IA aplicada a redes: de la monitorización tradicional a las self-driving networks
La gestión de redes empresariales está viviendo un cambio profundo.
Durante años, los equipos de infraestructura han basado su operación en herramientas de monitorización tradicionales orientadas a detectar eventos, recoger métricas y generar alertas. Sin embargo, el aumento de la complejidad hace que este modelo sea cada vez más difícil de escalar.
El reto actual ya no es disponer de más información, sino en convertir los datos en inteligencia operativa: identificar patrones, entender el contexto, encontrar la causa raíz de los problemas y automatizar acciones que reduzcan la carga diaria de los equipos de TI.
La combinación de observabilidad avanzada, inteligencia artificial y automatización está impulsando un nuevo modelo basado en AIOps para redes, donde las plataformas pueden ayudar a analizar la información, acelerar el diagnóstico y avanzar hacia una operación más inteligente.
En este contexto nace la visión de las Self-Driving Networks de HPE Networking: una nueva generación de redes capaces de simplificar la operación, mejorar la experiencia de usuario y avanzar hacia modelos cada vez más autónomos.
Esta evolución se sustenta sobre cuatro pilares tecnológicos clave:
1. HPE Aruba Networking Central: la plataforma inteligente para simplificar la operación
La gestión de redes evoluciona hacia plataformas cloud capaces de proporcionar una visión global y contextualizada de la infraestructura.
HPE Aruba Networking Central es la base de esta nueva generación de operaciones de red, incorporando capacidades avanzadas de inteligencia artificial para simplificar la gestión, mejorar la visibilidad y acelerar los diagnósticos.
Esta evolución se materializa en New Central (AOS 10), que incorpora nuevas capacidades como la interacción mediante lenguaje natural, permitiendo a los equipos de TI consultar información de la red y obtener recomendaciones de forma más intuitiva.
Capacidades clave:
- Visibilidad centralizada de la infraestructura gestionada.
- Detección de anomalías mediante IA.
- Recomendaciones para optimizar rendimiento y seguridad.
- Consultas en lenguaje natural para agilizar diagnósticos.
El objetivo: reducir la complejidad operativa y liberar tiempo de los equipos de red para iniciativas de mayor valor.
2. Mist AI: inteligencia centrada en la experiencia del usuario
Históricamente, la gestión de red se ha limitado a comprobar si los dispositivos "estaban encendidos o apagados". Sin embargo, desde la perspectiva del negocio y del empleado, la pregunta clave es otra: ¿Está funcionando correctamente la experiencia digital?
Aquí es donde interviene Mist AI, una plataforma diseñada para aplicar inteligencia artificial y machine learning a las operaciones de red, poniendo el foco absoluto en la experiencia del usuario (Client-to-Cloud).
Mist AI analiza continuamente la telemetría para comprender el comportamiento real de la red y anticiparse a los problemas antes de que impacten en el negocio.
El cambio de paradigma:
• Antes: La red funcionaba o no funcionaba (visión estática del dispositivo).
• Ahora: La red garantiza una experiencia óptima y fluida para usuarios y aplicaciones (visión dinámica centrada en la persona).
3. Marvis AI y Marvis Actions: de la recomendación a la resolución automatizada
Uno de los mayores avances en la evolución de las operaciones de red es pasar de sistemas que únicamente informan sobre problemas a plataformas capaces de analizar, recomendar y ejecutar acciones automatizadas bajo políticas definidas.
Marvis AI, el asistente conversacional de red basado en inteligencia artificial, permite a los equipos técnicos consultar información de la infraestructura mediante lenguaje natural, agilizando el diagnóstico y la identificación de la causa raíz de las incidencias.
Con Marvis Actions, esta inteligencia evoluciona hacia una mayor automatización:
- Identifica anomalías y problemas potenciales de forma proactiva.
- Analiza el contexto para determinar posibles causas raíz.
- Recomienda acciones correctivas.
- Ejecuta acciones automatizadas en escenarios definidos.
Esto permite reducir el tiempo dedicado a tareas repetitivas relacionadas con problemas de configuración, conectividad o degradación del servicio. El objetivo no es sustituir al equipo técnico, sino aumentar sus capacidades y permitir que dedique más tiempo a iniciativas estratégicas.
4. Aruba + Juniper: una evolución conjunta para proteger tu inversión
Una de las dudas más frecuentes entre los clientes actuales de Aruba es cómo afectará esta evolución a su infraestructura instalada.
La estrategia de HPE Networking combina lo mejor de los mundos Aruba y Juniper para acelerar la llegada de la IA al networking, garantizando la continuidad tecnológica.
Esta integración permite incorporar nuevas capacidades de automatización e inteligencia sin necesidad de acometer una sustitución completa de los despliegues actuales:
- Continuidad para los clientes actuales de Aruba.
- Incorporación progresiva de capacidades analíticas y de automatización.
- Flexibilidad en la hoja de ruta de evolución tecnológica.
- Protección de la inversión realizada.
Self-Driving Networks: hacia una operación de red verdaderamente autónoma
La visión definitiva de HPE Networking es consolidar redes capaces de detectar problemas, entender su impacto, identificar causas raíz, autoejecutarse y optimizarse de forma continua. Para las organizaciones, transitar hacia este modelo predictivo y autónomo se traduce en beneficios directos:
¿Está preparada tu red para dar el salto?
La inteligencia artificial aplicada a redes ya no es una promesa de futuro; es una realidad operativa que está transformando radicalmente la eficiencia de las infraestructuras empresariales.
En Instel, como integradores de soluciones avanzadas de HPE Networking ayudamos a nuestros clientes a analizar su punto de partida y diseñar una hoja de ruta a medida para incorporar estas capacidades de IA en función de sus objetivos tecnológicos y de negocio.