So bereiten sich Netzwerkprofis mit KI auf die Zukunft vor

KI ist ein neuer Verbündeter

SOC-Teams (Security Operations Center) sind beim Threat Hunting manchmal auf manuelle Prozesse und Analysen angewiesen. Die Integration von KI und Automatisierung in diese Prozesse begrenzt zeitaufwendige Aufgaben und vereinfacht den Betrieb. Die IT-Teams können sich dann auf kritische Aufgaben konzentrieren, die möglicherweise von KI-Tools übersehen werden. GenKI kann den Teams zudem Vorschläge unterbreiten, bevor es Entscheidungen trifft. Die Integration von KI in die Bedrohungserkennung kann eine gute Erfahrung für Teams sein, die zögern, mit KI als Tool zu arbeiten.

KI-Agenten sind echte Agenten der Agilität und revolutionieren die Netzwerkintelligenz. Sie automatisieren kritische Aufgaben wie die Traffic-Analyse, die Erkennung von Anomalien und die Prävention von Bedrohungen. Mit historischen Daten können KI-Agenten Netzwerkprobleme schneller vorhersagen und lösen, menschliche Fehler reduzieren und die Effizienz erheblich steigern. Dadurch wechselt der Betrieb von reaktiv zu proaktiv. Hier sind einige bekannte KI-Agenten:

• Oracle Miracle Agent.
• OpenAI Operator.
• Nvidia Eureka.

KI kann einige Netzwerkaufgaben durch automatisierte Prozesse, die von Fachleuten überwacht werden, ergänzen. Ingenieure sollten den Einsatz von KI in Betracht ziehen, um die folgenden Ziele zu erreichen:

• Entscheidungsfindung verbessern.
• Zeit für andere Aufgaben gewinnen.
• Sich auf das konzentrieren, was Menschen besser können als KI.

Aber KI ist nicht perfekt und sie ist kein Ersatz für Arbeitskräfte. Wenn Fachleute mit KI arbeiten und Feedback geben, werden die Anbieter ihre Lösungen verbessern, und die KI wird sich weiterentwickeln. Wenn Netzwerkteams jetzt mit KI arbeiten, profitieren sie in der Zukunft davon, da sie ein Verständnis für KI erlangen, während sie sich weiterentwickelt, nicht danach.

Voraussetzungen für KI

Anpassungsfähigkeit ist der Schlüssel, um im Zeitalter der KI voranzukommen. Die Vielseitigkeit von KI ermöglicht es IT-Teams, enger als je zuvor zusammenzuarbeiten. Die Arbeit mit verschiedenen Teams erfordert, dass Netzwerkprofis viele verschiedene Anwendungen und Programme verstehen.

Sie sollten die folgenden Bereiche beherrschen, wenn sie auf KI umsteigen wollen:

• Rest-APIs: Es ist wichtig, die Grundlagen zu kennen. Die meisten Dienste im Internet verwenden APIs für die Softwarekommunikation. Netzwerkprofis und -entwickler nutzen sie, um Netzwerkgeräte zu verwalten und manchmal innovative Dienste um sie herum aufzubauen.
• Python: Automatisierung ist ein Sprungbrett zur künstlichen Intelligenz, und Python ist de facto die Sprache der Automatisierung. Das Beherrschen von Python ist in der KI-Ära ein Muss und ermöglicht es IT-Mitarbeitern, viele Aufgaben problemlos zu bearbeiten.
• Datenformate: Server und Clients verwenden YAML, XML und JSON für den Datenaustausch. Die Kenntnis der Grundlagen dieser Formate ist ein Muss für jeden, der mit Netzwerk- und Entwicklungsteams arbeiten möchte.
• Cloud-Plattformen: Multi-Cloud-Umgebungen ermöglichen es Unternehmenskunden, eine auf ihre Bedürfnisse zugeschnittene Lösung zu wählen. AWS, Azure und Google Cloud sind die wichtigsten Plattformen für Cloud-Services. Einige dieser Dienste werden inzwischen von KI unterstützt.
• KI-Tools: Nutzen Sie IBM Watsonx, Tabnine und Amazon CodeWhisperer für die automatische Vervollständigung von Code und Darktrace, um Bedrohungen in Echtzeit zu erkennen und darauf zu reagieren.
• KI-Modelle: Meta Llama, Google Gemini und OpenAI GPT sind einige der bekanntesten und am häufigsten verwendeten KI-Modelle. Zu lernen und zu verstehen, wie sie funktionieren, hilft IT-Profis, das Potenzial von KI in ihren Netzwerken und bei der Softwareentwicklung zu erkunden. Die Nutzung dieses Potenzials wird zu innovativeren Diensten führen.

Kritische Fähigkeiten, in die investiert werden sollte

Große Sprachmodelle (LLM), Prompt Engineering und maschinelles Lernen sind nur einige der wichtigen Fähigkeiten, die Netzwerktechniker erlernen müssen, um auf dem neuesten Stand zu bleiben. Netzwerkprofis sollten sich mit den folgenden Technologiebereichen vertraut machen:

• Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen ermöglicht es Netzwerktechnikern, riesige Mengen an Netzwerkdaten in Echtzeit zu analysieren, potenzielle Probleme proaktiv zu erkennen, die Leistung zu optimieren, Ausfälle vorherzusagen und Routineaufgaben zu automatisieren. Das Ergebnis? Höhere Netzwerkzuverlässigkeit, weniger Ausfallzeiten und verbesserte Effizienz – und das alles mit minimalem menschlichem Eingriff.
• Datenanalyse: Die Datenanalyse bildet die Grundlage für KI-Systeme, um das Netzwerkverhalten zu analysieren, Muster und Anomalien in großen Datenmengen zu identifizieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Mit Analysen ist eine vorausschauende Wartung, eine proaktive Fehlerbehebung und eine optimierte Leistung möglich.
• KI-Modelle: Zu den bekanntesten und am häufigsten verwendeten KI-Modellen zählen Gemini von Google, Llama von Meta und ChatGPT von OpenAI. Wenn Ingenieure verstehen, wie diese Modelle funktionieren, können sie das Potenzial von KI in ihren Netzwerken und in der Softwareentwicklung besser ausschöpfen. Die Nutzung dieses Potenzials wird zu innovativeren Diensten führen.
• KI-Agenten: KI-Agenten steigern die betriebliche Effizienz, minimieren Ausfallzeiten und verbessern die Systemzuverlässigkeit. Dadurch können sich IT-Teams auf strategische, wirkungsvolle Initiativen konzentrieren.
• Geschäftsstrategien: Die Rolle des Netzwerks geht über das traditionelle Infrastrukturmanagement hinaus und erstreckt sich auf Bereiche, die sich auf die Unternehmensziele auswirken. Für die neue KI-Wirtschaft werden die Ausrichtung der Technologie auf die Geschäftsziele, die Überbrückung der Kluft zwischen IT und Führung sowie die Vorbereitung auf disruptive Veränderungen in der Branche von entscheidender Bedeutung sein.

KI-Agenten: Künstliche intelligente Netzwerktechniker

Während einige Netzwerkprofis KI noch als bloßen Hype betrachten, belegen Anwendungsfälle von Branchenführern und Fachleuten aus der Praxis ihr transformatives Potenzial. Über die Begeisterung hinaus treibt KI Innovationen voran, sorgt für Agilität und reduziert menschliche Fehler erheblich.

In der aufstrebenden KI-Wirtschaft werden massive Investitionen in Rechenzentren getätigt, wobei große Technologieunternehmen die Chancen für Innovationen und Anpassungen nutzen. Dies wirft eine entscheidende Frage auf: Können wir weiterhin auf die alte Weise arbeiten, wenn Netzwerke immer komplexer zu verwalten sind?

John Capobianco, ein anerkannter Experte für Netzwerkautomatisierung und KI, hat einen KI-Agenten vorgestellt, den er selbst entwickelt hat. Dieser kann Aufgaben von Netzwerktechnikern übernehmen. Diese Demonstration verdeutlicht die Zukunft des Netzwerkmanagements, in der KI menschliches Fachwissen ergänzt, um Effizienz und Skalierbarkeit zu verbessern.

Um in dieser sich weiterentwickelnden Branche die Nase vorn zu behalten, muss man KI und ihr Potenzial zur Revolutionierung der Netzwerkkonzeption und -verwaltung nutzen. Sind Sie bereit für den Wandel?

Zertifizierungen

Zertifizierungen sind eine gute Möglichkeit, KI-Kenntnisse nachzuweisen, da sie in immer mehr Anwendungen und Diensten integriert wird. Die folgenden Einstiegszertifizierungen sind ein guter Ausgangspunkt für alle, die sich für KI interessieren:

• Cisco Certified DevNet Associate: Die Implementierung von Netzwerkautomatisierung ist ein erster Schritt zur Integration von KI. Diese Zertifizierung konzentriert sich auf die Netzwerkautomatisierung und vermittelt Fähigkeiten in den Bereichen Netzwerktechnik, Softwareentwicklung und Anwendungsbereitstellung. Diese Fähigkeiten sind von unschätzbarem Wert, wenn es darum geht, KI-Fähigkeiten zu kultivieren.
• Cisco Certified CyberOps Associate: Diese Zertifizierung weist technische Fähigkeiten nach, die SOCs in ihren Teams benötigen. Das Wissen um die Arbeit mit KI-Tools und -Modellen trägt zur Verbesserung der Arbeitsabläufe bei der Erkennung von und Reaktion auf Bedrohungen bei.
• Nvidia-Certified Associate Generative AI LLMs (NCA-GENL): Die Entwicklung, Integration und Wartung von GenKI und großen Sprachmodellen ist mit der zunehmenden Verbreitung von KI wichtiger denn je. NCA-GENL validiert diese grundlegenden Konzepte.
• AWS Certified Cloud Practitioner: Diese Zertifizierung ist eine gute Investition für Anfänger, die sich mit Cloud-Diensten vertraut machen wollen. Sie ist nützlich, um die Grundlagen der AWS-Cloud-Services zu verstehen. Nach Abschluss der Zertifizierung können Praktiker zu höheren Zertifizierungsstufen übergehen und ihr KI-Wissen erweitern.

Fazit

Das Zeitalter der KI ist angebrochen. Da KI zunehmend unvermeidlich wird, müssen Netzwerkingenieure ihre Netzwerke anpassen oder riskieren, dass ihre Technologie obsolet wird.

Dieser Artikel wurde aktualisiert, um den neuesten Entwicklungen in den Bereichen Netzwerktechnik und KI-Automatisierung Rechnung zu tragen.