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So optimiert eine Edge-Networking-Strategie KI-Workloads
Edge-Netzwerke priorisieren die Verwaltung von Daten am Netzwerkrand. Das reduziert Latenzen, verbessert die betriebliche Effizienz und ermöglicht KI-Verarbeitung in Echtzeit.
Der Netzwerk-Edge bezeichnet die Grenze zwischen lokalen Rechenzentren und externen Ressourcen. Unternehmen nutzen Edge-Netzwerke in der Regel, um Daten zu verwalten, Prozesse zu automatisieren und die Leistung von Remote-Geräten zu überwachen. Die Bereitstellung von Echtzeit-Datenverarbeitung und -analyse, die für KI-Initiativen erforderlich ist, macht diese Infrastruktur zu einer wichtigen Verbindung.
Diese Funktionen sind entscheidend für leistungsstarke KI-Anwendungen, von Smart Cities und industriellem IoT bis hin zu autonomen Fahrzeugen und Remote-Gesundheitsversorgung. Edge-Netzwerke basieren auf diesem grundlegenden Konzept, indem sie Edge Networking priorisieren. Dadurch können Administratoren das Netzwerkerlebnis optimieren und alle Aspekte der KI verbessern, zum Beispiel das Modelltraining, den Bandbreitenverbrauch und die Anwendungsleistung.
In diesem Artikel werden die Vorteile von Edge-Netzwerken hinsichtlich der Verbesserung der Bandbreite, das Ermöglichen von KI-Kommunikation in Echtzeit und der Reduzierung von Latenzen untersucht. Wenn Sie sich die Frage stellen, wie Unternehmen von einer Edge-Netzwerkstrategie profitieren können, wenn sie KI in ihren Netzwerken implementieren, finden Sie hier die Antwort.
Was ist Edge Networking?
Ein Edge-Netzwerk ist eine Netzwerkarchitektur, bei der Daten und Verarbeitung näher am Netzwerkrand verwaltet werden. Edge-Netzwerk sollte nicht mit Edge-Computing verwechselt werden, einem Prozess, bei dem Daten näher an ihren ursprünglichen Speicherort gebracht werden.
Ein Edge-Netzwerk bringt Daten an den Netzwerkrand, also dorthin, wo Firewalls die ein- und ausgehenden Daten filtern und sichern. Durch das Verlegen von Remote-Switches und -Routern näher an den Rand können Netzwerke effizient und in Echtzeit auf Serviceanfragen reagieren. Netzwerke, die eine Edge-Netzwerkstrategie priorisieren, sind in der Regel besser für KI-Implementierungen geeignet.
Edge-Netzwerke verwenden andere Hardwarekomponenten als Rechenzentrumsnetzwerke, zu denen herkömmliche Hardware, Verkabelung und Switches gehören. Edge-Netzwerke bestehen hingegen aus folgenden Komponenten:
- Hochgeschwindigkeits-Zweigstellen-Router,
- Integrierte Zugangsgeräte, die Datensätze weiterleiten.
- Switches, die Power over Ethernet (PoE) für den Betrieb von Geräten und WAN-Konnektivität für KI-Implementierungen bereitstellen können.
Standardmäßige lokale und Edge-Netzwerke, die für KI-Implementierungen verwendet werden, sind in der Regel mit einer zentralen Cloud oder einem Rechenzentrum verbunden, um große Sprachmodelle zu trainieren oder sie in die Produktion zu überführen. Dieser Ansatz basiert auf einer Multi-Cloud- oder Hybrid-Cloud-Implementierungsstrategie, bei der vor Ort gespeicherte Daten und Informationen mit der KI-Initiative in der Cloud verbunden werden.
KI-Anwendungsfälle für Edge-Netzwerke
Ein Edge-Netzwerk kann KI-Initiativen auf verschiedene Weise effektiv unterstützen. Wenn ein Netzwerk Edge Networking priorisiert, können Unternehmen von betrieblicher Effizienz, Netzwerkinfrastruktur-Funktionen und anderen geschäftlichen Vorteilen profitieren.
Betriebliche Effizienz
Edge-Netzwerkgeräte können kontinuierliche Betriebsdaten und KPIs unterscheiden, um Netzwerkabweichungen aufzudecken und IT-Teams zu alarmieren. Automatisierungs- und Selbstheilungsmechanismen sind fester Bestandteil der KI und machen IT-Eingriffe noch seltener erforderlich. Administratoren können die erhöhte Transparenz zudem nutzen, um Geräte, Prozesse und Ereignisse zu überwachen, die kontinuierlich in ihren Edge-Netzwerken auftreten.
Leistungsmerkmale der Netzwerkinfrastruktur
Edge-Switches sind wichtige Elemente der Netzwerkinfrastruktur und unterstützen moderne KI-Anwendungen. Sie sind für die Traffic-Kontrolle unverzichtbar und fungieren als Gateways zwischen KI-Geräten und dem Netzwerk. Einige Switches bieten Plug-and-Play-Funktionen, während andere über erweiterte Management- und Konfigurationsfunktionen sowie Ports mit hoher Dichte verfügen. Letztere sind für die Verarbeitung vieler KI-Bereitstellungen ausgelegt.
Eine weitere wichtige Komponente des Edge-Netzwerks sind modulare Data Center. Sie lassen sich einfach bereitstellen, sind kostengünstig, skalierbar und bieten die ideale Unterstützung für KI-Initiativen am Edge. Der geringere Platzbedarf ermöglicht die Verarbeitung in der Nähe einer KI-Quelle und eliminiert die Zeit, die für die Übertragung von Daten an zentrale Cloud-Server benötigt wird, was wiederum die erforderliche Infrastruktur und die Kosten reduziert.
Die Portabilität reduziert zudem die erforderliche Bandbreite für die Datenübertragung, minimiert die Latenz und ermöglicht es Unternehmen, sensible Daten lokal zu kontrollieren und die Sicherheit zu gewährleisten. Verbesserte Kommunikationswege sorgen darüber hinaus für schnellere Reaktionszeiten und optimieren die Netzwerkarchitektur, um einen exponentiellen Anstieg der Anzahl von Benutzern, Geräten und Anwendungen zu bewältigen.
Geschäftliche Vorteile
Schließlich ermöglichen Edge-Netzwerke Kosteneinsparungen. Unternehmen können ihre Ausgaben durch modulare Data Center mit nutzungsabhängiger Bezahlung, einen geringeren Bandbreitenverbrauch und den Wegfall von Cloud-Kosten senken. Mit der Weiterentwicklung der Anwendungsfälle für KI bieten Edge-Netzwerke Unternehmen entscheidende Vorteile für die Optimierung des Netzwerkmanagements: Sie reduzieren Latenzen, gewährleisten die Ausfallsicherheit von Geräten und verbessern das Endanwendererlebnis.
Vorteile von Edge Networking für KI
Edge-Netzwerke bieten Netzwerkadministratoren gegenüber dem herkömmlichen Netzwerkmanagement mehrere Vorteile und Verbesserungen. Durch die Fokussierung auf Edge-Netzwerke werden diese konsequent genutzt, um die Effizienz und Zuverlässigkeit des Netzwerks zu steigern.
Zu den Vorteilen von Edge-Netzwerken gehören:
- Datenmanagement: Netzwerkgeräte am Netzwerkrand verwalten Daten effizienter.
- Datenidentifizierung: Netzwerkgeräte am Netzwerkrand unterscheiden zwischen kontinuierlichen Betriebsdaten und KPIs.
- Automatische Filterung: Edge-Computing-Geräte filtern das Feedback automatisch und identifizieren Anomalien, die Aufmerksamkeit erfordern.
- Autonomer Betrieb: Edge-Geräte führen Aktionen automatisch und ohne Eingriffe aus, wodurch die Netzwerkteams erheblich entlastet werden.
Zusätzlich zu diesen Verbesserungen bieten Edge-Netzwerke Netzwerkadministratoren eine bessere Sichtbarkeit. Dadurch können IT-Teams Geräte, Prozesse und Ereignisse, die in Netzwerken auftreten, leichter identifizieren und überwachen.
Das Design eines Edge-Netzwerks ermöglicht Administratoren zudem eine bessere Kontrolle über Daten und Infrastruktur. Es betont ein verteiltes Rechenmodell, bei dem Rechenleistung, Algorithmen, Speicher und Netzwerk näher an KI-Geräten oder Anwendungen liegen.
Dies führt zu einer schnelleren Datenverarbeitung, verbesserter Sicherheit und reduzierter Latenz. Minimale Latenz ist in KI-gestützten Branchen, die Reaktionszeiten im Nanosekundenbereich erfordern, von entscheidender Bedeutung. Beispiele hierfür sind autonome Fahrzeuge, Industrierobotik und Smart Cities. Zudem senken Edge-Computing- und Speicherressourcen die Betriebskosten, indem sie die Bandbreitennutzung minimieren und die Datenmenge reduzieren, die über Netzwerke übertragen wird.
