Un nou termen la modă. Doar atât?

Allied Telesis, unul din cele mai importante nume mondiale din zona de networking inteligent, a explicat recent pe site-ul propriu de ce networkingul autonom, încă socotit un termen la modă şi atât, ar trebui să fie luat mult mai în serios într-un univers care se digitalizează din ce în ce mai intens. Practic, o reţea autonomă este o reţea care poate rula cu intervenţie umană minimă sau chiar zero. Ea se poate configura, auto-monitoriza, întreţine şi securiza singură în aliniere perfectă cu politicile, obiectivele sau strategiile emise de organele publice ale societăţii.

O reţea autonomă nu este sinonimă cu o reţea automatizată, chiar dacă cei doi termeni sunt adesea interschimbabili. Sistemele automatizate sunt, de obicei, restricţionate la sarcinile pe care le execută. Mai mult, toate acţiunile şi deciziile lor se bazează pe parametri sau condiţii predefinite, care sunt menite realzării repetate de funcţii specifice cu cea mai mare eficienţă posibilă.

O reţea autonomă, pe de altă parte, rulează în cea mai mare parte de una singură, deoarece se adaptează la mediul în care activează şi învaţă din datele care trec prin ea. De exemplu, sistemele de inteligenţă artificială şi machine learning pot învăţa rapid din volume de date care cresc în volum mai rapid şi în mod mai fiabil decât fiinţele umane. De asemenea, sistemele autonome evoluează pe măsură ce mediul în care activează se modifică şi se asigură ca operaţiunile desfăşurate să rămână sigure, optimizate şi aliniate obiectivelor de afaceri. Pe scurt, reţelele autonome sunt adaptive, agile şi programabile, în special în cazul unei abordări a lor de tip software-defined.

De aceea, comparaţiile între cele două tipuri de reţele ar trebui făcute doar într-un context adecvat. O reţea automată cu parametri de intrare şi ieşire bine definiţi este ideală atunci când e nevoie de predictibilitate, repetiţie şi eficienţă. Ca atare, este cea mai potrivită atunci când sarcinile manuale sau cotidiene legate de configurarea, testarea, instalarea şi operarea dispozitivelor fizice şi virtuale trebuie controlate şi gestionate. Mai mult, arhitectura ei simplificată de reţea este mai uşor de întreţinut şi oferă un grad bun de disponibilitate a serviciului reţelei. De asemenea, poate minimiza erorile umane şi poate duce la scăderea costurilor de operare.

Sistemele autonome sunt superioare în medii non-deterministe, în care nu toate condiţiile de lucru pot fi testate dinainte, şi unde există nevoia de adaptare sau de învăţare pe măsură ce condiţiile evoluează. O astfel de reţea constă dintr-un ecosistem deschis, agenţi de automatizare operând în buclă închisă, infrastructură alimentată de software, motoare inteligente de decizie şi instrumente de analytics, toate acestea sprijinind un grad mai înalt de învăţare şi adaptare pentru îmbunătăţirea operaţiunilor pe măsură ce mediul evoluează.

Reţelele autonome sunt deja folosite în multe aplicaţii din lumea reală cum ar fi, de exemplu, soluţiile de intrusion-detection din reţele. Prin folosirea uneltelor de machine learning, astfel de reţele caută anomalii pentru a face distincţie între traficul normal de reţea de cel anormal, şi astfel pentru a bloca tentativele de atac asupra punctelor de acces, invizibile pentru instrumentele tradiţionale de securitate. Sistemele autonome pot, de asemenea, bloca şi dezarma exploit-urile de tip zero-day înainte ca acestea să fie executate, astfel limitând posibilităţile de provocare daune.

În timp, conform firmei japoneze, reţelele se vor îndrepta către autonomie completă, ceea ce va genera o eră nouă de securitate, eficienţă şi gestionare facilă în domeniul networking. Iar reţelele autonome personalizabile îşi vor găsi tot mai numeroase aplicaţii în medicină, sănătate publică, comerţ, zona auto-moto, transporturi şi, bineînţeles, zona publică, precum şi în zone precum managementul cloud, Knowledge-as-a-Service şi automatizarea end-to-end a reţelelor F5G.

În acest context, Allied Telesis propune pieţei soluţia Total Autonomous Networking, care oferă securitate edge automată, inteligenţă avansată a reţelei şi management facil. Ea permite organizaţiilor şi autorităţilor publice să-şi îmbunătăţească procesele de decizie şi să gestioneze eficient complexitatea crescândă a peisajului operaţional.