициативы в области искусственного интеллекта и используют новые предложения, такие как графические процессоры как услуга, вычислительные возможности быстро перегружают базовую сеть. Это создает узкие места и приводит к проблемам с производительностью.

NaaS помогает решить эти проблемы, предлагая одинаково эластичные соединения с высокой пропускной способностью. Такие сервисы позволяют предприятиям и поставщикам перемещать большие наборы данных ИИ и запускать распределенные модели без задержек и других задержек.