Trong khoảng 5 năm qua, trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển nhanh chóng trên toàn thế giới mạng do sự phức tạp và quy mô của cơ sở hạ tầng, nổi lên như một công nghệ biến đổi trong việc tối ưu hóa mạng cũng như nâng cao hiệu quả và độ tin cậy. Tuy nhiên, theo Eduardo Kassner, giám đốc dữ liệu và tổng giám đốc dữ liệu và AI tại Microsoft, AI trong mạng sẽ tồn tại hoặc chết dựa trên tính hữu ích cơ bản của nó trong việc thực hiện các nhiệm vụ cốt lõi và cơ bản, đồng thời sẽ thất bại ở mọi thứ khác.
Giới thiệu bài phát biểu quan trọng tại Extreme Connect 2024, giám đốc công nghệ và sản phẩm của Extreme Networks, Nabil Bukhari, nói rằng trong kết nối mạng, khả năng của AI là vô hạn, tuy nhiên điều đó thường dẫn đến hai cảm xúc có phần bằng nhau: phấn khích và sợ hãi.
“Khi nó thú vị đến mức bạn có thể làm bất cứ điều gì với nó, thì cũng thật đáng sợ khi bạn có thể làm bất cứ điều gì với nó,” anh nói.
“Tại Extreme, chúng tôi tin vào việc đổi mới công nghệ và đưa những công nghệ này theo những cách thực tế, chu đáo và an toàn để bạn thực sự có thể sử dụng chúng ngay bây giờ cho các trường hợp sử dụng, cho những thách thức mà bạn gặp phải ngày nay và có thể mang lại giá trị cho các nhóm, các công ty và khách hàng của bạn ở hạ nguồn,” Bukhari nói.
Đối với Kassner của Microsoft, nỗi sợ hãi và sự phấn khích dẫn đến niềm tin. Đầu tiên, ông lưu ý rằng AI không phải mới ra đời ngày hôm qua mà nó đã có từ những năm 1950. Tuy nhiên, ông cho biết nhiều người muốn nói về nó như thể nó là một vấn đề mới và việc triển khai AI trong mạng về cơ bản là rất tốn kém.
Ông nói: “Bạn cần một nhà khoa học dữ liệu để đào tạo các mô hình. “Bạn cần tính toán rất nhiều. Bạn cần rất nhiều dữ liệu. Bạn cần rất nhiều tiền. Và sau đó bạn trả tiền sản xuất và bạn cần nhiều tiền hơn. (Có) nhiều trường hợp sử dụng mà sau đó bạn sẽ chi số tiền (lớn) để sử dụng AI. Và bạn cần AI tổng quát chứ không chỉ AI tổng quát (GenAI).”
Khi trả lời câu hỏi về sự tin cậy, Kassner cho biết mọi người đều bắt đầu với năm câu hỏi cơ bản giống nhau. “Câu hỏi đầu tiên là dữ liệu của tôi có được bảo mật không? Thứ hai là, liệu tôi có được an toàn và tuân thủ không? Thứ ba là, nếu tôi thành công (trong việc triển khai AI) và mở rộng quy mô, làm cách nào để quản lý khả năng mở rộng? Vấn đề thứ tư, có thể thay thế được với yếu tố thứ ba, là làm cách nào để quản lý chi phí, vì điều này có thể trở nên tốn kém. Và cuối cùng, nhưng không kém phần quan trọng, bạn cần phải chính xác.”
Thêm giá trị
Khi cân nhắc những điều này, Kassner nhấn mạnh sự cần thiết của việc thiết lập AI chỉ hoạt động và tăng thêm giá trị cho công việc hiện tại bất kể nó có thể hỗ trợ bao nhiêu tính năng. Sử dụng một phép tương tự về ô tô, anh ấy hỏi: “Nếu bạn vào một chiếc xe tải và bạn cố gắng nổ máy nhưng nó không nổ máy, bạn có thực sự quan tâm xem nó có dây an toàn không? Vì vậy, quan điểm của tôi rất đơn giản. AI chết vì nó hữu ích và thực hiện mục đích mà bạn muốn nó thực hiện trước, sau đó (nếu không) nó sẽ thất bại ở mọi thứ khác. Vì vậy, rất nhiều người hiểu rằng có rất nhiều tình huống mà điều này sẽ không thực tế.
“Nhưng có những kịch bản cực kỳ hữu ích,” ông nói. “Bạn phải đưa cuộc trò chuyện về niềm tin vào phần hữu ích cho mình, bởi vì bạn sẽ không xây dựng ngôn ngữ máy tính mỗi khi xây dựng một ứng dụng. Bạn sẽ không tạo cơ sở dữ liệu mỗi khi cần lưu trữ một số dữ liệu.
“Và khi bạn chia nó thành các tình huống, khi bạn chia nó thành một nhiệm vụ cụ thể và bạn nói, ‘Đây là mục đích tôi sẽ sử dụng nó và đây là lợi ích mà tôi nhận được từ nó’, thì đó là một kịch bản có giá trị cao. Và đó là lý do tại sao chúng tôi thấy (AI phát triển) nhanh hơn bất kỳ công nghệ nào khác… Chúng tôi có thể đưa hệ thống vào sản xuất trong bốn tuần hoặc năm tuần. Và nó sẽ (cung cấp) mọi thứ (chẳng hạn như) tuân thủ (và) an toàn, có thể mở rộng, tiết kiệm chi phí và chính xác. Đối với chúng tôi, mọi thành phần của AI hoặc GenAI đều tuân theo các quy tắc giống hệt như mọi thành phần khác trong Microsoft Azure. Và đó là sự khác biệt, để chúng tôi có thể xây dựng một hệ thống tuân thủ tất cả các thành phần của nó về quyền riêng tư, chủ quyền, tuân thủ, v.v.”
Nhấn mạnh đến khái niệm quan trọng về cộng đồng, Eric McLaughlin, phó chủ tịch kiêm tổng giám đốc nhóm giải pháp không dây tại Intel, cho biết cần phải có một ngôi làng để xây dựng một ứng dụng AI thành công và việc triển khai AI thành công cho mạng sẽ cần có đầu vào từ các đối tác khác nhau. .
Ông nói: “Chúng tôi kết hợp với vô số thành phần. “Hầu hết chúng ta hiện có một số dữ liệu, nhưng tôi không có tất cả dữ liệu; Microsoft không có tất cả dữ liệu. Bạn cần dữ liệu từ các đối tác khác nhau. Bạn cần xử lý ở những nơi khác nhau trên mạng, ngay từ đám mây trong thiết bị. Để thực hiện được tất cả những điều này và thực sự cung cấp các trường hợp sử dụng mang lại lợi ích cho người dùng, tất cả chúng ta phải cùng nhau làm việc này.
“Vậy, điều gì quan trọng? Bạn đang cố gắng lái xe giá trị gì? Mục tiêu của bạn là gì? Bạn đang cố gắng giải quyết vấn đề gì? Bắt đầu từ đó, sau đó bắt đầu xây dựng giá trị của trường hợp sử dụng đó, ROI của trường hợp sử dụng đó và sau đó là giải pháp. Bởi vì nếu bạn không biết mình đang cố gắng đạt được điều gì và không biết mục tiêu khi thực hiện điều đó thì có lẽ bạn sẽ không thể đạt được mục tiêu mong muốn.”
Khi các diễn giả chính đang nhấn mạnh nhu cầu quan trọng về niềm tin vào AI và hệ sinh thái, Extreme Networks đã công bố ra mắt Extreme Labs, một hệ sinh thái với mục đích đã nêu là cho phép sự sáng tạo, cộng tác và công nghệ tiên tiến hội tụ để thúc đẩy sự đổi mới của công nghệ ở giai đoạn đầu, trình diễn công nghệ khi nó tiến gần hơn đến khả năng thương mại hóa.
Và để phù hợp với chủ đề về cách công nghệ đang thúc đẩy đổi mới mạng, bản xem trước công nghệ đầu tiên sẽ là Extreme AI Expert. Dựa trên sự đầu tư của Extreme vào AI ngoài việc cung cấp ExtremeCloud IQ CoPilot AIOps, công nghệ này bao gồm dịch vụ GenAI được cho là mang lại sự tối ưu hóa đáng kể và tiết kiệm chi phí trong thiết kế, triển khai và quản lý mạng và bảo mật doanh nghiệp.
Extreme nói thêm rằng không giống như các dịch vụ giới hạn dữ liệu và kiến thức riêng lẻ, AI Expert wad được thiết kế để vượt xa kiến thức tối ưu hóa mạng và sản phẩm công nhằm mang lại những hiểu biết sâu sắc nhất. Nó sẽ kết hợp dữ liệu công khai với dữ liệu riêng tư của khách hàng một cách an toàn để tạo ra các đề xuất chủ động giúp đẩy nhanh việc khám phá thông tin và giải quyết các vấn đề trên môi trường mạng dễ dàng hơn.
Các lợi ích có thể bao gồm khả năng hoạt động như một chuyên gia về các sản phẩm và dịch vụ Extreme để giúp làm việc nhanh hơn và thông minh hơn, truy cập dữ liệu phong phú từ hàng trăm nghìn tài liệu nguồn, được dịch sang nhiều ngôn ngữ. Dữ liệu sẽ được lấy từ sự kết hợp giữa kho lưu trữ công cộng, cơ sở kiến thức và tài liệu của Trung tâm Hỗ trợ Kỹ thuật Toàn cầu.
AI Expert cũng được xây dựng để lấy dữ liệu từ mạng và hơn thế nữa nhằm cải thiện hiệu suất và hiệu quả hoạt động, kết hợp dữ liệu từ các ứng dụng và thiết bị trên mạng để thiết lập thông tin về hiệu suất và trải nghiệm. Extreme cho biết dịch vụ này sẽ quản lý dữ liệu doanh nghiệp để cung cấp thông tin chi tiết, tự động hóa hoạt động và tạo cảnh báo khi phát hiện các điểm bất thường như mạng quá tải, xuống cấp hoặc điểm chết Wi-Fi, cùng nhiều vấn đề khác.
AI Expert được thiết kế để biến những hiểu biết sâu sắc thành chuyên môn và hành động, đề xuất các hành động phòng ngừa và tối ưu hóa mạng dựa trên KPI kinh doanh. Extreme tạo ra các đề xuất và phương pháp hay nhất để khắc phục sự cố, giải quyết hoặc chủ động giải quyết vấn đề.
AI Expert hiện đang ở giai đoạn xem trước công nghệ và Extreme dự kiến sẽ bắt đầu tích hợp công nghệ này vào các dịch vụ vào cuối năm 2024. “Việc cộng tác với khách hàng và đối tác trong suốt chu kỳ đổi mới mang lại cho họ tiếng nói và đặt ra tiêu chuẩn xuất sắc, đặc biệt là khi chúng tôi hoàn toàn đắm chìm chúng ta trong kỷ nguyên hội tụ AI, mạng và bảo mật,” Bukhari nói.