Niewyjaśnione problemy z wydajnością sieci niepokoją specjalistów IT, szczególnie w krytycznych okresach pracy, takich jak wideokonferencje i finalizacja projektów. Coraz większym problemem jest wpływ funkcji AI w narzędziach SaaS na przepustowość sieci, który nie jest odpowiednio monitorowany. W ciągu ostatniego roku wiele głównych produktów SaaS, w tym Microsoft 365 i Salesforce, wprowadziło funkcje sztucznej inteligencji, co doprowadziło do zwiększonego ruchu sieciowego, który nie jest uwzględniany jako „ruch AI” w ocenach przepustowości.
Połowa pracowników w USA korzysta obecnie ze sztucznej inteligencji w pracy, co stanowi znaczny wzrost w porównaniu z 21% w 2023 r., a 28% twierdzi, że korzysta z niej kilka razy w tygodniu. Duża część tej działalności jest zintegrowana z istniejącymi aplikacjami biznesowymi, generując ruch związany ze sztuczną inteligencją, który często pozostaje niezauważony w planach budżetowych. Analityki firmy Microsoft wskazują, że usługa Microsoft 365 Copilot wymaga określonych połączeń WebSocket do utrzymania funkcjonalności, czego wiele zespołów IT mogło nie przewidywać w momencie wdrażania tych funkcji.
Nik Kale z Cisco podkreślił, że architektury generacji rozszerzonej (RAG) generują znaczny ruch danych przechodzących przez różne regiony sieci i magazyny obiektów. Zauważył, że maszyny generują 100 razy więcej żądań niż ludzie, co budzi obawy dotyczące przepustowości sieci i zarządzania ruchem. Te wolumeny, w połączeniu z ukrytym charakterem ruchu AI, stanowią wyzwanie dla zespołów IT, których celem jest efektywne zarządzanie przepustowością.
Z raportu firmy Broadcom wynika, że 95% zespołów sieciowych nie ma wglądu w główne segmenty swoich sieci, w związku z czym tylko 49% uważa, że ich systemy mogą zaspokoić potrzeby sztucznej inteligencji w zakresie przepustowości. Ta luka w nadzorze potwierdza, że wiele organizacji pozostaje nieprzygotowanych na rosnące wymagania stawiane ich sieciom przez migrację sztucznej inteligencji i chmury. Badania IDC przewidują 49% wzrost łączności w chmurze i 51% wzrost zapotrzebowania na przepustowość brzegową w ciągu następnego roku.
Aby rozwiązać te problemy, zachęca się specjalistów IT do korzystania z narzędzi takich jak ntopng i PRTG w celu ulepszonej analizy ruchu. Mogą szukać zwiększonego ruchu HTTPS do określonych punktów końcowych SaaS, nowych połączeń WebSocket i wzorców wywołań API, które pojawiają się poza normalnymi godzinami pracy, co może sygnalizować ukryte użycie sztucznej inteligencji. Ustalenie nowej linii bazowej przepustowości ma kluczowe znaczenie dla zrozumienia bieżącego wykorzystania sieci, ponieważ poprzednie pomiary mogą nie odzwierciedlać już rzeczywistego ruchu ze względu na wprowadzenie funkcji AI.
Co więcej, badanie IDC wykazało, że 44% przedsiębiorstw planuje zwiększyć budżety na łączność o ponad 10% do 2026 r., co wskazuje, że konieczna jest ponowna ocena obecnej przepustowości i wymagań sieci. Zasady dotyczące jakości usług (QoS) mogą również wymagać dostosowań, aby zapewnić, że ruch związany ze sztuczną inteligencją nie koliduje z podstawowymi usługami głosowymi i wideo. Zespoły IT powinny aktywnie sprawdzać wymagania sieciowe pod kątem nowo wprowadzonych funkcji sztucznej inteligencji, aby w przyszłości złagodzić problemy z wydajnością i zwiększyć niezawodność sieci.
Zrozumienie wzorców ruchu AI pomaga w ulepszeniu diagnostyki i planowania sieci. Znajomość ukrytego wykorzystania sztucznej inteligencji stanowi krytyczny krok w zarządzaniu przepustowością i jej optymalizacji w obliczu zmieniających się wymagań technologicznych.
