L’intelligenza artificiale sta entrando prepotentemente nei piani strategici e operativi di aziende pubbliche e private. La sua diffusione continuerà ad avere avrà impatti importanti a livello di prestazioni, competitività e scalabilità di business, utenti e infrastrutture. Sono proprio le infrastrutture di rete a rivestire un ruolo fondamentale diventando uno degli asset più importanti per ogni azienda, di qualsiasi settore e mercato. Questa centralità le rende uno strumento di innovazione e business fondamentale, ma anche un bersaglio potenzialmente critico per i cyber attacchi.
Le prestazioni delle infrastrutture di rete
Quando si parla di prestazioni di rete oramai non ci si riferisce più solo al throughput a disposizione di ogni utente, ma anche alla resilenza delle connessioni interne e verso la rete pubblica, necessaria per evitare interruzioni di servizio, alla gestione della QoS per garantire i servizi fondamentali anche in caso di congestion, alla reattività agli attacchi informatici per minimizzare possibili danni e alla capacità di adattarsi alle mutate condizioni in termini di dispositivi connessi e ambientali in genere. Questo concetto più ampio di prestazioni di una infrastruttura di rete tiene conto di tutti gli aspetti che hanno un potenziale impatto diretto sul business, che aumenta proporzionalmente con il tempo totale di inattività della rete stessa.
In tutto questo, l’artificial intelligence (AI) trova il suo spazio operando in maniera totalmente autonoma, o a supporto dei team IT, nel presentare i dati raccolti e suggerire eventuali soluzioni.
Prendiamo in considerazione alcune applicazioni differenti, per comprenderne le funzionalità.
Automatizzazione dei task ricorrenti con l’AI
La gestione e ottimizzazione dell’infrastruttura di rete è in carico al reparto IT ed è composta da attività molto spesso ripetitive. Il cambio di configurazione su uno switch di accesso o la creazione di una nuova VLAN implicano ripetere le stesse operazioni su diversi dispositivi, impegnando le risorse per tempi lunghi e aumentando la possibilità di errori. L’AI non solo permette di automatizzare questi task ricorrenti, riducendo la possibilità di errore, ma è anche utilizzata per trovare soluzioni topologiche ottimizzate in base al carico di ogni dispositivo o link, tenendo in considerazione le statistiche di traffico, gli input dei gestori di rete e prevenendo eventuali problemi.
Attualmente, per la maggior parte delle operazioni, l’AI ha funzioni di co-pilot, riducendo i tempi di elaborazione di una soluzione, demandando però sempre all’operatore IT la decisione finale di applicarla o meno.
L’AI nella sicurezza delle reti
Per quanto riguarda la sicurezza informatica, uno dei problemi principali, una volta individuato un attacco, è la tempestività nel rilevare e bloccare la sorgente. I tempi di reazione, nelle implementazioni tradizionali, dipendono fortemente dal fattore umano, il reparto IT riceve l’informazione e il tempo necessario per bloccarne la sorgente dipende dall’ esperienza e competenze del team e dalla loro disponibilità a intervenire. Per questo spesso gli attacchi vengono lanciati quando le risorse IT non sono immediatamente disponibili, di notte o in altri periodi di chiusura delle aziende.
In questo scenario l’AI è utilizzata per velocizzare i tempi di reazione, realizzando dei sistemi autonomi in grado di realizzare una “Self Defending Network”, una rete in grado di difendersi da sola, concentrando le informazioni provenienti da vari sistemi, tradizionali o basati su AI e decidendo in maniera autonoma se e cosa bloccare nella rete per impedire la diffusione di eventuali attacchi.
Anche nella gestione della rete wireless l’AI gioca un ruolo fondamentale, gli ambienti di lavoro si modificano continuamente, cambia l’arredamento, la posizione delle scrivanie, gli usi degli spazi e le reti degli altri uffici confinanti, rendendo la pianificazione di canali e potenze – realizzata all’installazione dell’impianto – velocemente obsoleta. Ricalibrare tutti i parametri degli access point a ogni modifica dell’ambiente è una attività estremamente onerosa che in pratica non viene mai compiuta. L’AI permette di adattare in maniera continua e senza necessità di intervento di un operatore i canali e le potenze di trasmissione di ogni access point, al fine di adeguarsi ai cambiamenti per minimizzare le interferenze con altre reti, implementando un Autonomous Wave Control (AWC).
Nell’evoluzione verso sistemi di gestione della rete cablata sempre più distaccati dalla configurazione, i singoli dispositivi, sistemi di Intent-Based Networking (IBN), usano l’AI per interpretare le richieste di altro livello, formulate in linguaggio non tecnico, dell’amministratore o di altri servizi aziendali, configurare la rete e verificare che la configurazione fornisca effettivamente l’attività necessaria. Sui principali motori di AI si può già verificare la capacità di trasformare le richieste di configurazione di apparati in linguaggio colloquiale in sequenze di comandi.
In un sistema di gestione autonomo, Autonomous Management Framework (AMF), l’AI permette di analizzare lo stato delle connessioni nell’intera rete e la gestione della qualità di servizio, dando all’operatore visibilità immediata sui vari problemi e fornendo possibili soluzioni in modo autonomo o sotto la supervisione umana.
Conclusioni
L’AI rappresenta un elemento di accelerazione rispetto a tutte le funzioni tipiche di una gestione di rete, con un ruolo che si prospetta crescente in termini di spazio e autonomia, estendendosi ad altre funzioni già esistenti o che verranno sviluppate in futuro.
Sarà necessario seguire con attenzione la sua evoluzione e aggiornarsi in modo costante, con piani di formazione solidi, per consentire e una trasformazione digitale efficace, che supporti il business in ogni aspetto, al fine di creare valore e beneficiare di tutte le nuove opportunità di mercato, ottimizzando performance e produttività, mantenendo un livello di competitività sempre più elevato.
