Egyszerűbb üzemeltetés, felskálázott teljesítmény – felértékelődik a vállalati hálózat szerepe az AI korában

A vállalatok számára ma már nem az eszközök elérhetősége, hanem az egyre összetettebb hálózati környezetek hatékony üzemeltetése jelenti a legnagyobb kihívást. Több ezer végpont, eltérő felhasználói igények és folyamatos teljesítményelvárások mellett a hagyományos, manuális üzemeltetési modellek egyre nehezebben tarthatók fenn.

Mivel ezek a környezetek emberi beavatkozással már nem kezelhetők hatékonyan, az automatizációra és mesterséges intelligenciára épülő hálózatmenedzsment megoldások kerülnek előtérbe, amely irányra a Hewlett Packard Enterprise networking stratégiája is épül. Ebbe a gondolkodásba illeszkedik a Juniper Networks novemberben lezárult felvásárlása is, amely az elmúlt hónapokban nem elhúzódó átmenetet, hanem gyors, technológiai szintű integrációt eredményezett.

A HPE networking stratégiájának technológiai és piaci alapjai

A HPE Networking közel egy évtizedes múltra tekint vissza az AI-alapú hálózatmenedzsment fejlesztésében, ami számottevő versenyelőnyt jelent egy olyan területen, ahol a működőképes modellek felépítése és finomhangolása nagy mennyiségű adatot és akár éveket igényel. A megközelítés jól hasonlítható az önvezető járművek fejlődéséhez: a hosszú időn és nagy adathalmazon tanított rendszerek ma már a mindennapi működésben is lényegesen kiszámíthatóbb és biztonságosabb üzemet tesznek lehetővé.

Automatizált üzemeltetés: Az AI-alapú üzemeltetés nem új funkciókat, hanem kevesebb manuális munkát jelent. A hálózat működésének elemzése, a problémák okainak feltárása és a megoldási javaslatok egyre nagyobb része automatizált módon történik, ami különösen összetett környezetekben hoz kézzelfogható előnyt.

A hálózat szerepének felértékelődése: Az adatközponti és edge környezetekben a teljesítmény, az energiahatékonyság és a stabil működés már nem elválasztható szempontok, hanem a hálózati tervezés alapjai az AI-terhelések kiszolgálásában.

Platformintegráció: A Juniper Networks akvizíció után nem párhuzamos platformok maradtak fenn, hanem megkezdődött a tényleges összehangolás. Az Aruba Central és a Juniper Mist esetében a két platform legjobb képességei kölcsönösen megjelennek egymásban, egységesebb üzemeltetési élményt és befektetésvédelmet adva az ügyfeleknek.

Piaci elismerés: A 2025-ös Gartner Magic Quadrant™ elemzésben a HPE (Aruba) és a Juniper egyaránt a vezetők között szerepelnek a vállalati vezetékes és vezeték nélküli hálózatok területén, különösen az AI-native üzemeltetés miatt. A dinamikusan növekvő piacon a HPE a második legnagyobb piaci szereplőként, növekvő, jelenleg 19,3%-os piac részesedéssel erősíti pozícióját, immár a Juniper portfólió integrációjával kiegészülve.

AI for Networking – amikor a hálózat az üzemeltetést támogatja

A modern vállalati környezetekben a hálózat üzemeltethetősége közvetlenül befolyásolja az IT-szolgáltatások minőségét és üzleti megbízhatóságát.

Az AI for Networking lényege, hogy az AI-alapú hálózatmenedzsment rendszer nemcsak adatokat gyűjt, hanem aktívan segíti a döntéshozatalt és a hibakezelést. Az Aruba Central és a Juniper Mist menedzsmentplatformok anonimizált üzemeltetési adatokra építve képesek a hálózati eseményeket összefüggéseikben értelmezni.

A gyakorlatban ez lehetővé teszi, hogy teljesítményromlás vagy felhasználói élményt érintő probléma esetén ne különálló eszközök és naplók manuális elemzésére legyen szükség. Az AI-alapú rendszer természetes nyelvű kérdésekre válaszolva azonosítja, hol jelentkezik a probléma, feltárja annak gyökérokát, és javaslatot ad a hiba gyors orvoslására.

Egy egyetemi campuson, kórházban vagy nagyvállalati irodakomplexumban egyszerre jelennek meg eltérő profilú felhasználók, különböző jogosultságok és sokféle végpont. Ilyen környezetben az AI-alapú hálózatmenedzsment csökkenti az üzemeltetésre fordított időt, miközben átláthatóbbá és következetesebbé teszi a hibakezelést.

Networking for AI – a hálózat, mint teljesítménykritikus infrastruktúra

Az AI terjedésével a hálózat teljesítménye nem következmény, hanem előfeltétel lett.

Az AI-alapú alkalmazások terjedése új szintre emelte a hálózattal szembeni elvárásokat. Adatközponti és edge környezetekben a nagy sávszélesség, az alacsony késleltetés és a stabil működés egyszerre alapfeltétel, különösen AI-terhelések futtatásakor. A hálózat már nem pusztán összekötő elem, hanem az AI teljesítményének egyik meghatározó tényezője.

A HPE és a Juniper közös fejlesztései ezt a szemléletet tükrözik. Az új adatközponti megoldások célja, hogy extrém AI-terhelések mellett is kiszámítható teljesítményt és üzembiztonságot nyújtsanak, fenntartható módon.

A portfólió másik fontos iránya az edge-környezetek támogatása. Egyes esetekben az inference – vagyis az AI-modellek futtatása – előnyösebb, ha közelebb kerül az adatok keletkezési helyéhez, és nem kizárólag központi adatközpontokban történik.

A HPE és a Juniper edge-re optimalizált megoldásai alacsony késleltetést és stabil működést biztosítanak AI-terhelések mellett, lehetővé téve, hogy az AI-alapú feldolgozás adatközponti és edge környezetben egyaránt kiszámítható módon működjön.

Következetes ügyfélközpontúság

Mindez világosan mutatja, hogy a networking ma már nem elkülönült IT-terület, hanem az AI-alapú működés egyik alapfeltétele.

A HPE networking stratégiájában az AI for Networking és a Networking for AI egymást erősítő irányok. A gyors platformintegráció, az AI-alapú üzemeltetés és az AI-terhelésekhez tervezett hálózati infrastruktúra együttese nem technológiai ígéretként, hanem a mindennapi üzemeltetésben is értelmezhető előnyként jelenik meg az ügyfelek számára.