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Cómo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático mejoran el tráfico de comunicaciones en tiempo real

Evalúe los pros y los contras de las tecnologías que está considerando en torno a la Inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

Cómo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático mejoran el tráfico de comunicaciones en tiempo real
Cómo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático mejoran el tráfico de comunicaciones en tiempo real

¿Listo para pasar de las políticas de calidad de servicio heredadas para sus comunicaciones en tiempo real? La inteligencia artificial y el aprendizaje automático ofrecen nuevas formas de simplificar y mejorar la gestión del tráfico en tiempo real.

Incidencia de las redes sociales

Las redes modernas están causando un cambio sísmico en la forma en que las comunicaciones en tiempo real atraviesan las redes IP para tomar los caminos más óptimos. Las técnicas de la generación anterior para administrar el tráfico requerían que los escenarios estáticos “si X, luego Y” se preprogramaran en redes salto por salto utilizando la calidad de servicio heredada. Pero gracias a los avances en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, las redes pueden aprovechar la visibilidad de red de extremo a extremo y el redireccionamiento dinámico de los flujos de datos para mejorar drásticamente el rendimiento y la confiabilidad del tráfico de comunicaciones en tiempo real.

Las redes heredadas dependen de la calidad de servicio (QoS) tradicional para ayudar a mejorar la confiabilidad de los flujos de datos de comunicación en tiempo real, como voz y video. QoS utiliza un proceso de identificación, marcado y aplicación de políticas de tres pasos para dar un tratamiento preferencial a los flujos críticos, incluidas las aplicaciones de transmisión en tiempo real.

Esquema de requisitos

Se requiere la identificación de los datos, para que el sistema pueda saber qué paquetes deben ser favorecidos sobre otros. Durante años, este proceso fue manual, donde un administrador de red configuró reglas para identificar paquetes IP en función de factores como la dirección IP o el protocolo de origen y destino y el número de puerto. Los administradores de red también tuvieron que editar constantemente las reglas cuando ocurrieron cambios en la red o en las aplicaciones.

Una vez que se identificaba correctamente el tráfico de comunicaciones, el dispositivo de red se configuraría para marcar datos de acuerdo con su importancia en comparación con otros paquetes que entran o salen de una interfaz. El dispositivo de red crearía políticas basadas en esas marcas que permitirían que el tráfico se procese de inmediato, se ponga en cola para la entrega retrasada o se caiga todo cuando ocurra la congestión de la interfaz.

Si bien QoS ofreció una forma de mejorar la confiabilidad de las comunicaciones en tiempo real, fue difícil de manejar debido a los métodos de configuración manual, así como al hecho de que cada enrutador o conmutador a lo largo de una ruta de flujo de datos tenía que administrarse por separado. Por lo tanto, cuando la IA y el aprendizaje automático comenzaron a ganar impulso en la red, uno de los escenarios de casos de uso fue asumir el desafío de simplificar y mejorar el tráfico de comunicaciones en tiempo real.

Tres tecnologías son responsables de estas mejoras: inspección de la aplicación de Capa 7, un plano de control centralizado y redireccionamiento dinámico de flujos de datos individuales.

AI, el aprendizaje automático crea redes más inteligentes para comunicaciones en tiempo real

Los avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático permitieron a los componentes de red identificar de manera inteligente el propósito de un paquete basado en una inspección profunda hasta la séptima capa del modelo de interconexión de sistemas abiertos. Los administradores ya no están obligados a crear manualmente reglas de identificación. En cambio, el administrador simplemente elige los flujos en función de lo que el dispositivo de red ha identificado automáticamente.

La próxima tecnología que mejora y simplifica enormemente la capacidad de priorizar el tráfico de comunicaciones en tiempo real en las redes es un plano de control centralizado. Con arquitecturas de red definidas por software, una arquitectura de plano de control centralizado es el cerebro de toda la red y todos sus componentes de un extremo al otro. La arquitectura del plano de control centralizado se opone a una arquitectura distribuida, salto por salto, que se encuentra en las arquitecturas de red heredadas.

Ls ventajas de unificación de mandos en un panel

El beneficio maravilloso de un único panel de control centralizado es que la política de QoS se puede crear una vez y simplemente desplegarse en cada dispositivo de red en la LAN, reduciendo significativamente el tiempo para implementar QoS y limitando el potencial de configuraciones incorrectas a lo largo de la ruta del flujo de datos.

Las redes modernas que usan un plano de control centralizado también tienen la ventaja de poder ver todo el flujo de datos de extremo a extremo. Con esta información, la red puede identificar áreas de congestión y redirigir el tráfico de alta prioridad alrededor de los problemas. El redireccionamiento de los flujos de datos es una forma mucho más efectiva de garantizar que los datos lleguen de la manera más eficiente posible, en comparación con la QoS heredada, que pondrá en cola o descartará los paquetes a expensas de permitir que continúen los paquetes de alta prioridad.

Y para concluir…

Los administradores de red recién ahora están comenzando a aprovechar las posibles limitaciones de la IA en lo que respecta a mejorar la velocidad de transmisión y la confiabilidad de los flujos de datos. Si bien muchos conceptos aún faltan meses y años, se puede encontrar una forma de aprovechar inmediatamente la IA simplificando y mejorando el transporte de datos en tiempo real.

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