ИИ будет работать во многих местах. Корпоративная фабрика должна оставаться единой.
Ранее в этом году на мероприятии Cisco Live наша команда провела вечер в беседе с несколькими провайдерами NeoCloud вместе с коллегами из организации Cisco по инфраструктуре ИИ. Мы ожидали, что разговор будет вращаться вокруг графических процессоров, фабрик ИИ и емкости для инференса.
Вместо этого снова и снова возникал один и тот же запрос. Их корпоративные клиенты хотели получить более простой способ подключения рабочих нагрузок ИИ, запущенных в этих средах, к своим существующим сетям Cisco SD-WAN.
Они просили не просто об еще одном соединении. Эти клиенты уже внедрили политики маршрутизации, сегментации, безопасности и работы с приложениями в свою фабрику SD-WAN. Они хотели, чтобы эта операционная модель распространилась и на инфраструктуру ИИ.
ИИ распределяет вычисления. Он не должен фрагментировать предприятие.
У ИИ не будет одного естественного дома
Первая волна облачных вычислений сосредоточила большую часть корпоративных нагрузок у относительно небольшого числа гиперскейлеров. Корпоративные сети развивались вместе с ними. Точки входа в облако облегчили доступ к этим средам, в то время как SD-WAN абстрагировала транспортные средства, соединяющие филиалы, кампусы, дата-центры и облака.
ИИ развивается иначе — от ядра до границы.
Гиперскейлеры остаются важными, но предприятия также обращаются к специализированным провайдерам NeoCloud за мощностями GPU и инфраструктурой ИИ. NeoClouds изначально появились вокруг специализированных мощностей GPU. По мере того как предприятия переводят ИИ в продакшн, эти среды все чаще становятся частью корпоративной инфраструктуры, где сетевые технологии, безопасность, производительность и политики должны следовать за рабочей нагрузкой.
В то же время все больше обработки ИИ перемещается ближе к местам деятельности людей и бизнеса. Вы уже можете видеть это в розничной торговле, где магазины начинают объединять локальный инференс с моделями ИИ и сервисами, доставляемыми из облака. Похожие паттерны появляются благодаря граничному, локальному и настольному инференсу везде, где задержка, экономика, конфиденциальность или суверенитет благоволят запуску ИИ ближе к бизнесу.
Где именно работает нагрузка, все больше будет зависеть от производительности, доступности GPU, экономики, безопасности и суверенитета.
У ИИ не будет одного естественного дома.
Не разрушайте абстракцию
Ценность SD-WAN никогда не заключалась в еще одном способе построения туннелей. Это абстракция, которая позволяет предприятиям использовать различные транспортные средства и провайдеров, определяя при этом сетевые настройки и требования безопасности на единой оверлейной фабрике.
ИИ не должен разрушать эту абстракцию.
Предприятие не должно изучать новую сетевую модель каждый раз, когда команда выбирает другого провайдера ИИ. Сетевые команды и команды безопасности также не должны воссоздавать маршрутизацию, сегментацию и политики только потому, что рабочая нагрузка инференса запускается где-то в новом месте.
Точки входа в облако расширили эту абстракцию на публичные облака. Теперь ИИ расширяет эту проблему на гораздо более широкий набор направлений.
Чем больше мест, где может запускаться ИИ, тем менее практичным становится проектирование подключения для каждого направления по отдельности.
Мы видели это напрямую на примере провайдеров NeoCloud. Некоторые из них рассматривали собственные возможности транзита для упрощения корпоративного подключения. Это решает часть проблемы внутри NeoCloud, но предприятию все равно нужно подключить этот домен обратно к своей WAN и согласовать политики с обеих сторон.
Лучший подход — сделать среду ИИ частью корпоративной фабрики.
AI Transit связывает специализированные среды ИИ с фабрикой SD-WAN
Именно на этот запрос клиентов и рассчитана Cisco AI Transit.
Существующие клиенты Cisco SD-WAN могут использовать AI Transit, чтобы перенести рабочие нагрузки, запущенные в NeoClouds, частных и суверенных облаках ИИ, а также на фабриках ИИ предприятий, в свою существующую фабрику.
Cisco SD-WAN Cloud OnRamp расширяет корпоративную фабрику на публичные облака. AI Transit опирается на тот же фундамент для подключения этих специализированных сред ИИ.
AI Transit может развертываться как физическое или виртуальное устройство в зависимости от среды. В участвующих NeoClouds, где развертывание является виртуальным, защищенный виртуальный маршрутизатор Cisco доступен как услуга.
После подключения клиенты могут использовать политики приложений SD-WAN для классификации трафика ИИ и агентов. Затем они могут применять согласованную маршрутизацию, сегментацию, безопасность, производительность, видимость и географические требования по всей фабрике. Можно использовать безопасный доступ в Интернет или частное подключение при сохранении единой модели политик SD-WAN.
Мы работаем с провайдерами инфраструктуры ИИ, включая Armada, Cirrascale и Latitude, чтобы воплотить эту модель в жизнь, предоставляя предприятиям большую свободу выбора в отношении того, где запускать ИИ, без создания еще одного домена сетей и безопасности.
Рабочая нагрузка ИИ может находиться в новом месте без создания еще одной сети для управления.
Это также важно для суверенитета. Для некоторых организаций контроль над тем, где находится рабочая нагрузка ИИ и ее данные, — это лишь часть требований. Им также может потребоваться контролировать, куда разрешено перемещаться трафику. Таким образом, географические требования становятся еще одним фактором при рассмотрении политик наряду с безопасностью и производительностью.
Лучший путь не всегда может быть самым коротким. Это может быть путь, который удовлетворяет всем трем условиям.
Оверлей SD-WAN становится соединительной тканью для распределенного ИИ
В предыдущем блоге «Как ИИ меняет требования к корпоративной SD-WAN» я писал о том, как ИИ меняет сам сетевой трафик. Приложения и агенты ИИ создают взаимодействия, которые могут быть более распределенными, чувствительными к задержкам и генерируемыми машинами, что повышает важность учета рабочих нагрузок, контроля качества, безопасности и видимости в SD-WAN.
AI Transit решает другую часть этого перехода: подключение специализированных сред ИИ к общей фабрике SD-WAN.
Сегодня NeoClouds делают этот сдвиг особенно заметным. Завтра ИИ будет все больше охватывать инфраструктуру от ядра до границы — от гиперскейлеров, NeoClouds и суверенных сред ИИ до фабрик ИИ предприятий и граничного, локального и настольного инференса.
Предприятия должны иметь возможность выбирать, где работает ИИ, без необходимости перестраивать сети и безопасность каждый раз, когда этот выбор меняется. С помощью Cloud OnRamp и AI Transit Cisco SD-WAN предоставляет единую фабрику на основе политик для этого мира.
Задача заключается не в том, чтобы подключить ИИ к предприятию. Задача в том, чтобы распространить предприятие туда, где работает ИИ.
Поскольку ИИ распределяет вычисления, оверлейная фабрика SD-WAN становится соединительной тканью, которая удерживает предприятие вместе.
Подключение сред ИИ с помощью Cisco AI Transit
Что такое Cisco AI Transit?
Cisco AI Transit разработана для подключения специализированных сред ИИ к существующей фабрике Cisco SD-WAN предприятия. Ее цель — распространить установленную на предприятии модель сетевых политик и политик безопасности на рабочие нагрузки, выполняющиеся в этих средах.
Как AI Transit связана с Cisco SD-WAN Cloud OnRamp?
Cisco SD-WAN Cloud OnRamp расширяет корпоративную фабрику в публичные облака. AI Transit опирается на этот фундамент для подключения специализированных сред ИИ, включая NeoClouds, частные и суверенные облака ИИ, а также фабрики ИИ предприятий.
Какие среды ИИ может подключать AI Transit?
AI Transit предназначен для подключения рабочих нагрузок в NeoClouds, частных и суверенных облаках ИИ, а также корпоративных фабриках ИИ к существующей инфраструктуре Cisco SD-WAN. Перед планированием развертывания подтвердите поддержку выбранной среды и провайдера.
Как AI Transit поддерживает единообразную политику сети и безопасности?
AI Transit подключает среду ИИ к существующей инфраструктуре SD-WAN. После этого клиенты могут использовать модель политик SD-WAN для решения задач маршрутизации, сегментации, безопасности и требований к приложениям. Командам следует проверить поддерживаемые элементы управления и требования к конфигурации для своего развертывания.
Как развертывается AI Transit?
AI Transit может развертываться в виде физического или виртуального устройства, в зависимости от среды. План развертывания должен подтверждать поддерживаемое устройство, интеграцию с провайдером и ответственность за управление соединением.
Почему требования к географическому распределению трафика важны для рабочих нагрузок ИИ?
Организациям может потребоваться учитывать как то, где размещаются рабочие нагрузки и данные ИИ, так и то, как перемещается их трафик. Сетевые команды и команды безопасности должны задокументировать эти географические требования наряду с потребностями в безопасности и производительности при оценке возможностей подключения.
Что должны подтвердить сетевые архитекторы перед внедрением AI Transit?
Подтвердите поддерживаемую среду ИИ, модель развертывания, варианты подключения и операционные обязанности. Также проверьте требуемую маршрутизацию, сегментацию, безопасность, классификацию трафика, видимость и географические элементы управления на соответствие актуальной документации по продукту.
