El modelo de WAN tradicional ha sufrido profundos cambios en los últimos años. Antes de la pandemia, su uso estaba muy extendido para conectar a los empleados de las oficinas con la información y las aplicaciones que necesitaban para trabajar, que se encontraban repartidas por unos cuantos centros de datos empresariales de distinto tamaño, tipo y nivel de sofisticación.
En cambio, ahora se espera que cualquier persona pueda trabajar en cualquier momento y lugar sin ningún tipo de limitación y sin que el servicio se vea degradado. Los entornos de TI y de red de hoy en día deben estar preparados para esta nueva realidad dominada por la nube y para todo lo que venga a continuación. Para ser útiles a las empresas de hoy, es necesario que las redes WAN evolucionen, y la inteligencia artificial (IA) puede ayudarnos a conseguirlo.
Gestionar la complejidad
La visibilidad y el control del tráfico y los servicios de la red han sido dos de las características destacadas de las redes WAN. Las empresas necesitan esa información y ese control para dirigir mejor el tráfico crítico y asegurarse de que llegue adonde tenga que llegar, cuando tenga que llegar. Optimizar el rendimiento y el tráfico de la red contribuye a preservar la experiencia de usuario y a garantizar la satisfacción.
No hace falta recordar que las redes modernas son cada vez más complejas. La cantidad de dispositivos y conexiones ha aumentado exponencialmente, por lo que es necesario mejorar la gestión de la red en consecuencia.
Por lo general, el ritmo de expansión supera las capacidades de los equipos de red; por eso, se debe recurrir a la IA para que la estructura de la red, que ya es compleja a día de hoy, no se vuelva imposible de manejar y para que las organizaciones estén preparadas para afrontar las expansiones según se vayan produciendo.
Optimizar el enrutamiento del tráfico
En Juniper Networks, sabemos que el éxito de las redes modernas se mide por la experiencia que obtienen con ellas los usuarios finales. ¿Se puede acceder de inmediato y sin retrasos a las aplicaciones y a la información? ¿Hay retardo en las videollamadas o la experiencia sufre degradaciones? ¿La red permite a los empleados trabajar de forma eficaz y eficiente o más bien se lo impide?
Es aquí donde la IA puede aportar enormes ventajas, ya que garantiza que el tráfico se priorice correctamente y se enrute de la forma más eficiente con el objetivo de mejorar y preservar la experiencia de usuario. La IA puede integrarse para priorizar ciertos tipos de tráfico, para detectar degradaciones del servicio o cualquier otro indicio de problemas y para, o bien avisar al equipo responsable de la red, o bien realizar los ajustes necesarios automáticamente. Gracias a que, con el tiempo, la IA entiende cada vez mejor todas las variables implicadas, puede incluso tomar medidas basadas en la predicción, comprender la relación causa y efecto de situaciones habituales y realizar ajustes con antelación.
Conocer bien la red, los requisitos de nivel de servicio, las necesidades de los usuarios y la ruta ideal para el tráfico —y hacer las mejoras necesarias para optimizar todos estos aspectos— no es tarea fácil; pero, si se recurre a la IA, el problema se vuelve mucho más manejable y el equipo de red dispone de más tiempo para trabajar en asuntos de mayor importancia.
Mejorar las operaciones
A la hora de operar las redes de las empresas, los equipos de red y de TI pueden no tardar mucho en verse empantanados por todo lo que ello conlleva (elegir las rutas de tráfico, revisar las alertas de seguridad, resolver los problemas, etc.). Y, ahora que cada vez se les exige más, necesitan que sus redes les hagan la vida más fácil. La IA puede ayudarlos no solo a gestionar redes cada vez más grandes y complejas, sino también a agilizar las tareas de configuración y corrección.
La IA también resulta útil en la fase de aprovisionamiento, ya que ayuda a los responsables de la red a optimizar la implementación de equipos y, al mismo tiempo, les avisa si se produce algún intento anómalo de conectar sitios y servicios nuevos al sistema, en cuyo caso puede aislarlo e impedir que logre su objetivo. Además, puede ajustar y aplicar nuevas definiciones de políticas de acuerdo con los equipos y funciones recién agregados.
Otro de los motivos por los que se debería aplicar la IA a la red es que hacerlo permite diagnosticar y solucionar los problemas rápidamente. Cuando se produce un problema o suenan las alarmas, el equipo de red pasa inmediatamente a la acción para determinar si la alerta corresponde a una incidencia importante que deba solucionarse cuanto antes. A continuación, debe identificar la causa raíz, aislarla y corregirla. El verdadero reto está en que, a medida que las redes empresariales crecen y se expanden, lo mismo ocurre con los problemas y las alertas. Es muy poco habitual que el equipo de red interno crezca al mismo ritmo que la red empresarial, con lo que este podría acabar teniendo que investigar y gestionar una cantidad de alertas inabarcable.
La IA es capaz de revisar y clasificar las alertas según su gravedad, según puedan esperar o no y según sean o no falsos positivos. Además, una IA bien entrenada también puede realizar ajustes y correcciones por sí sola (por ejemplo, incrementar el ancho de banda de la red). Uno de los usos más importantes de la IA en los procesos relativos a las operaciones es el de reducir el tiempo que lleva corregir los problemas. Normalmente, las alertas permiten a los equipos de red hacerse una idea del problema y poco más; sin embargo, la IA los guía hasta dar con el problema exacto (por qué hay retardo, por qué se caen las videollamadas, etc.) y les ofrece instrucciones detalladas para su corrección.
Simplificar la implementación y la gestión reduce el tiempo que se tarda en generar valor y el tiempo necesario para corregir los problemas, ya que los equipos de red ya no tienen que encargarse de tareas lentas y repetitivas.
SD-WAN de Juniper, con la tecnología de Mist AI
Las tecnologías de SD-WAN basada en la IA de Juniper permiten aplicar la inteligencia artificial a las redes modernas de hoy en día en los casos que acabamos de ver y mejoran la experiencia tanto de los usuarios de TI como de los usuarios finales.
