Una rete autonoma può funzionare con intervento umano minimo o addirittura nullo ed è in grado di configurare, monitorare, manutenere e proteggere sé stessa in modo allineato alle policy, obiettivi o strategie di un’organizzazione.
Per qualsiasi realtà, pubblica o privata, la rete in sé è un elemento critico per produttività e efficienza dei dipendenti, continuità aziendale e attenzione al cliente. Per stare al passo con l’evoluzione del panorama economico, politico, commerciale e sociale, queste stesse entità dovrebbero andare oltre le reti legacy lente, manuali, costose e insicure e abbracciare quelle autonome.
Ma se le reti autonome complete sono definite “il prossimo passo evolutivo nel networking”, meritano la visibilità che stanno ottenendo?
La differenza tra reti autonome e reti automatizzate
Una rete autonoma non è sinonimo di rete automatizzata, anche se i due termini vengono spesso utilizzati in modo simile. I sistemi automatizzati sono tipicamente limitati nei compiti che possono eseguire e tutte le loro azioni e decisioni sono basate su parametri o condizioni predefiniti o orientati a eseguire ripetutamente funzioni specifiche nel modo più efficiente possibile.
Al contrario, una rete autonoma è in grado di operare praticamente da sola perché si adatta al suo ambiente e impara dai suoi dati. Per esempio, AI e machine learning possono imparare rapidamente da serie di dati in crescita, in modo più veloce e affidabile degli umani. I sistemi autonomi si evolvono seguendo i cambiamenti dell’ambiente e assicurano che le operazioni siano sempre ottimali, sicure e allineate agli obiettivi aziendali. In breve, le reti autonome sono adattive, agili e programmabili – in particolare con un approccio di implementazione software-defined.
Quando una rete autonoma è “superiore” a una rete automatizzata
Le reti autonome possono fornire capacità di elaborazione più complesse e sono spesso considerate “superiori” a quelle automatizzate, ma questi confronti dovrebbero essere fatti solo in un contesto appropriato.
I sistemi autonomi si rivelano invece superiori in ambienti non deterministici dove non si possono testare tutte le condizioni in anticipo, vi è la necessità di adattarsi o imparare man mano che le condizioni si evolvono. Una rete simile consiste in un ecosistema aperto, agent di automazione a circuito chiuso, infrastrutture basate su software, motori decisionali intelligenti e capacità analitiche in grado di supportare livelli di apprendimento e adattamento superiori e migliorare le operazioni man mano che l’ambiente si evolve.
Le reti autonome non solo ottimizzano le prestazioni delle applicazioni e migliorano affidabilità, prevedibilità ed efficienza del sistema, garantendo tempi minimi di inattività, ma ottimizza le esperienze umane sfruttando l’innovazione offerta da tecnologie come AI, 5G, Machine Learning, virtualizzazione e edge computing. Poiché può imparare e adattarsi da sola, fornisce alle organizzazioni la flessibilità e la libertà di:
- sfruttare reti, dispositivi, app e tecnologie differenti per introdurre nuove soluzioni innovative, ad esempio per il trasporto pubblico intelligente e i sistemi di sorveglianza/sicurezza;
- centralizzare la gestione della rete e migliorare la protezione da attacchi informatici e fughe di dati;
- fornire esperienze “Zero-X” agli utenti, ad esempio, zero-wait o zero-touch;
- collaborare con partner digitali per formare ecosistemi robusti e reciprocamente vantaggiosi come le città intelligenti;
- sfruttare nuove opportunità di profitto.
Reti autonome: hype o realtà?
Le reti autonome sono già utilizzate in numerose applicazioni del mondo reale, ad esempio nel rilevamento delle intrusioni di rete. Usando il ML, le reti cercano anomalie come gli attacchi di credenziali per distinguere il traffico di rete legittimo e bloccare i tentativi di compromissione degli end-point, non visibili agli strumenti di sicurezza tradizionali. I sistemi autonomi possono anche bloccare e disattivare gli exploit zero-day prima della loro esecuzione, limitando la possibilità di danni.
Le reti autonome con gestione predittiva permettono ai team IT di uscire dall’inefficiente modalità “emergenza”, ottenendo alert preventivi con una maggiore visibilità end-to-end della rete prima che problemi attuali o potenziali diventino un collo di bottiglia operativo. Una rete autonoma supporta anche i principi NetDevOps, che aiutano ad allineare la rete con il resto dell’organizzazione e velocizzare lo sviluppo e l’erogazione delle applicazioni.
Col tempo, i network si muoveranno verso una totale autonomia, inaugurando una nuova era di reti più sicure, efficienti e facili da gestire. In questo senso, reti autonome personalizzabili troveranno numerose applicazioni nel settore della medicina, sanità, retail, automobilistico (auto a guida autonome), trasporti e, naturalmente, in ambito pubblico, così come in aree come cloud management, Knowledge-as-a-Service (KaaS) e automazione end-to-end delle reti F5G.
Presto, domande su come le reti autonome sono implementate, se sono progettate con una sicurezza “by default, always-on”, e su come saranno potenzialmente vantaggiose per gli utenti, resteranno considerazioni importanti, ma alle reti sarà concessa una maggiore autonomia di azione e decisione, accelerando la migrazione verso questa tecnologia. Pertanto, è chiaro che la rete autonoma totale non è solo una moda, ma realtà – verso la quale ci si sta inesorabilmente muovendo.
Fonte foto Pixabay_geralt