SD-WAN は AI システムのパフォーマンスの向上に役立ちます

AI システムは、人工知能 (AI) テクノロジーを利用して複雑なタスクを実行するシステムです。 AI の迅速なトレーニングと展開を実現するには、それをサポートする高速で安定した安全なネットワーク インフラストラクチャが必要です。従来の広域ネットワーク (WAN) は、その複雑さ、非効率性、費用、柔軟性のなさ、その他の欠点により、AI のネットワーク要件を満たすことができませんでした。したがって、新しいエンタープライズ ネットワーキング ソリューションとしてのソフトウェア デファインド ワイド エリア ネットワーク (SD-WAN) が特に重要です。

人工知能 (AI) は、今日最も革新的で将来性のあるテクノロジーの 1 つであり、あらゆる階層に多大な価値と効率性をもたらします。 AI システムは、人工知能 (AI) テクノロジーを利用して、音声認識、画像分析、自動運転などの複雑なタスクを実行するシステムです。 AI の迅速なトレーニングと展開を実現するには、それをサポートする高速で安定した安全なネットワーク インフラストラクチャが必要です。従来の広域ネットワーク (WAN) は、その複雑さ、非効率性、費用、柔軟性のなさ、その他の欠点により、AI のネットワーク要件を満たすことができませんでした。したがって、新しいエンタープライズ ネットワーキング ソリューションとしてのソフトウェア デファインド ワイド エリア ネットワーク (SD-WAN) が特に重要です。

SD-WAN は、データ パケットを送信するための最適なパスを動的に選択するネットワーク テクノロジであり、それによってネットワークのパフォーマンスと信頼性が向上します。 SD-WAN は、リアルタイムのネットワーク状況とアプリケーション要件に基づいて最適な送信方法を自動的に選択できるため、AI システムに、より高速で、より安定し、より安全で、より柔軟で、より効率的なネットワーク接続を提供できます。たとえば、AI システムがクラウドからの大量のデータとコンピューティング リソースを必要とする場合、SD-WAN は従来のデータセンターを経由せずにトラフィックをクラウド サービス プロバイダーに直接送信できます。これにより、遅延と混雑が軽減され、ユーザー エクスペリエンスと効率が向上します。

SD-WAN は、AI システムが必要なクラウド コンピューティングとエッジ コンピューティングのサポートを得るのに役立ちます。これらのテクノロジーにより、AI システムは異なる場所で異なるタスクを実行できるようになり、分散インテリジェンスを実現できます。たとえば、自動運転システムは、車両上でリアルタイムの認識および意思決定タスクを実行し、エッジ デバイス上で調整および制御タスクを実行し、クラウド上で学習および最適化タスクを実行できます。 SD-WAN は、各タスクの特性に基づいて、最も近いまたは最も適切なクラウドまたはエッジ ノードにトラフィックを分散できます。これにより、コストとエネルギー消費が削減され、拡張性とセキュリティが向上します。

SD-WAN を使用して AI システムのパフォーマンスを支援および向上させることには、次のような主な利点があります。

• ユーザー エクスペリエンスと効率の向上: SD-WAN を使用すると、AI システムは必要なデータを迅速に取得できます。データとコンピューティング リソースを削減することで、遅延と混雑が軽減され、応答速度と精度が向上します。

• コストとエネルギー消費の削減: SD-WAN を使用すると、AI システムは最も経済的または最も近いクラウドまたはエッジ ノードを利用してタスクを実行できるため、帯域幅と機器の費用が節約され、エネルギー消費が削減されます。

• スケーラビリティとセキュリティの向上: SD-WAN により、AI システムは、データ漏洩やシステム破損を防ぐために SASE から保護され、さまざまな規模やシナリオでのニーズの変化に簡単に適応できます。

いくつかの実践的な例を挙げて説明しましょう:

• 音声認識と自然言語処理技術を使用する AI システムは、クラウドから大量の音声データとテキスト データを取得し、分析し、分析する必要があります。対処する。 SD-WAN は、データ パケットの内容と優先度に基づいて最適なネットワーク パスと帯域幅を選択できるため、遅延とパケット損失が削減され、音声認識と自然言語処理の精度と効率が向上します。

• 画像分析と機械学習テクノロジーを使用する AI システムは、エッジ ノードでリアルタイムの画像処理タスクを実行し、保存またはさらなる分析のために結果をクラウドに送信する必要があります。 SD-WAN は、エッジ ノードの位置とパフォーマンスに基づいて最も近いまたは最も強力なネットワーク接続を選択できるため、ネットワークのオーバーヘッドとエネルギー消費が削減され、画像分析と機械学習の速度と品質が向上します。

• 自動運転技術を使用した AI システムは、車両内で複雑なナビゲーションと制御タスクを実行し、外部環境と対話する必要があります。 SD-WAN は、車両の運転状況や周囲の状況に基づいて、最も信頼性が高く安全なネットワーク接続を選択できるため、リスクや干渉が軽減され、自動運転技術の安全性と信頼性が向上します。

要約すると、SD-WAN テクノロジーの強化により、さまざまなシナリオでの AI エクスペリエンスがよりスムーズになります。では、データのアクセスと送信のセキュリティを確保するにはどうすればよいでしょうか?

SASEとはSecure Access Service Edgeの略称で、SD-WANとクラウドセキュリティサービスを統合したネットワークアーキテクチャです。 SASE は、ユーザー、デバイス、アプリケーション、データの ID とコンテキストに基づいて、最も適切なセキュリティ ポリシーと制御を動的に提供するため、SD-WAN および AI システムを保護します。たとえば、AI システムが機密性の高いクラウド データベースにアクセスする必要がある場合、SASE はトラフィックを暗号化、認証、認可、監査して、データの漏洩や改ざんを防ぐことができます。 AI システムがネットワーク攻撃や異常な動作に遭遇した場合、SASE はトラフィックを検出、隔離、応答、回復して、システムのクラッシュや損傷を防ぎます。

現在、多くの企業がネットワークとセキュリティの機能を向上させるために SASE を使用し始めています。たとえば、Lingrui Lanxin の新世代データ セキュリティ (SASE) アクセス プラットフォームは、SD-WAN ネットワーク テクノロジーとネットワーク セキュリティ テクノロジーを絶妙に統合して、SD-WAN SD-Security に基づく新しいアーキテクチャを形成し、ネットワークとセキュリティの機能をモジュール化しています。動的ルーティング、マルチリンク統合、負荷分散、UDP/TCP 最適化などの WAN ネットワーク機能を集約し、ZTNA ゼロトラスト アクセス、DDOS 保護、悪意のあるコード保護、NGFW ファイアウォール、DNS 保護などのセキュリティ機能を統合します。 、複数のシナリオでの顧客の安全なアクセスのニーズを満たすために、コントローラーを通じて制御およびスケジュールされます。基礎となるデータ伝送では、SecHX 独立した制御可能なセキュリティ カプセル化プロトコルを使用します。これにより、データ伝送のセキュリティが確保されるだけでなく、データ伝送効率も向上します。

Gartner の予測によると、2024 年までに少なくとも 40% の企業が SASE アーキテクチャ モデルを採用してデジタル トランスフォーメーションをサポートするようになります。これは、SASE が将来のネットワークおよびセキュリティ開発における重要なトレンドの 1 つであることを示しています。

要約すると、成熟したエンタープライズ ネットワーキング ソリューションとしての SD-WAN には、AI ネットワークのパフォーマンスとセキュリティの向上において大きな利点があります。今後、SD-WANやAI技術のさらなる発展と統合により、クラウドコンピューティングやエッジコンピューティングなどの分野でさらなるイノベーションと価値が生み出されるでしょう。

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