本文作者：Becky Marques -思科系統(tǒng)公司數(shù)據(jù)中心和供應商商連接產(chǎn)品管理高級總監(jiān)
5G連接、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、社交媒體和人工智能/機器學習 (AI/ML) 等現(xiàn)代應用正在重新定義各種規(guī)模的企業(yè)的業(yè)務流程和用戶體驗。然而，這些應用還帶來了另外一個問題：它們對現(xiàn)有網(wǎng)絡造成巨大壓力，這些網(wǎng)絡可能是為滿足上一代應用的要求而設計和部署的。
不可否認，當今的網(wǎng)絡必須能夠?qū)崟r處理日益復雜的請求和更新信息。這突出表明，不僅需要更高性能的網(wǎng)絡，還需要能夠管理基礎設施及其支持的應用、工作負載、數(shù)據(jù)和工作流的智能運營。
本文探討了一個特定的應用人工智能與機器學習 (AI/ML)，并闡述了為什么當今的企業(yè)應該考慮投資對其網(wǎng)絡進行現(xiàn)代化改造，以利用人工智能與機器學習的價值并最大限度地發(fā)揮其全部潛力。
為什么是AI/ML，為什么是現(xiàn)在？
人工智能作為一種技術概念可以追溯到20世紀50年代，起源于達特茅斯大學的一個夏季研究項目，該術語就是在這里創(chuàng)造的。但今天，我們正在迅速接近人工智能和機器學習的主流采用，這是人工智能最廣為人知的形式。例如，ChatGPT現(xiàn)在可能很有趣，但AI革新許多業(yè)務功能的潛力是巨大的。
一般來說，企業(yè)正在評估其AI/ML投資的幾個以業(yè)務為中心的好處。第一，獲得更高水平的智能和洞察力，可以幫助他們做出更好更快的決策。第二，通過提供更具吸引力的個性化產(chǎn)品和互動來豐富他們的客戶體驗。第三，更新甚至轉(zhuǎn)變他們的業(yè)務流程以提高效率和生產(chǎn)力。最后，以更高的效率和參與度幫助他們尋找、雇用和授權他們的員工。
隨著AI/ML的采用加速，企業(yè)將需要投資于工具和專業(yè)知識以保持競爭力。然而，如今許多企業(yè)還沒有超高性能計算和網(wǎng)絡帶寬來有效地實施它們。因此，企業(yè)必須采取措施確保其多云網(wǎng)絡基礎設施內(nèi)的最佳性能，并確保在處理數(shù)據(jù)中心和云中的密集型工作負載（例如 AI/ML）時，其運營模型處于最佳狀態(tài)。
400G和 800G網(wǎng)絡案例
盡管如此，許多企業(yè)要么正在評估，要么尚未決定過渡到更高性能的網(wǎng)絡。這些企業(yè)可能會驚訝地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心和多云網(wǎng)絡中正在發(fā)生的飛速創(chuàng)新。今天 100G（千兆位）架構技術是標準配置?？梢院敛豢鋸埖卣J為，該行業(yè)將很快達到一個臨界點，即網(wǎng)絡架構需要400和800G容量的靈活可擴展性，以支持包括AI/ML在內(nèi)的新應用、數(shù)據(jù)和工作流。
雖然帶寬和容量的增加足以成為遷移到這些新網(wǎng)絡標準的充分理由，但對于這些企業(yè)來說，重要的是要考慮這項投資的其他主要好處：
增強可見性和控制：現(xiàn)代高性能網(wǎng)絡旨在增強其網(wǎng)絡中應用流級別的可見性，即更多應用感知，尤其是在混合云用例中。特定用例可能涉及主動監(jiān)控和自動故障排除的能力，以提高其應用（如大規(guī)模 AI/ML 集群）的體驗指標質(zhì)量。加速新體驗：現(xiàn)代化網(wǎng)絡基礎設施可以為新類別的應用鋪平道路，這些應用將為客戶、員工和合作伙伴提供革命性的功能和增強的體驗。其中包括上述AI/ML的特定業(yè)務優(yōu)勢。重新定義數(shù)據(jù)中心經(jīng)濟：最新的網(wǎng)絡基礎設施可以提供巨大的規(guī)模經(jīng)濟，例如電源優(yōu)化、冷卻效率和投資保護。這些新型網(wǎng)絡產(chǎn)品還經(jīng)過優(yōu)化，可以與智能運營平臺協(xié)同工作，其中許多平臺是云和 SaaS 交付的。支持可持續(xù)發(fā)展目標：環(huán)境、社會和公司治理（ESG）是當今企業(yè)的首要任務，這給包括網(wǎng)絡運營團隊在內(nèi)的IT組織帶來了更大的壓力，以支持可持續(xù)的 IT 和數(shù)據(jù)中心計劃?，F(xiàn)代化網(wǎng)絡和數(shù)據(jù)中心基礎設施可能是關鍵步驟，因為許多最新產(chǎn)品都是在架構級別設計的，以提高運行效率。向前邁進的建議
對大型企業(yè)網(wǎng)絡進行現(xiàn)代化改造并不是一個簡單的單方面決定。所有企業(yè)在評估產(chǎn)品和供應商的選擇時都應注意幾個注意事項。
第一，評估供應商整個產(chǎn)品組合的廣度和深度非常重要，包括軟件兼容性、綜合測試驗證、行業(yè)標準支持和架構一致性。
第二，考慮其他因素，例如供應鏈可靠性、內(nèi)置安全功能、應用程序智能和提供云敏捷性的能力。
第三，考慮供應商設計網(wǎng)絡以滿足您的特定要求的能力。AI/ML可能適用于任何企業(yè)，但您如何利用它來發(fā)揮自己的優(yōu)勢可能是獨一無二的。
毫無疑問，數(shù)據(jù)中心流量的持續(xù)增長推動了對高容量和高度智能的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡解決方案的需求。事實上，AI/ML等數(shù)據(jù)密集型應用的容量需求爆炸式增長超過了當前的高速傳輸能力。
然而，許多企業(yè)還沒有采取適當?shù)牟襟E來現(xiàn)代化他們的多云網(wǎng)絡基礎設施和運營模型，以跟上這些新的需求?，F(xiàn)在就是時候了，缺乏網(wǎng)絡基礎設施來處理AI/ML等應用和工作負載的企業(yè)可能會面臨競爭力下降的風險，并將許多未實現(xiàn)的商業(yè)價值留在桌面上。
來源：datacenterknowledge.com
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