ระบบเครือข่ายสำหรับ AI คืออะไร

ระบบเครือข่ายที่มีประสิทธิภาพสูงสำหรับ AI เป็นส่วนประกอบสำคัญด้านเทคโนโลยี เพื่อรองรับการปรับใช้งาน AI ที่ประสบความสำเร็จ องค์กรต่างๆ ควรวิเคราะห์โครงสร้างพื้นฐานด้านระบบเครือข่ายของตน และกำหนดว่าจะต้องมีการปรับปรุงด้านใดบ้างที่จำเป็นเพื่อรองรับความสามารถต่างๆ ที่ใช้ AI ก่อนที่จะมีการปรับใช้หรือขยายการทำงานด้าน AI

โดยปกติแล้ว เวิร์กโหลด AI จำเป็นต้องมีทรัพยากรการประมวลผลที่สำคัญและการตอบสนองที่เกือบจะทันที ซึ่งสิ่งนี้สามารถประสบความสำเร็จได้เพียงโดยการรองรับโซลูชันระบบเครือข่ายที่เชื่อถือได้ แข็งแกร่ง ยืดหยุ่น และปรับขนาดได้ AI สามารถนำมาปฏิบัติใช้ได้ทุกที่ โซลูชันเครือข่ายจึงอาจจะมีการเชื่อมต่อแบบใช้สาย แบบไร้สาย และแบบเสมือน ระหว่างและท่ามกลางหลากหลายระบบและอุปกรณ์ต่างๆ ภายในศูนย์ข้อมูล AI ไคลเอ็นต์ คลาวด์ และ Edge

การรักษาความปลอดภัยยังเป็นข้อกำหนดสำคัญของระบบเครือข่าย AI แอปพลิเคชัน AI ส่วนใหญ่จะใช้ข้อมูลจำนวนมาก รวมถึงข้อมูลส่วนบุคคลของลูกค้า ทรัพย์สินทางปัญญาของบริษัท และกรรมสิทธิ์ของอัลกอริทึม ซึ่งทั้งหมดจะต้องได้รับการคุ้มครองระหว่างการส่งสัญญาณ

ระบบเครือข่าย AI ที่รองรับประสิทธิภาพสูง

ในทางกลับกัน AI ยังสามารถเร่งและเสริมความแข็งแกร่งให้กับโครงสร้างพื้นฐานของเครือข่ายเองได้ โครงสร้างพื้นฐานของเครือข่ายและโทรคมนาคมที่ใช้ AI สามารถปรับปรุงการเข้าถึงและประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันที่ทำงานบนระบบได้ รวมไปถึงเวิร์กโหลด AI

เป้าหมายสุดท้ายของ AI ในระบบเครือข่ายคือการทำงานโดยอัตโนมัติทั่วทั้งโดเมนเครือข่าย เพื่อให้เครือข่ายสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ไม่ว่าการรับส่งข้อมูลเครือข่ายและความซับซ้อนนั้นยังคงขยายต่อไป

บทบาทของระบบเครือข่ายสำหรับ AI

AI ถูกนำมาใช้ในงานจำนวนมาก เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ ความถูกต้องและการตอบสนองในงานอุตสาหกรรมต่างๆ ให้เป็นไปอย่างอัตโนมัติ ส่วนใหญ่ รูปแบบการใช้งาน AI เหล่านี้พึ่งพาระบบเครือข่ายที่มีประสิทธิภาพสูง

เนื่องจาก AI แทบจะแพร่หลายไปในทุกที่ ลูกค้าจึงคาดหวังถึงประสิทธิภาพที่ราบรื่นจากแชทบอทต่างๆ กลไกจัดการคำแนะนำ และซุ้มสินค้าในร้าน รวมถึงรูปแบบการใช้งานที่ใช้ AI อีกมากมาย แอปพลิเคชันยานยนต์ เช่น การขับขี่อัตโนมัติ ซึ่งจำเป็นต้องมีการตอบสนองที่ใกล้เคียงแบบเรียลไทม์เพื่อความปลอดภัยของมนุษย์ แอปพลิเคชัน AI ที่ช่วยให้กระบวนการต่างๆ เป็นแบบอัตโนมัติในรูปแบบมากมายที่ใช้โครงสร้างพื้นฐานของเครือข่ายเพื่อให้ประสิทธิภาพและผลตอบแทนทางธุรกิจที่คาดหวังจากการใช้งาน AI

ความสามารถในการใช้งานร่วมกัน และ ความปลอดภัยเครือข่าย

แอปพลิเคชัน AI มักจะกระจายไปในศูนย์ข้อมูล คลาวด์ ไคลเอ็นต์ และอุปกรณ์ Edge ต่างๆ ดังนั้น ความสามารถในการใช้งานร่วมกันจึงเป็นเรื่องที่สำคัญมาก โดยเฉพาะเรื่องประสิทธิภาพเครือข่าย ความสามารถในการรักษาความปลอดภัยของเครือข่ายที่แข็งแกร่งก็มีความสำคัญเช่นกัน เพื่อปกป้องชุดข้อมูลขนาดใหญ่ รวมถึงข้อมูลส่วนตัวของผู้ใช้ ที่ป้อนให้อัลกอริทึมของการเรียนรู้ของเครื่อง และโปรแกรม AI อื่นๆ

ความสามารถด้านความปลอดภัยของเครือข่ายเหล่านี้ต้องตอบสนองเร็วและมีประสิทธิภาพอย่างมาก เนื่องจากแอปพลิเคชัน AI ส่วนใหญ่จะไม่ทนต่อเวลาแฝง คุณสมบัติด้านความปลอดภัยต้องใช้อัลกอริทึมการเข้ารหัส การถอดรหัส การบีบอัดข้อมูล และการคลายการบีบอัดที่ต้องใช้การประมวลผลในปริมาณมาก ซึ่งจำเป็นต้องใช้ความเร็วอย่างมากเพื่อเลี่ยงการเพิ่มความล่าช้าที่ไม่อาจยอมรับได้ของการส่งข้อมูลและการดำเนินการด้าน AI

ประโยชน์ของระบบเครือข่ายสำหรับ AI

เครือข่ายที่มีประสิทธิภาพสูงที่ออกแบบมาสำหรับ AI ต้องมอบประโยชน์ที่เจาะจงบางประการสำหรับแอปพลิเคชัน AI เพื่อทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ปลอดภัย และต้องมีการตอบสนอง ผลประโยชน์เหล่านี้รวมถึงแบนด์วิดธ์สูง เวลาแฝงต่ำ ความสามารถในการการปรับขนาดโครงสร้างการทำงาน มีประสิทธิภาพ และความปลอดภัยของข้อมูล

แบนด์วิดธ์ข้อมูลสูง

เวิร์กโหลด AI จำนวนมากเข้าถึงและส่งชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ไม่ว่าจะเป็นอย่างต่อเนื่องหรือเป็นระยะๆ ระบบเครือข่ายที่ออกแบบมาสำหรับ AI จะให้แบนด์วิดธ์สูงเพื่อรองรับการรับส่งข้อมูลและคงความครบถ้วนสมบูรณ์ของข้อมูล โดยเฉพาะแอปพลิเคชันบนคลาวด์

เวลาแฝงต่ำ

รูปแบบการใช้งานระบบเครือข่าย AI มักขึ้นอยู่กับการตอบสนองที่ไม่มีข้อผิดพลาดภายในมิลลิวินาที โดยเฉพาะใน Edge ระบบที่สร้างมาเพื่อสนับสนุนความสำเร็จด้าน AI ต้องให้การเชื่อมต่อที่มีความสม่ำเสมอและความเสถียร พร้อมเวลาแฝงที่ต่ำมาก

ประสิทธิภาพที่ปรับขยายได้

แอปพลิเคชัน AI มักสะสมข้อมูลเมื่อเวลาผ่านไป และฐานผู้ใช้อาจเติบโตด้วยเช่นกัน นอกจากนี้ โซลูชัน AI อาจกระจายไปภายในระบบและอุปกรณ์ที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง ซึ่งจำเป็นต้องมีความสามารถในการรองรับการเชื่อมต่อพร้อมกันเป็นจำนวนมากได้ เครือข่ายต่างๆ ที่ออกแบบมาล่วงหน้าเพื่อรองรับรูปแบบการใช้งานที่หลากหลาย รวมถึงการเปลี่ยนแปลงต่างๆ ในอนาคต ทั้งภายในขอบเขตและที่มีปริมาณมาก เพื่อปรับขนาดอย่างรวดเร็วโดยไม่มีผลกระทบต่อประสิทธิภาพ

การใช้งานแหล่งข้อมูลอย่างประสิทธิภาพ

เครือข่าย AI ที่มีประสิทธิภาพจะต้องได้รับการปรับปรุงอย่างเหมาะสม เพื่อให้แน่ใจถึงประสิทธิภาพและป้องกันการจัดเตรียมแหล่งข้อมูลของเครือข่ายและการประมวลผลที่มากเกินไปหรือไม่เพียงพอจนมีค่าใช้จ่ายสูง โครงสร้างพื้นฐานระบบเครือข่ายที่ได้รับการปรับปรุงอย่างสมบูรณ์แบบสามารถช่วยลดค่าใช้จ่ายในด้านศูนย์ข้อมูล AI และคลาวด์ได้

การป้องกันข้อมูลและความปลอดภัยเครือข่าย

ความปลอดภัยเครือข่ายมีความสำคัญสำหรับเวิร์กโหลด AI มากกว่าแอปพลิเคชันอื่นๆ มากมาย เนื่องจากรูปแบบการใช้งาน AI จะขึ้นอยู่กับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มักจะรวมข้อมูลส่วนตัว มีคุณค่า หรือมีการควบคุมอย่างเข้มงวด เครือข่ายที่รวมถึงความสามารถในการตรวจจับภัยคุกคามและการป้องกันความสามารถต่างๆ ขั้นสูง สามารถช่วยลดความเสี่ยงของการละเมิดข้อมูลที่มีค่าใช้จ่ายและความเสียหาย

โซลูชันระบบเครือข่าย AI

ระบบเครือข่ายเป็นเทคโนโลยีที่สำคัญช่วยให้เกิดรูปแบบการใช้งาน AI อย่างไรก็ตาม เครือข่ายจำเป็นต้องมีแอปพลิเคชัน AI ที่อาจสามารถแตกต่างกันอย่างมาก ขึ้นอยู่กับขอบเขตของแอปพลิเคชัน, จำนวนและสถานที่ตั้งของผู้ใช้ และประเภทของโครงสร้างพื้นฐานด้านระบบเครือข่าย นอกจากนี้ การออกแบบเครือข่ายจะซับซ้อนมากขึ้นเมื่อโซลูชันที่ใช้งาน AI ถูกกระจายไปตามศูนย์ข้อมูล, คลาวด์ และ Edge

เพื่อกำหนดสิ่งที่โซลูชันระบบเครือข่ายจำเป็นต้องมี ธุรกิจต่างๆ จะพิจารณาเพิ่มความสามารถด้าน AI ควรวิเคราะห์โครงสร้างพื้นฐานระบบเครือข่ายที่มีอยู่ก่อน และระบุข้อกำหนดที่สำคัญสำหรับรูปแบบการใช้งาน AI ที่ระบุไว้

ตัวอย่างเช่น รูปแบบการใช้งาน AI ที่ขึ้นอยู่กับเครือข่าย รวมถึงแอปพลิเคชันโรงงานอัจฉริยะ การขนส่ง และการจัดการกิจกรรม รวมถึงสถานการณ์ความปลอดภัยสาธารณะ ที่อาศัย Edge ที่มีเครือข่าย 5G ส่วนตัว

โซลูชัน AI อื่นๆ เช่น กลไกจัดการคำแนะนำ การทำงานบนคลาวด์ ศูนย์ข้อมูลหรือทั้งสองอย่าง และอาศัยความผสมผสานของเครือข่ายแบบมีสาย ไร้สาย แบบเสมือนจริง และที่กำหนดโดยซอฟต์แวร์ที่สามารถปรับขนาดเพื่อให้บริการผู้ใช้ระยะไกลหลายพันหรือแม้แต่นับล้านคนได้ โซลูชันระบบเครือข่ายเหล่านี้มีการประมวลผลในปริมาณมากด้วยตัวเอง และต้องการคอนโทรลเลอร์ที่มีความเร็วสูง แบนด์วิดธ์สูง พอร์ตต่างๆ อินเตอร์เฟซ และไปป์ไลน์ข้อมูล

การเติบโตอย่างรวดเร็วของระบบอัตโนมัติที่ใช้ AI เป็นสิ่งที่ทำให้นักพัฒนาและผู้ให้บริการเร่งเวลาในด้านการตลาด หลายภาคส่วนหันมาใช้เครือข่ายเปิดและแบบมาตรฐานเพื่อค้นหาชุดมาตรฐานทางเทคนิคและโซลูชันที่สามารถปรับแต่งได้ที่สามารถใช้งานได้ในในหลายแพลตฟอร์ม

ผู้ให้บริการเทคโนโลยีชั้นนำสนับสนุนข้อกำหนดรูปแบบใหม่เหล่านี้ โดยการทำงานร่วมกันเพื่อสร้างเทคโนโลยี Ethernet และมาตรฐานต่างๆ สำหรับคนในยุคต่อไป ที่ช่วยให้มั่นใจถึงความสามารถในการใช้งานร่วมกันและความเข้ากันได้ ระหว่างผู้ให้บริการและผลิตภัณฑ์ต่างๆ