Czy Twoja sieć firmowa jest gotowa na AI?

Sztuczna inteligencja to dziś jeden z kluczowych motorów transformacji cyfrowej. Firmy chcą wdrażać AI, aby zwiększać efektywność, optymalizować koszty i wprowadzać innowacje. Jednak o sukcesie decyduje nie tylko moc obliczeniowa czy dostęp do danych. Warto wiedzieć, że fundamentem projektów AI jest sieć firmowa, która łączy urządzenia, serwery i centra danych, umożliwiając szybkie i bezpieczne przesyłanie ogromnych ilości informacji.

Sieć – wąskie gardło czy fundament projektów AI?

Wdrożenie AI wymaga znacznie większej przepustowości, niższych opóźnień i dynamicznej skalowalności, niż tradycyjne sieci IT są w stanie zapewnić. W praktyce oznacza to, że przesyłanie dużych zbiorów danych między serwerami GPU, integracja systemów edge computing oraz analiza danych w czasie rzeczywistym wymaga infrastruktury, która jest zarówno szybka, jak i elastyczna. Przykładowo, w kontekście edge AI i aplikacji czasu rzeczywistego, niewydolna sieć może spowolnić reakcję systemu. Ma to krytyczne znaczenie w branżach przemysłowej, medycznej czy gamingowej, gdzie każda milisekunda opóźnienia wpływa na jakość usług lub czas renderowania.

Wymagania AI wobec infrastruktury sieciowej

O czym warto pamiętać, projektując sieć gotową na AI? Są cztery kluczowe aspekty:

1. Przepustowość – wysoka przepustowość pozwala na przesyłanie dużych zbiorów danych i wyników obliczeń między serwerami GPU, a także pomiędzy edge a centrami danych.
2. Niskie opóźnienia – kluczowe w aplikacjach czasu rzeczywistego, np. autonomicznych pojazdach, predykcyjnym utrzymaniu ruchu czy renderingu w grach komputerowych.
3. Skalowalność – sieć musi rosnąć wraz ze zwiększającymi się potrzebami obliczeniowymi i ilością danych.
4. Segmentacja i QoS – umożliwia priorytetyzację ruchu i utrzymanie jakości usług, co w środowiskach AI jest niezbędne dla zapewnienia stabilności i bezpieczeństwa systemu.

Jak sprawdzić gotowość sieci na AI?

Pierwszym krokiem jest audyt infrastruktury – analiza przepustowości, opóźnień, redundancji i segmentacji, czyli elementów decydujących o stabilności transmisji danych. Następnie należy ocenić, gdzie znajdują się dane i w jakim stopniu procesy w sieci są już zautomatyzowane. Ważnym elementem są testy obciążeniowe, które pozwalają sprawdzić, jak sieć zachowa się przy wzmożonym ruchu generowanym przez aplikacje AI. Nie można też pominąć aspektów bezpieczeństwa, takich jak segmentacja, kontrola dostępu czy szyfrowanie. Warto skorzystać w tym procesie z usług zaufanych partnerów technologicznych, takich jak np. Servers24.pl i Dell Technologies, którzy oferują analizy gotowości sieci i pomagają zaplanować modernizację krok po kroku.

Dobór rozwiązań pod AI

Gdy wiadomo już, gdzie znajdują się słabe punkty w sieci i jakie obszary wymagają modernizacji, kolejnym krokiem jest dobór odpowiednich rozwiązań technologicznych. Tu kluczowe staje się podejście obejmujące zarówno sprzęt, jak i oprogramowanie, automatyzację oraz otwartą architekturę. Dell Technologies podchodzi do wyzwań sieciowych w projektach AI kompleksowo. Rozwiązania tej firmy obejmują zarówno edge computing, jak i centra danych AI, umożliwiając efektywne zarządzanie rozproszonymi środowiskami oraz zapewniając wydajną komunikację typu east-west w klastrach AI. Dzięki temu organizacje mogą szybciej uruchamiać nowe aplikacje, lepiej skalować obciążenia obliczeniowe i zachować spójność operacji niezależnie od lokalizacji danych.

Dodatkowo, ścisła współpraca z partnerami technologicznymi, takimi jak NVIDIA, Intel i AMD, gwarantuje zgodność z najnowszymi platformami obliczeniowymi. Otwarte podejście (np. wsparcie dla SONiC czyli otwartego systemu operacyjnego sieciowego) pozwala uniknąć uzależnienia od jednego dostawcy i daje pełną kontrolę nad środowiskiem.

Trendy w rozwoju sieci dla AI i edge computing

Przyszłość sieci to większa autonomia i decentralizacja. Coraz bardziej będą się rozwijać rozwiązania zdolne do samokonfiguracji i samonaprawy, co znacząco odciąży działy IT. Dynamiczny rozwój edge computingu sprawi, że dane będą coraz częściej przetwarzane bliżej źródła, co wymusi nowe podejście do architektury sieci. W kolejnych latach możemy spodziewać się wzrostu przepustowości do 800GbE i wyżej, mocniejszej integracji z chmurą hybrydową oraz szerokiego wykorzystania otwartych ekosystemów. Kluczowym wyzwaniem pozostanie bezpieczeństwo danych – od brzegu sieci po centra danych. Dell Technologies już dziś inwestuje w te obszary, wspierając klientów w budowie nowoczesnych i skalowalnych środowisk gotowych na AI.