Self-Healing Network: Was KI fürs Troubleshooting leisten kann

Wenn Netzwerke immer komplexer werden und die sie betreuenden Fachkräfte rar sind, braucht es smarte Lösungen. Wir verraten, wie KI Fehler im Self-Healing Network voll automatisch beheben und die Performance verbessern kann.

Wo liegt der Netzwerkfehler? Wie lässt er sich beheben? Und wie geht es jedem Client zu jeder Zeit im Netz? Das sind Fragen, die kein Mensch präzise und in Echtzeit beantworten kann. Erst recht nicht, wenn es sich um große, komplexe und verteilte Unternehmensnetzwerke handelt.

Künstliche Intelligenzen für reibungslosen Netzbetrieb

Deshalb kommen immer mehr Künstliche Intelligenzen wie „Marvis“ von Juniper MIST ins Spiel, die ihre Fähigkeiten durch eine Datenanalyse und Machine Learning für bestimmte Aufgaben trainieren. So lernt das Netz selbstständig und ist in der Lage, Aufgaben autonom zu übernehmen. Im Ergebnis bieten sich tiefe Einblicke, Fehler werden schnell behoben, Anomalien erkannt und Probleme proaktiv eingegrenzt.

Damit wird das Self-Healing Network Realität, das zahlreiche Vorteile bietet:

• Es minimiert Ausfallzeiten, indem es sich selbst repariert und Netzwerkprobleme sofort behebt.
• Die Automatisierung reduziert manuelle Eingriffe, was zu erheblichen Kosteneinsparungen führt.
• Die kontinuierliche Überwachung und Anpassung sorgt für eine optimale Netzwerkleistung, wodurch die Gesamtperformance deutlich verbessert wird.

Wie KI Netzwerke besser macht

Automatisierte Fehlererkennung

Ein selbstheilendes Netzwerk kann Anomalien und Fehler automatisch erkennen, bevor sie größere Auswirkungen haben.

Selbstreparatur

Erkennt das Self-Healing Network einen Fehler, ergreift es automatisch oder auch erst nach einer Anweisung Maßnahmen, um diesen zu beheben. Das kann z. B. durch Umleiten des Datenverkehrs oder durch Neustart fehlerhafter Komponenten geschehen.

Redundanz und Ausfallsicherheit

Selbstheilende Netzwerke sind meist dahingehend konzipiert, dass sie über mehrere Pfade und redundante Systeme verfügen, die im Falle eines Ausfalls aktiviert werden können.

Adaptive Netzwerksteuerung

Um eine optimale Performance zu gewährleisten, passt sich das Netzwerk dynamisch an wechselnde Bedingungen an.

Proaktive Wartung

Durch die kontinuierliche Überwachung kann das Netzwerk proaktiv Maßnahmen ergreifen, um potenzielle Probleme zu beheben, bevor sie den Betrieb beeinträchtigen.

Wie KI das Netzwerk „mitdenkt“

Spricht man von Künstlicher Intelligenz im Netzwerk, ist das Zusammenspiel fortschrittlicher Technologien wie Generative AI (Artificial Intelligence), Big Data, Large Language Models (LLMs) und Machine Learning (ML) gemeint.

Das Grundprinzip ist einfach: Es werden kontinuierlich Daten gesammelt, auf Anomalien anaylsiert und darauf basierend selbstständige Entscheidungen zur Optimierung oder Fehlerbehebung getroffen. Und damit diese Entscheidungen immer präziser werden, greift die KI auf große Datensammlungen (Data Lakes) zurück, um anhand dieser zu lernen und die eigenen Fähigkeiten zu verbessern. So nutzt auch Marvis von Juniper MIST maschinelles Lernen, um aus vergangenen Netzwerkvorfällen aller Anwendenden zu lernen und bessere Lösungen zu bieten.

Warum manuelles Troubleshooting so aufwändig ist

Das Ziel eines effizienten Netzwerkmanagements liegt nicht nur darin, die Symptome eines Problems zu beheben, sondern die eigentliche Ursache zu adressieren, um zukünftige Vorfälle zu verhindern. Dafür wird der systematische Prozess der Root Cause Analyse (RCA) genutzt.

Bei Netzwerken mit zehn oder mehr Geräten müssen Administratoren allerdings zahlreiche Log-Dateien mit Tausenden kleiner Ereignisse analysieren. Diese Daten müssen auch noch zeitlich übereinandergelegt werden, um festzustellen, was in einem bestimmten Moment bei verschiedenen Geräten passiert ist. Bedenkt man die enorme Datenmenge, wird sofort klar: Es handelt sich um einen äußerst zeitaufwendigen und fehleranfälligen Prozess.

Im Gegensatz dazu können KI-basierte Netzwerke die Root Cause Analyse deutlich schneller und mit einer nahezu nullprozentigen Fehlerquote durchführen. Das reduziert nicht nur die stumpfe menschliche Arbeit, sondern senkt auch die Kosten erheblich. Dabei muss die KI kein Jobkiller sein: Sie nimmt keine Arbeitsplätze weg, sondern übernimmt Aufgaben, für die sie viel besser geeignet ist. Die ohnehin rar gesäten Fachkräfte können sich dadurch verstärkt auf kreative, strategische und lösungsorientierte Aufgaben konzentrieren, wie etwa das Design eines leistungsfähigen Netzwerks.

Warum das KI-Netzwerk immer Cloud-basiert ist

Über eine KI-Plattform wie Juniper MIST gesteuerte Netzwerke werden über die Cloud verwaltet, weil es wegen der benötigten Rechenleistung gar nicht anders möglich ist. Niemand möchte in enorme und zusätzliche eigene Rechenkapazitäten investieren müssen, wenn er sein Netzwerk mit KI betreiben will. Es werden zudem nur Meta- und Steuerungsdaten in die Cloud übertragen, um auch die Datenmenge und Bandbreitenanforderungen so gering wie möglich zu halten.

Dabei braucht sich niemand um den Datenschutz sorgen: Die Daten aller Anwendenden werden stets anonym und damit DSGVO-konform gesammelt. Ohnehin betreiben alle großen Anbieter Knotenpunkte in Deutschland, oft über das AWS Rechnezentrum in Frankfurt, um die Einhaltung regionaler Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten. Letztendlich bietet der gemeinsame Data Laka den großen Vorteil, dass alle Anwendenden von den gesammelten Informationen profitieren.

Für wen ist das Self-Healing Network geeignet?

Im Grunde können alle Branchen von einem KI-gesteuerten Netzwerk profitieren. Dabei eignet sich das Self-Healing Network vor allem für Unternehmen, die mehr als zehn Geräte in ihrem Netzwerk betreiben. Insbesondere dann, wenn die IT-Abteilung nicht die Ressourcen hat, sich intensiv um das Netzwerkmanagement zu kümmern oder sich mit den technischen Details auseinanderzusetzen. In traditionellen Netzwerken wäre sonst jemand erforderlich, der sich mit dem Betriebssystem des Netzwerks und der Kommandozeilen-Programmierung auskennt.

Bei einem Netzwerk wie Juniper MIST benötigt man hingegen nur jemanden, der den beabsichtigten Zweck (Intent) kennt. So lässt sich beim Intent-Based Networking beschreiben, was operativ erreicht werden soll, damit die KI dies in den erforderlichen Code übersetzen kann.

Die smarte Zukunft bringt noch mehr Sichtbarkeit

Ganz klar: KI-gesteuerte Netzwerke wie Juniper MIST stellen die nächste Evolutionsstufe der Vollautomatisierung dar. Und je mehr Geräte eines Herstellers in die herstellereigene KI-Lösung integriert werden, desto mehr steigen die Sichtbarkeit und Autonomie des Netzwerks.

Dabei gehen kommende Anwendungsfälle im Bereich WAN (Wide Area Network) über das eigene Netzwerk hinaus: KI wird nicht nur Einblicke in das eigene Netz, sondern in alle Netzwerke bieten können, die über das Internet kommunizieren.

Wenn z. B. Teams nicht funktioniert, kann die KI in Zukunft womöglich herausfinden, ob das Problem im eigenen Netz oder bei Microsoft liegt. Dadurch wird unnötiges Troubleshooting vermieden und die Übersicht noch weiter verbessert. Dazu wird es mit KI noch viele weitere Anwendungsfälle geben, die bis heute noch gar nicht denkbar sind.

Wie Axians beim Self-Healing Network unterstützen kann

Wenn Interesse an einem KI-gesteuerten Self-Healing Network besteht, können wir umfassend bei der Planung, dem Aufbau und Betrieb unterstützen. Dabei bleiben wir trotz unserer Partnerschaften mit führenden Herstellern wie Juniper, Cisco und HPE Aruba herstellerunabhängig und bieten maßgeschneiderte Lösungen basierend auf spezifischen Bedürfnissen an.

Dazu betreiben wir ein großes Labor, in dem wir alle neuen Geräte ausgiebig testen. Das stellt sicher, dass nur die am besten geeigneten Lösungen für den speziellen Anwendungsfall zum Einsatz kommen.

Sie möchten ein KI-gesteuertes Netzwerk wie Juniper MIST live erleben? Dann stellen wir Ihnen gerne einen Demokoffer mit Geräten bereit. Und wenn Sie Fragen zum Thema haben, zögern Sie nicht, mich jederzeit zu kontaktieren.