AIの実装はネットワークアーキテクチャと手順を再構築すると専門家が言う
AI の実装にはネットワーキングとセキュリティに対する大きな要求があるため、アーキテクチャとセキュリティ ツールの刷新が必要になると多くの専門家は述べています。また、AI に適応したツール自体も AI によって管理される必要があるかもしれません。
AI の実装にはネットワーキングとセキュリティに対する厳しい要求があり、アーキテクチャとセキュリティ ツールの刷新が必要になると多くの専門家が述べています。また、AI に適応したツール自体も AI によって管理される必要があるかもしれません。
「ネットワーキングに関しては、AI には 2 つのタイプがあります。ネットワーキング用の AI と AI 用のネットワーキングです」と業界アナリストのゼウス ケラバラ氏は今年初めに書いています。 「前者は AI を使用してネットワークを実行し、後者は AI をサポートするネットワークを展開します。」
ネットワーキングおよびセキュリティプロバイダーの Aryaka は、自社の Unified SASE as a Service が、生成 AI の広範な使用を計画している企業にとって最適なアーキテクチャであると宣伝しています。Kerravala が予測したように、AI 自体がサービスの実装を監督する役割を持つことになります。
「これはネットワークとセキュリティの融合です」と、Aryaka プロダクト マーケティング担当シニア ディレクターの Klaus Schwegler 氏は語ります。 「ネットワーク セキュリティに関して、統一されたポリシー、ポリシーの管理、管理、調整の統一された方法、およびそれらに対する統一的な制御を実現するための、ゼロから設計されたアプローチです。」
AI 向けに最適化…
そのために、Aryaka の AI 戦略にはコインの裏表があります。 1 つの側面には、Unified SASE as a Service の 3 つのオプション機能を使用して、AI のニーズに合わせてネットワーキングとセキュリティを調整することが含まれます。
最初の AI>Perform では、ネットワーク パフォーマンスが AI ワークロードとアプリケーションに対して最適化されていることを確認します。 2 番目の AI>Secure は、アクセスを制御し、データ漏洩を阻止することで AI プロセスを保護します。最後に、AI>Observe により、ユーザーは AI プロセスとネットワークの使用状況全般を最大限に把握できるようになります。
「AI の普及が進んでおり、ネットワークのリアルタイム管理とセキュリティが最重要視されている環境では、これは非常に重要です」と Aryaka 最高製品責任者の Renuka Nadkarni 氏は最近の同社ブログ投稿で述べています。 「ネットワーク パフォーマンスをリアルタイムで観察および分析できるため、企業は潜在的なセキュリティ脅威を迅速に特定して対応でき、より回復力と堅牢なネットワーク運用を確保できます。」
AI の要件により、ネットワークのアーキテクチャと手順が再構築されます。たとえば、生成 AI に対するすべてのクエリの結果は、動的に生成された固有の応答となるため、データをキャッシュすることに意味はありません。しかし、AI コンテンツのサーバーとの間のトラフィックは両方向で大量になるため、極めて低い遅延が必須です。
解決策は、SASE のポイント オブ プレゼンスのように AI サーバーを地理的に分散することかもしれない、と Orange Group の研究者 Usman Javaid と Bruno Zerbib が TM Forum で最近書いた記事で書いています。
「将来のネットワークは、ユーザー データのプライバシーを維持しながら、クラウド中心のアーキテクチャをエッジに拡張し、LLM をデータ ソースに近づけ、低レイテンシの推論を可能にし、ローカルでデータを処理することでデータ転送を改善する必要がある。
」と彼らは書いている。…AI を使用して最適化
コインの反対側は、AI を使用して、人間による制御プロセスでは不可能な方法でセキュリティとネットワーキングのパフォーマンスを拡張することです。シュヴェグラー氏は、たとえば、人間の目に留まらない異常なネットワーク活動を AI がどのように検出できるかについて説明しました。
「パターンや異常を検出するために AI ツールを使用している」と彼は言いました。 「異常と思われるトラフィック動作。…突然、トラフィックが急増し、検出できなかったデータ転送速度が発生したり、正確に何が起こっているのか、誰がそれを行っているのかを理解するには遅すぎます。」
米国サイバーセキュリティ・インフラセキュリティ庁 (CISA) によると、このような異常の発見は、AI がサイバーセキュリティを強化できるいくつかの方法のうちの 1 つです。サイバーセキュリティのその他の潜在的に AI 支援の側面には、個人識別情報 (PII) の検出やフォレンジック検査への参加などが含まれます。
「人間が作成できる他の決定論的機械学習モデルよりもはるかに速く AI を使用して特定できる行動パターンや傾向が存在します」と Nadkarni 氏は最近の企業 Web キャストで述べました。 「また、保護機能を強化し、アクセスを保護し、すべての資産を保護するために AI を使用する必要もあります。」
マネージド サービス プロバイダーの役割
ネットワーキングとセキュリティの橋渡しをする企業として、Aryaka は、クライアントとユーザーが AI を安全かつ効率的に最大限に活用できるサービスを提供できる立場にあると考えています。ターゲットとなる市場は、直接の顧客だけでなく、マネージド サービス チャネルを通じて流入する顧客も同様です。
「AI テクノロジーの専門知識を持つ MSP は、エラーを発見し、AI を IT ワークフローにスムーズに統合する上で重要な役割を果たすでしょう」と Nadkarni 氏はブログ投稿で書いています。 「AI は、高度な監視、分析、エラー検出機能を提供することで、リアルタイムのネットワーク セキュリティを強化する上で重要な役割を果たすことになります。」
Aryaka 最高マーケティング責任者の Ken Rutsky 氏はウェブキャストの中で、ネットワーキングおよびセキュリティ ツールに AI 支援を追加し、それらのツールを使用して効率性と配信を可能な限り最高の AI パフォーマンスに集中させることで、新しいフェーズが始まると述べました。ビジネスチャンス。
「私たちの目標は、お客様がパフォーマンス、機敏性、シンプルさ、セキュリティのすべてをトレードオフなく実現できるよう支援することです」と彼は言いました。 「そして、これらの Gen AI アプリケーションに移行するにつれて、すべてを実現することはますます難しくなりますが、さらに重要でやりがいがあります。」
以上がAIの実装はネットワークアーキテクチャと手順を再構築すると専門家が言うの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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