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企业网络基础设施是否已为AI工作负载做好准备?

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企业正在大力投资AI工具与项目,但网络升级却往往被排除在投资清单之外。当今的网络架构是为快速事务处理、电子邮件收发、网页浏览、文件传输和数据库查询而设计的——但它们能否应对企业网络及边缘影子网络中日常AI应用的需求?CIO和网络管理人员现在应该采取哪些行动?


评估现有网络状况

由于缺乏充分的实证数据,目前没有人真正了解AI将如何影响IT或网络架构。从网络角度来看,AI需要处理大量数据负载,对带宽和吞吐量提出很高要求。由于公司各部门可能随时按需使用AI,网络人员将很难根据固定、可预测的时间表预先配置网络带宽和运行优先级。

因此,全面盘点并评估网络的现有能力至关重要。需要考量的维度包括:网络在带宽、延迟、安全性、可靠性、服务质量和网络管理方面的表现如何?当前是否存在性能瓶颈?路由器、服务器和接入点是否处于最新状态?

通过开展网络评估,企业可以建立基准参考,从而制定面向AI的网络升级计划。

与AI相关利益方充分沟通

几乎可以肯定,企业内部几乎每个部门都会使用某种形式的生成式AI,哪怕只是商业化版本的ChatGPT。然而,部分业务部门的需求远不止于此——他们希望采购或自建AI系统,用于预测供应链表现、辅助医疗诊断或评估金融风险。

以往,业务分析师和IT开发人员会在项目概念阶段初期就与用户展开沟通,但鉴于网络在AI交付中扮演的关键角色,网络管理人员绝不应置身事外。

相反,网络管理人员应积极参与AI系统的早期概念设计和规划阶段,因为这些项目很可能需要相应的网络升级。同时,网络管理人员还应学会用通俗易懂的语言向其他决策者阐明网络的技术需求,确保各方对支持AI所需的前期网络投入达成共识。

投资可扩展技术

截至2025年底,5G技术在北美的覆盖率已接近100%,但部分企业的路由器和交换机仍与5G不兼容,明显落后于时代。

若要使网络具备承载AI的能力,所使用的路由器和交换机至少必须支持5G通信,并最好具备在6G商用时可升级的能力。

网络运行和管理软件同样适用这一原则。如果现有供应商缺乏针对AI扩展的产品路线图,则应考虑引入新的、可扩展的产品。此外,现有的服务器、SAN和NAS存储设备也应进行AI适配升级。

在所有情况下,网络管理人员的目标都是申请具备至少五年生命周期的AI就绪技术升级方案,毕竟没有人希望在一两年后再次向高层申请新一轮升级。

考虑基于云的AI技术路径

应对扩展性难题的一个有效方法是将AI部署在云端,按需弹性扩展网络资源。这一方案的合理性体现在两个层面:

其一,基于云的AI可以部署为私有云,为需要严格数据保护和安全管控的场景提供有力保障。企业也可以选择与他人共享云资源、分摊成本。其二,云端AI支持方式可灵活选择,从网络团队自行管理云上AI基础设施,到委托云服务提供商全权负责,均可按需决定。

保障AI安全

在多个部门使用AI的企业,若尚未部署零信任网络,应认真考虑实施这一架构。零信任网络不会向缺乏正确访问凭证和权限的用户授予网络访问权限。此外,零信任架构内置审计能力,一旦检测到网络中有IT资产被添加、移除或修改,系统会自动向网络人员发出告警。

零信任网络与强身份认证和访问管理机制相辅相成,尤其适用于用户在本地与多云数据环境之间流转的AI使用场景。网络管理人员应重点考虑三类独立的身份管理技术,以满足不同场景的需求。

提前应对AI网络挑战

网络管理人员应对AI采取积极主动的态度,构建可扩展、灵活且经过优化的网络,使其具备承载AI工作负载的能力。与此同时,他们目前在AI对网络影响方面的实践经验尚为有限。

通过尽早介入AI相关讨论与项目,网络管理人员可以更充分地做好准备,确保承担AI处理和传输任务的网络真正具备胜任的能力。

Q&A

Q1:企业在部署AI之前,为什么要先评估现有网络?

A:现有网络主要是为事务处理、邮件、网页浏览等场景设计的,未必能满足AI工作负载对带宽、延迟和吞吐量的高要求。通过网络评估,企业可以摸清带宽、延迟、安全性、可靠性等方面的现状,找出性能瓶颈,并以此为基准制定针对AI的网络升级计划,避免盲目投资。

Q2:网络管理人员在企业AI项目中应该扮演什么角色?

A:网络管理人员不应只是旁观者,而应主动参与AI项目的早期概念设计和规划阶段。由于AI系统的落地往往依赖网络性能,提前介入有助于识别潜在的网络升级需求,并用通俗语言向管理层说明所需投入,确保网络建设与AI项目同步推进,避免后期因网络瓶颈拖累AI应用效果。

Q3:零信任网络如何为企业AI使用提供安全保障?

A:零信任网络会对每一位用户进行严格的身份验证,只有持有正确访问凭证和权限的用户才能访问网络资源,有效防止未经授权的访问。同时,零信任架构内置自动审计功能,能够实时监测网络中IT资产的变动情况并及时告警,特别适合用户需要在本地与多云环境之间频繁切换的AI使用场景。

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