Переосмысление IP-транспорта для роста на базе ИИ

Фото: Lyrax (Unsplash) — https://unsplash.com/photos/a-group-of-people-standing-on-a-subway-train-QZ8PoDjObY8?utm_source=dev48&utm_medium=referral

Переосмысление IP-транспорта для роста на базе ИИ

Источник: Ciena

ИИ вступает в новую фазу, меняя требования поставщиков услуг к своим сетям. Чак Харрис из Ciena исследует, как ИИ формирует новые требования к сетям IP-транспорта, ускоряя необходимость их модернизации, и выделяет три практических подхода к созданию более...

•Обновлено: 29 сентября 2026 г.

28 сентября 2026 г.

Консультант по маркетингу портфеля решений, Ciena

ИИ вступает в новую фазу, меняя требования поставщиков услуг к своим сетям. Чак Харрис из Ciena исследует, как ИИ формирует новые требования к сетям IP-транспорта, ускоряя необходимость их модернизации, и выделяет три практических подхода к созданию более масштабируемой, автоматизированной и готовой к ИИ сети IP-транспорта.

Отрасль потратила годы на создание огромных кластеров центров обработки данных для обучения моделей ИИ. Теперь эти модели переходят в стадию эксплуатации, приближая логический вывод (inference) к предприятиям и пользователям. По мере того как ИИ становится более распределенным, сети доступа, агрегации и городские сети, соединяющие пользователей, облака и центры обработки данных, приобретают все большее значение для производительности приложений и качества обслуживания клиентов.

Для поставщиков услуг это создает как сетевую проблему, так и бизнес-возможность. Вопрос больше не стоит просто в том, может ли сеть пропускать больше трафика; вопрос в том, может ли сеть поддерживать новые услуги на базе ИИ, одновременно повышая экономическую эффективность, защищая существующие инвестиции и ускоряя рост. (см. рисунок №1)

Многие сети доступа и агрегации были спроектированы для более предсказуемых моделей трафика. Хотя они продолжают поддерживать критически важные широкополосные, корпоративные и мобильные услуги, ИИ повышает требования к масштабируемости, предсказуемой производительности, оптимизации трафика, безопасности и эксплуатационной гибкости.

Логический вывод ИИ уже распространяется на региональные центры обработки данных, корпоративные кампусы и периферийные узлы, создавая более распределенные модели трафика и придавая большее значение сетям, соединяющим эти локации.

Модернизация сети может помочь операторам превратить эти требования в бизнес-результаты:

  • Увеличение пропускной способности и поддержка новых услуг ИИ без создания еще одной сети для конкретной услуги.
  • Повышение эффективности использования инфраструктуры и операционной эффективности за счет общей основы IP-транспорта.
  • Обеспечение более предсказуемой производительности приложений с большим контролем над тем, как трафик использует сетевые ресурсы.
  • Снижение рисков трансформации за счет поэтапного развития вместо полагания на полную замену сети, вызывающую перебои.
  • Ускорение внедрения услуг и географического расширения с помощью повторяемых архитектур и более широкой автоматизации.

Операторы движутся к более масштабируемым, сервис-ориентированным и автоматизированным архитектурам IP-транспорта. Segment Routing и EVPN обеспечивают общую основу для конвергенции нескольких услуг, дополненную Flex-Algo, SR-TE, MACsec, телеметрией и многоуровневой автоматизацией для большей оптимизации трафика, безопасности, прозрачности и операционного контроля.

Для бизнес-лидеров ценность заключается не столько в каком-то отдельном протоколе, сколько в том, что позволяет архитектура: сеть, которая может поддерживать существующие приносящие доход услуги и новые возможности на базе ИИ на общей инфраструктуре, становясь при этом проще в масштабировании и эксплуатации.

Операторы подходят к модернизации сети с разных исходных точек. Одни развивают сети уровня 2, другие внедряют новые IP-возможности в существующие среды MPLS, а третьи строят сети доступа «с нуля» для выхода на новые рынки.

Каждый путь ведет к масштабируемой, сервис-ориентированной и автоматизированной основе IP-транспорта, которая поддерживает существующие услуги и новые возможности на базе ИИ. Чтобы помочь операторам оценить эти варианты, мы разработали электронную книгу, в которой более подробно рассматриваются три сценария модернизации и описываются подходы к развитию транспортных сетей для поддержки роста на базе ИИ.

Три принципа особенно важны для лиц, принимающих решения:

  • Защита существующих инвестиций. Новые возможности должны сосуществовать с текущей инфраструктурой и услугами, позволяя проводить модернизацию там и тогда, где это оправдано с точки зрения бизнеса.
  • Упрощение в процессе трансформации. Общая архитектура может уменьшить фрагментацию, создаваемую отдельными сервисными сетями, и со временем помочь снизить операционную сложность.
  • Создание основы для повторяемого роста. Стандартизированные архитектуры могут облегчить выход на новые рынки, подключение услуг и наращивание емкости без необходимости перепроектирования сети для каждой новой возможности.

ИИ ускоряет переход сети, который уже идет полным ходом. Трафик становится более распределенным, ожидания от услуг растут, а операторы сталкиваются с постоянным давлением, требующим улучшения как производительности сети, так и экономических показателей.

Это создает возможность модернизировать IP-транспорт вокруг общей основы, которая поддерживает сегодняшние услуги и новые возможности на базе ИИ. Модернизация — это не просто обновление технологий. Это практический способ защитить доходы, повысить эффективность, снизить операционные риски и подготовить сеть к росту по мере приближения ИИ к пользователям.

Ciena помогает операторам проводить модернизацию поэтапно, внедряя новые возможности IP-транспорта при сохранении существующих инвестиций и согласовании трансформации с бизнес-приоритетами.

Ознакомьтесь с нашей электронной книгой «Модернизация сети IP-транспорта для ИИ» (AI-Ready IP Transport Network Modernization), чтобы глубже изучить практические пути модернизации, варианты архитектуры и подходы к миграции, которые помогут поставщикам услуг построить более масштабируемые и сервис-ориентированные IP-сети для рабочих нагрузок на базе ИИ, защищая при этом существующие инвестиции.

Ещё в разделе «Hardware и электроника»

Все →

Ещё от Ciena