本文作者：Becky Marques -思科系統(tǒng)公司數(shù)據(jù)中心和供應(yīng)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(jī)器學(xué)習(xí) (AI/ML) 等現(xiàn)代應(yīng)用正在重新定義各種規(guī)模的企業(yè)的業(yè)務(wù)流程和用戶體驗(yàn)。然而，這些應(yīng)用還帶來了另外一個(gè)問題：它們對現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)造成巨大壓力，這些網(wǎng)絡(luò)可能是為滿足上一代應(yīng)用的要求而設(shè)計(jì)和部署的。
不可否認(rèn)，當(dāng)今的網(wǎng)絡(luò)必須能夠?qū)崟r(shí)處理日益復(fù)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(luò)，還需要能夠管理基礎(chǔ)設(shè)施及其支持的應(yīng)用、工作負(fù)載、數(shù)據(jù)和工作流的智能運(yùn)營。
本文探討了一個(gè)特定的應(yīng)用人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí) (AI/ML)，并闡述了為什么當(dāng)今的企業(yè)應(yīng)該考慮投資對其網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行現(xiàn)代化改造，以利用人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的價(jià)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(shù)概念可以追溯到20世紀(jì)50年代，起源于達(dá)特茅斯大學(xué)的一個(gè)夏季研究項(xiàng)目，該術(shù)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(jī)器學(xué)習(xí)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(wù)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(gè)以業(yè)務(wù)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(gè)性化產(chǎn)品和互動(dòng)來豐富他們的客戶體驗(yàn)。第三，更新甚至轉(zhuǎn)變他們的業(yè)務(wù)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(quán)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(shí)以保持競爭力。然而，如今許多企業(yè)還沒有超高性能計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)帶寬來有效地實(shí)施它們。因此，企業(yè)必須采取措施確保其多云網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)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(fù)載（例如 AI/ML）時(shí)，其運(yùn)營模型處于最佳狀態(tài)。
400G和 800G網(wǎng)絡(luò)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(luò)。這些企業(yè)可能會(huì)驚訝地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心和多云網(wǎng)絡(luò)中正在發(fā)生的飛速創(chuàng)新。今天 100G（千兆位）架構(gòu)技術(shù)是標(biāo)準(zhǔn)配置?？梢院敛豢鋸埖卣J(rèn)為，該行業(yè)將很快達(dá)到一個(gè)臨界點(diǎn)，即網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)需要400和800G容量的靈活可擴(kuò)展性，以支持包括AI/ML在內(nèi)的新應(yīng)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(luò)標(biāo)準(zhǔn)的充分理由，但對于這些企業(yè)來說，重要的是要考慮這項(xiàng)投資的其他主要好處：
增強(qiáng)可見性和控制：現(xiàn)代高性能網(wǎng)絡(luò)旨在增強(qiáng)其網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用流級別的可見性，即更多應(yīng)用感知，尤其是在混合云用例中。特定用例可能涉及主動(dòng)監(jiān)控和自動(dòng)故障排除的能力，以提高其應(yīng)用（如大規(guī)模 AI/ML 集群）的體驗(yàn)指標(biāo)質(zhì)量。加速新體驗(yàn)：現(xiàn)代化網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施可以為新類別的應(yīng)用鋪平道路，這些應(yīng)用將為客戶、員工和合作伙伴提供革命性的功能和增強(qiáng)的體驗(yàn)。其中包括上述AI/ML的特定業(yè)務(wù)優(yōu)勢。重新定義數(shù)據(jù)中心經(jīng)濟(jì)：最新的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施可以提供巨大的規(guī)模經(jīng)濟(jì)，例如電源優(yōu)化、冷卻效率和投資保護(hù)。這些新型網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品還經(jīng)過優(yōu)化，可以與智能運(yùn)營平臺(tái)協(xié)同工作，其中許多平臺(tái)是云和 SaaS 交付的。支持可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)：環(huán)境、社會(huì)和公司治理（ESG）是當(dāng)今企業(yè)的首要任務(wù)，這給包括網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營團(tuán)隊(duì)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(jì)劃?，F(xiàn)代化網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施可能是關(guān)鍵步驟，因?yàn)樵S多最新產(chǎn)品都是在架構(gòu)級別設(shè)計(jì)的，以提高運(yùn)行效率。向前邁進(jìn)的建議
對大型企業(yè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行現(xiàn)代化改造并不是一個(gè)簡單的單方面決定。所有企業(yè)在評估產(chǎn)品和供應(yīng)商的選擇時(shí)都應(yīng)注意幾個(gè)注意事項(xiàng)。
第一，評估供應(yīng)商整個(gè)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(yàn)證、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)支持和架構(gòu)一致性。
第二，考慮其他因素，例如供應(yīng)鏈可靠性、內(nèi)置安全功能、應(yīng)用程序智能和提供云敏捷性的能力。
第三，考慮供應(yīng)商設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)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(dú)一無二的。
毫無疑問，數(shù)據(jù)中心流量的持續(xù)增長推動(dòng)了對高容量和高度智能的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)解決方案的需求。事實(shí)上，AI/ML等數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用的容量需求爆炸式增長超過了當(dāng)前的高速傳輸能力。
然而，許多企業(yè)還沒有采取適當(dāng)?shù)牟襟E來現(xiàn)代化他們的多云網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施和運(yùn)營模型，以跟上這些新的需求?，F(xiàn)在就是時(shí)候了，缺乏網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施來處理AI/ML等應(yīng)用和工作負(fù)載的企業(yè)可能會(huì)面臨競爭力下降的風(fēng)險(xiǎn)，并將許多未實(shí)現(xiàn)的商業(yè)價(jià)值留在桌面上。
來源：datacenterknowledge.com
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