IoTの増加やハイブリッドワークの定着はネットワーク構造の複雑化をもたらし、障害が発生した際に根本的な原因が特定しにくくなっている。場当たり的な設定の変更が積み重なった技術的負債がネットワークの可視化を妨げている上、属人化がそのリスクをさらに高めているのだ。
こうした課題への解として、AIが自律的にネットワークを運用する「自律型ネットワーク」が期待されている。その実現は、データの収集・可視化から始まり、分析、解決策の提案を経て、最終的にAIがトラブルを未然に防ぎ自動修復する「完全な自律状態」を目指す、5段階のロードマップで定義することが可能だ。
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AIネットワークの構築にイーサネットを生かす
さらに、昨今は生成AIの普及によってネットワークに流れるデータ量が急増し、従来の設計思想のままでは帯域不足や遅延が発生しやすくなっている。特に複数のGPUサーバーが連携するAIワークロードでは、大容量データを高速に処理できるネットワーク基盤が欠かせない。
そこで求められるのが、高帯域・低遅延を既存インフラで段階的に拡張し、スモールスタートでAIワークロードを支える基盤の整備だ。近年のイーサネット技術は進化を重ねており、最新規格では800Gbpsに達するなど、「AIネットワーク」の要件を十分に満たすだけの性能を備えている。こうした既存の運用知識を生かしながらAI対応ネットワークを構築するアプローチに目を向けたいところだ。
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リンク先のコンテンツでは、AIを活用したネットワークの自律化により、運用の課題を解消するためのアプローチについて解説している。また、データ量の急増を受け、既存のイーサネットを生かしながらAIネットワークを構築する手段も確認できるので、ぜひ参考にしてもらいたい。
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