gesponsertBereit für die KI Tata Communications: Das Netz hinter der KI

KI treibt die nächste Ära der Innovation an, ist das Netzwerk aber nicht auf sie ausgelegt, leidet die Leistung. Mit der Intelligent, Unified Network Fabric von Tata Communications können Unternehmen KI-Workloads sicher in Echtzeit ausführen.

Mit der Autonomisierung von Workloads, steigen die KI-Investitionen. Viele Unternehmen bauen ihre KI-Strategien jedoch auf einer Infrastruktur auf, die nie darauf ausgelegt war. Versteckte Kosten von Legacy-Infrastrukturen, schränken KI-Leistung ein, erhöhen die Kosten für Datenbewegungen und verlangsamen den Übergang vom Pilotprojekt zur Produktion. Während die Investitionen in KI weiter rasant steigen, werden diese Faktoren, die über deren Mehrwert entscheiden, häufig übersehen.

Warum KI nicht skaliert

Unternehmen stecken enorme Ressourcen in GPUs, Modelle und Cloud-Plattformen, vernachlässigen dabei aber häufig die Dateninfrastruktur, die die effektive Arbeit der Systeme ermöglicht.

KI ist auf kontinuierliche Hochgeschwindigkeits-Datenbewegungen über Clouds, Rechenzentren und Edge-Umgebungen hinweg angewiesen. Wenn Netzwerke nicht mithalten können, bleiben selbst fortschrittliche KI-Systeme hinter ihrer Leistung zurück.

Das Ergebnis ist eine wachsende Kluft zwischen KI-Ambition und Ausführung. Das liegt am veralteten Design der traditionellen Architekturen. Sie wurden für vorhersehbaren Datenverkehr wie E-Mails, SaaS-Anwendungen und normales Surfen im Web entwickelt.

KI-Workloads sind grundlegend anders. Sie erzeugen kontinuierliche Datenströme mit hohem Volumen, erfordern extrem niedrige Latenzzeiten und einen nahtlosen, synchronen Datenaustausch. Selbst kleine Störungen können die Modellgenauigkeit beeinträchtigen und Ergebnisse verzögern. Mit zunehmender Skalierung von KI stoßen bislang „ausreichende“ Netzwerke an ihre Grenzen.

Das hat signifikante Auswirkungen aufs Geschäft. Langsame Datenbewegungen verzögern das Modelltraining und die Iterationszyklen, was die Bereitstellungszeitpläne nach hinten verschiebt und Innovationen bremst. Dies führt zu verpassten Chancen und verzögerten Produkteinführungen.

Datensouveränität bringt zusätzliche Komplexität mit sich. Traditionelle Netzwerke sind nicht für das Compliance-Niveau optimiert, das KI benötigt. Ihnen fehlt das “Verständnis“ dafür, welche Daten bewegt werden oder wohin sie übertragen werden dürfen.

All diese Veränderungen erfordern ein KI-bereites Netzwerk, das von Grund auf intelligent, skalierbar und sicher ist, ein dynamisches, sich selbst optimierendes System, das den Datenverkehr basierend auf den Anforderungen der Anwendungen steuern kann, sich in Echtzeit an veränderte Bedingungen anpasst und kontinuierliche Maschine-zu-Maschine-Interaktionen unterstützt.

Zweitens muss es über Multi-Cloud-, Edge- und Rechenzentrumsumgebungen hinweg skalieren und unvorhersehbare Workloads bewältigen. Da KI-Anwendungen riesige Datenmengen verbrauchen und zunehmend über verteilte Infrastrukturen hinweg arbeiten, muss das Netzwerk eine nahtlose, konsistente und einfache Konnektivität im gesamten Ökosystem gewährleisten.

Drittens sollten Sicherheit, Governance und Souveränität direkt in die Netzwerkstruktur eingebettet werden. Von sensiblen Daten, die über mehrere KI-Modelle und Cloud-Umgebungen hinweg geteilt werden, bis hin zu autonomen Agenten, die auf Unternehmenssysteme zugreifen – KI bringt neue Risiken mit sich, für deren Bewältigung traditionelle Sicherheitsarchitekturen nicht ausgelegt sind. Unternehmen müssen Datenbewegungen kontrollieren und überwachen sowie Richtlinien durchsetzen, um sicherzustellen, dass ihre Daten geschützt bleiben. Sicherheit wird so zu einer inhärenten Fähigkeit des Netzwerks.

Das Netzwerk für KI bauen

Die Intelligent, Unified Network Fabric von Tata Communications integriert Konnektivität, Sicherheit und Transparenz auf einer einzigen, zusammenhängenden Plattform, die speziell für die Anforderungen von KI entwickelt wurde.

Nicht jeder KI-Datenverkehr stellt dieselben Netzwerkanforderungen. Trainings-Workloads, Echtzeit-Inferenz, agentenbasierte KI-Systeme, Daten-Pipelines und Edge-KI-Anwendungen haben unterschiedliche Anforderungen an Leistung, Latenz, Bandbreite und Sicherheit. Tata Communications ermöglicht anwendungsspezifische, auf einzelne KI-Anwendungsfälle abgestimmte Netzwerkarchitekturen. Dies stellt sicher, dass kritische Workloads die benötigten Ressourcen erhalten.

Heute werden Daten- und KI-Workloads zunehmend über mehrere Cloud-Anbieter, Rechenzentren, SaaS-Plattformen und Edge-Standorte hinweg betrieben. Um diese unterschiedlichen Umgebungen zu verwalten, schafft Tata Communications ein einheitliches Konnektivitäts-Framework, das eine nahtlose Bewegung von Daten und Anwendungen im gesamten Ökosystem ermöglicht.

Es bietet zudem durchgängige Einblicke in die Art und Weise der übergreifenden Datenbewegungen. So halten Unternehmen Governance-Richtlinien und Anforderungen an die Datensouveränität ein und schützen kritische Unternehmenswerte, bei zeitgleicher Skalierung der KI-Nutzung.

Eine global programmierbare Netzwerkschicht gibt Unternehmen Kontrolle darüber, wie KI-Datenverkehr geroutet, priorisiert und optimiert wird. In Kombination mit der Transparenz von Datenbewegungen und Netzwerkbedingungen können sie die Leistung von KI-Workloads kontinuierlich überwachen, Engpässe identifizieren und die Optimierung in verteilten Umgebungen automatisieren.

Für die zunehmende Größe und Komplexität der KI-Ökosysteme benötigen Unternehmen eine Betriebsebene, die die unterstützende Netzwerkumgebung kontinuierlich überwachen und verwalten kann. Die KI-gestützten Netzwerkbetriebsfunktionen von Tata Communications kombinieren Echtzeit-Verwaltbarkeit, End-to-End-Transparenz, Konfigurierbarkeit sowie intelligente Analysen und werden über die „ThreadSpan™“-Plattform bereitgestellt. Unternehmen erhalten Einsicht darauf, wie Daten, Anwendungen und KI-Workloads innerhalb ihrer Infrastruktur interagieren. Dies führt zu einer proaktiven Problemerkennung, einer schnelleren Ursachenanalyse und einer automatisierten Netzwerkoptimierung.

Das Ergebnis ist eine Netzwerkstruktur (Network Fabric), die Unternehmen hilft, Komplexität zu reduzieren, verteilte KI-Ökosysteme zu verbinden und das betriebliche Fundament zu schaffen, das für eine vertrauensvolle Skalierung von KI erforderlich ist. Durch die Zusammenführung der Funktionen zum Aufbau und zum Betrieb KI-bereiter Umgebungen können Unternehmen die Netzwerkinfrastruktur in einen Katalysator für KI-gestütztes Wachstum verwandeln.

Letztendlich wird der Erfolg von KI nicht mehr nur durch die Komplexität der Modelle oder die Größe der Rechenleistung definiert. Er wird dadurch definiert, wie effektiv sich Daten bewegen.

Die erfolgreichen Unternehmen der Zukunft sind diejenigen, die das Netzwerk nicht als Nebensache, sondern als strategischen Vermögenswert erkennen.