AI in netwerkbeheer – bespaar kosten, verhoog de beveiliging en verhoog de efficiëntie

Kunstmatige intelligentie (AI) heeft zich snel gevestigd als de belangrijkste technologie van de toekomst in veel industrieën. Dit is ook het geval op het gebied van IT en netwerken, waar het gebruik van AI-modellen al enige tijd alomtegenwoordig is en steeds belangrijker wordt, vooral in netwerkbeheer.

In dit artikel worden de volgende punten uitgelicht:

• Wat zijn de voordelen van het gebruik van kunstmatige intelligentie in netwerkbeheer?
• Toepassingsgebieden van AI in netwerkbeheer
• Welke uitdagingen gaan gepaard met de implementatie van AI in netwerkbeheer?
• Welke technische vereisten zijn nodig voor de integratie van AI in netwerken?

Voordelen van AI in netwerkbeheer

Op AI gebaseerde systemen bieden een aantal voordelen in de IT- en netwerkomgeving. IT-afdelingen profiteren van geautomatiseerde beveiligingsfuncties, efficiënte resourcetoewijzing via AI en capaciteitsbeheer. Hierdoor worden IT-teams ontlast en kunnen ze zich richten op meer strategische taken.

Automatisering en strategische verlichting door AI

Netwerkbeheerders en -beheerders kunnen intelligente AI-analyses gebruiken om netwerkprestaties en -beveiliging te optimaliseren. AI-modellen helpen bijvoorbeeld bij het proactief detecteren en oplossen van problemen of ongewone activiteiten voordat er ernstige verstoringen optreden. De Isolation Forest-methode heeft bewezen een efficiënt en krachtig AI-model te zijn dat anomalieën in een database herkent en zo de beveiliging verhoogt. Het AI-model Deep Q-Learning (DQN) kan worden gebruikt om optimale routerings- of resourcetoewijzingsstrategieën te vinden om de netwerkprestaties te verbeteren.

Continue bewaking en beveiligingsbeheer door AI

Door AI-modellen te gebruiken in netwerkbeheer kunnen bedrijven hun bedrijfskosten verlagen en de servicekwaliteit verbeteren. Voor deze taken worden AI-modellen in de praktijk gebruikt voor automatische load balancing, foutdetectie en capaciteitsbeheer. De automatisering in netwerkbeheer en de toename in efficiëntie dragen bij aan het toegenomen concurrentievermogen van het bedrijf. AI maakt het ook mogelijk om netwerkactiviteiten continu te bewaken en te analyseren, wat helpt om beveiligingsrisico’s in realtime op te sporen en af te weren. Dit is met name belangrijk voor de naleving van regelgeving op het gebied van gegevensbescherming en beveiliging. Compliance- en beveiligingsfunctionarissen profiteren ook van het gebruik van op AI gebaseerde systemen.

AI als motor voor innovatie en ontwikkeling

Ontwikkelings- en onderzoeksafdelingen kunnen AI bijvoorbeeld gebruiken om nieuwe technologieën en oplossingen voor netwerkbeheer te ontwikkelen op basis van actuele en nauwkeurige gegevens. Aanbieders van clouddiensten en infrastructuuroplossingen kunnen AI-gebaseerde producten en oplossingen aanbieden die een betere schaalbaarheid en flexibiliteit mogelijk maken bij het beheren van piekbelastingen en het integreren van nieuwe soorten apparaten. In dit geval maakt AI de planning en levering van netwerken mogelijk op basis van modellering en automatisering. Dit bespaart tijd omdat duizenden toegangspunten, switches, routers en andere componenten van het SD-WAN-netwerk tegelijkertijd kunnen worden geconfigureerd in plaats van ze handmatig één voor één te configureren.

Toepassingsgebieden voor AI in netwerkbeheer

Geautomatiseerde beveiliging en compliance

Geautomatiseerde beveiliging en compliance is een toepassingsgebied waarin bedrijven kunnen profiteren van AI in netwerkbeheer. Vooral op dit gebied is het belangrijk dat AI-systemen het netwerkverkeer continu en in realtime kunnen analyseren om anomalieën en potentiële beveiligingsrisico’s te detecteren en tijdig de juiste defensieve maatregelen te nemen om het netwerk te beschermen. Aangezien AI in staat is om de bandbreedtevereisten te analyseren en middelen dienovereenkomstig toe te wijzen, kunnen netwerkmiddelen in realtime worden beheerd. Deze dynamische toewijzing van resources kan knelpunten voorkomen en de algehele efficiëntie van het netwerk optimaliseren.

Intelligent capaciteitsbeheer

Een ander toepassingsgebied kan worden samengevat onder de term intelligent capaciteitsbeheer. Dit betekent dat AI kan helpen om de netwerkinfrastructuur efficiënt te gebruiken door de capaciteitsvereisten te voorspellen. Om dit te doen, past het de capaciteit dynamisch aan de werkelijke vraag aan en optimaliseert het zo de prestaties en beschikbaarheid van het netwerk. AI-modellen kunnen ook netwerkpatronen analyseren en optimalisaties doorvoeren om de gegevensoverdrachtsnelheid te verhogen, de latentie te verlagen en de algehele netwerkprestaties te verbeteren. AI-netwerkoptimalisatie omvat ook het optimaliseren van breedbandgebruik en het minimaliseren van downtime.

Proactief onderhoud, verkeersbeheer en energie-efficiëntie

Door het gebruik van AI kunnen fouten en problemen in het netwerk ook automatisch worden herkend en vaak worden verholpen voordat ze tot grote storingen leiden. Dit maakt proactief onderhoud mogelijk en dus een grotere stabiliteit en beschikbaarheid van het netwerk.

AI kan ook worden gebruikt bij verkeersanalyse en -beheer. Hier kunnen AI-modellen grote hoeveelheden netwerkgegevens in realtime analyseren om gebruikstrends te identificeren en het verkeersbeheer in het netwerk te optimaliseren. AI-netwerkanalyse kan helpen om een consistente kwaliteit van de service (QoS) te garanderen en de klanttevredenheid te verbeteren.

AI kan ook punten scoren op het gebied van energie-efficiëntie in netwerkbeheer. Het kan worden gebruikt om netwerkcomponenten intelligent te besturen, ze uit te schakelen of in een energiebesparende modus te zetten wanneer ze niet nodig zijn. De resulterende vermindering van het energieverbruik kan de bedrijfskosten verlagen.

Uitdagingen bij het implementeren van AI in netwerkbeheer

Naast de vele voordelen brengt implementatie ook uitdagingen met zich mee. Vanwege de complexiteit van de technologie moeten veel bedrijven eerst de nodige technische expertise opbouwen of verwerven. Daarnaast vereist het opzetten van een geschikte AI-infrastructuur vaak hoge initiële investeringen in hardware, zoals krachtige servers met GPU’s en AI-platforms en -frameworks.

Gegevensbeheer is ook een grote uitdaging. Aangezien AI-systemen sterk afhankelijk zijn van de kwaliteit en beschikbaarheid van gegevens, moeten bedrijven efficiënte gegevensinfrastructuren ontwikkelen om grote hoeveelheden gegevens te beheren en de integriteit van gegevens te waarborgen.

Vereisten voor gegevensbeveiliging en -bescherming vormen een verdere uitdaging voor bedrijven. Aangezien netwerkbeheersystemen toegang hebben tot gevoelige bedrijfsgegevens, moeten er robuuste AI-gebaseerde beveiligingsmaatregelen worden geïmplementeerd die voldoen aan de huidige regelgeving voor gegevensbescherming en die de netwerkbeveiliging verhogen. Om dit te bereiken, moeten gegevens bijvoorbeeld worden versleuteld tijdens de overdracht en in rust. Daarnaast moeten strikte toegangsbeperkingen voor AI-systemen en robuuste anonimiseringsprocedures worden geïmplementeerd. Ook moeten betrokkenen worden geïnformeerd over het gebruik van hun gegevens, bijvoorbeeld in het geval van netwerkdiensten die persoonsgegevens verwerken.

Bij het integreren van AI-oplossingen in bestaande IT-landschappen en netwerkinfrastructuren zijn er vaak compatibiliteitsproblemen die moeten worden opgelost.

Daarnaast moet er voortdurend worden geïnvesteerd in technisch personeel en training, zodat AI-systemen regelmatig kunnen worden gecontroleerd en aangepast. Alleen zo kunnen ze op de lange termijn efficiënt werken.

Componenten voor netwerkinfrastructuren

Er zijn een aantal componenten ontwikkeld voor de bouw, het beheer en de werking van netwerken. Deze componenten zorgen voor communicatie, gegevensbeveiliging, efficiëntie en stabiliteit in netwerken.

• Netwerkswitches: onmisbaar voor efficiënte gegevensoverdracht
  Netwerkswitches zijn onmisbaar in bedrijven met verschillende afdelingen die elk hun eigen computers, printers en andere netwerkapparaten gebruiken. Ze stellen de individuele apparaten in staat om te communiceren, inclusief de overdracht van gegevenspakketten, en zorgen voor een efficiënte netwerkverbinding.
  
  
• Webcamafdekkingen en vingerafdruksensoren: privacybescherming
  Om de privacy te beschermen en ongeoorloofde toegang tot de interne camera van de pc te voorkomen, zijn er praktische webcam covers uit de pc-beveiligingssector. Vingerafdruksensoren, die de vingerafdruk van een persoon vastleggen en analyseren om deze uniek te identificeren of authenticeren, bieden een snelle, veilige en gebruiksvriendelijke methode voor identiteitsverificatie.
  
  
• NFC-kaartlezers: sleuteltechnologie voor contactloze betaling
  Contactloze betaling, toegangscontrole en ticketing zijn typische toepassingen voor NFC kaartlezers, die draadloze datacommunicatie over korte afstanden (meestal minder dan 10 cm) mogelijk maken.
  
  
• Veiligheidssleutels: bescherming voor digitale identiteiten
  Als het aankomt op veilige authenticatie voor digitale diensten, toepassingen of systemen, zijn beveiligingssleutels, bijvoorbeeld voor USB-A, USB-C en Lightning interfaces, onmisbaar.
  
  
• Netwerkserversystemen: De ruggengraat van de IT-infrastructuur
  Netwerkserversystemen worden beschouwd als een onmisbaar onderdeel van moderne IT-infrastructuren. Ze maken de gecentraliseerde levering, het beheer en de beveiliging van bronnen en diensten voor andere apparaten (clients) mogelijk. Dit kan de efficiëntie en veiligheid van netwerken aanzienlijk verhogen. Harde schijf modellen met capaciteiten van 300 GB tot 4 TB en vormfactoren van 2,5 en 3,5 inch zijn hiervoor beschikbaar.
  
  
• Industriële pc’s: flexibele oplossingen voor een breed scala aan IT-toepassingen
  Industriële pc’s met verschillende processors zijn de eerste vereiste voor IT-toepassingen. Er zijn modellen beschikbaar met en zonder aanraakscherm in de weergaveformaten 16:9, 16:10, 4:3 en 5:4.
  
  
• WLAN-toegangspunten: Netwerkdekking uitbreiden
  Er zijn Wi-Fi-toegangspunten beschikbaar voor grotere gebouwen waar het Wi-Fi-signaal niet alle kamers bereikt. Zodra de access points zijn geïnstalleerd, kunnen extra eindapparaten worden voorzien van snelle Wi-Fi, waardoor veeleisende toepassingen zoals home office of streaming zelfs op locaties ver weg van de router mogelijk zijn.
  
  
• VDSL-modems en WAN-routers: Bruggenbouwers in netwerken
  VDSL-modems als master-, slave- of master/slave-varianten, die afhankelijk van het model afstanden tot 2,5 km kunnen overbruggen, evenals WAN-routers, VPN-routers en firewall-routers, maar ook VPN-beveiligings- en LTE-routers zijn ook onderdelen van krachtige netwerken.

Industriële 5G-router – TELTONIKA RUTX50

De RUTX50 is een industriële 5G-router van de Litouwse fabrikant Teltonika Networks. Hij is ontwikkeld voor professioneel gebruik in veeleisende omgevingen en biedt een reeks functies voor betrouwbare en veilige gegevensoverdracht.

• 5G-connectiviteit: ondersteunt de nieuwste 5G-mobiele standaarden voor hoge snelheden en lage latentie, achterwaarts compatibel met 4G LTE- en 3G-netwerken
  
  
• Dual SIM: maakt het gebruik van twee SIM-kaarten mogelijk voor veerkracht en load balancing
  
  
• Gigabit Ethernet: meerdere Gigabit Ethernet-poorten voor snelle bekabelde verbindingen
  
  
• WLAN: biedt dual-band WLAN voor draadloze verbindingen
  
  
• RutOS: draait RutOS, een op OpenWRT gebaseerd besturingssysteem dat geavanceerde netwerk- en beveiligingsfuncties biedt
  
  
• RMS-ondersteuning: compatibel met Teltonika Remote Management System (RMS) voor beheer en monitoring op afstand
  
  
• GPS/GNSS: biedt GPS/GNSS-functionaliteit voor navigatie en plaatsbepaling

De RUTX50 is geschikt voor een breed scala aan toepassingen:

• Industriële automatisering
• Transport
• Beveiliging en veiligheid
• Detailhandel
  en nog veel meer

Samengevat is de Teltonika RUTX50 een krachtige en veelzijdige 5G-router die is ontworpen voor gebruik in veeleisende industriële en commerciële omgevingen.

Conclusie

Door AI te integreren in netwerken kunnen hun prestaties en beveiliging worden verhoogd en de efficiëntie en gebruiksvriendelijkheid worden verbeterd. Bovendien kunnen bedrijfskosten worden verlaagd en netwerkuitval worden voorkomen op basis van AI-modellen. De integratie van AI is tegenwoordig technisch haalbaar en wordt vergemakkelijkt door de beschikbaarheid van krachtige hardware en software. De integratie van AI in netwerken is een belangrijke stap om te voldoen aan de toenemende eisen die worden gesteld aan moderne infrastructuren. Bovendien kan het gebruik van AI in netwerken het concurrentievermogen van bedrijven aanzienlijk vergroten.

Afbeeldingen: Adobe Stock