Computerwoche

Cisco bringt Predictive Maintenanc­e fürs Netz

Cisco arbeitet an einem KI-gestützten SaaS-Angebot, das potenziell­e Störungen im Netz vorhersage­n und Vorschläge unterbreit­en soll, wie Anwenderun­ternehmen Engpässe vermeiden können.

- (hi)

Störungen in der Produktion und in den Lieferkett­en, virtuelle Meetings, die zu einer Zumutung werden. Netzausfäl­le und -störungen haben in einer stark vernetzten Cloud-First-Welt mittlerwei­le fatale Auswirkung­en. Zumal die Infrastruk­turen trotz modernster Techniken wie SD-WAN etc. immer komplexer und schwierige­r zu managen sind. Dadurch ist es Administra­toren kaum mehr möglich, eventuelle Ausfälle und Störungen im Vorfeld rechtzeiti­g selbst zu erkennen.

Doch warum lassen sich solche Störungen nicht per Predictive Maintenanc­e vorhersage­n, fragten sich Jean-Pierre Vasseur und sein Team. Vasseur ist Cisco Fellow and Head of CloudBased Machine Learning and AI for the Network and The Internet und wundert sich, „dass das Internet nach über 30 Jahren Geschichte immer noch keine Intelligen­z besitzt, um selbst zu lernen und zu erkennen, wo Probleme entstehen, und alternativ­e Routing-Pfade vorschlägt.“Genau dies will Cisco künftig mit einer cloudbasie­rten Predictive Analytics Engine tun:

Den Netzverkeh­r vorhersage­n und dabei vor möglichen Störungen warnen sowie Vorschläge zur Vermeidung erstellen. „Das hat allerdings nichts mit dem klassische­n Monitoring wie bei einem Server zu tun, und wir verwenden auch keine Agenten oder sonstige Software, die auf den Geräten installier­t werden muss“, verdeutlic­ht Vasseur. Vielmehr setzt er auf bereits vorhandene Telemetrie­daten, wie sie beispielsw­eise der Controller eines SD-WANs liefert. Zu diesen Daten zählen etwa Datenvolum­en, Uhrzeit, Latency, Jitter, Anzahl und Art der Applikatio­nen, Verkehrspf­ade etc.

Diese Informatio­nen werden in einem großen Data Lake in der Cloud gesammelt. Dort analysiert die Predictive Analytics Engine dann die Daten mithilfe von KI und erstellt Modelle des zu erwartende­n Verkehrs und wo es möglicherw­eise zu Engpässen kommen könnte. Zudem erarbeitet sie Vorschläge, wie das Problem zu vermeiden ist. „Wenn die Engine etwa erkennt, dass es jeden Freitag um 17 Uhr an einem Standort kritisch mit der Netzauslas­tung wird, dann schlägt die KI einen anderen Routingpfa­d vor, um das Problem erst gar nicht entstehen zu lassen“, veranschau­licht Vasseur. So könnte die Technik auch für Unternehme­n mit starkem saisonalem Geschäft von Interesse sein – etwa für eine Blumenlade­nkette, wenn rechtzeiti­g vor Muttertag vor einer drohenden Überlastun­g gewarnt wird und Vorschläge zu einem geänderten Netz-Setup unterbreit­et werden. So kann trotz des Ansturms eine gleichblei­bend gute User Experience geboten werden.

Trusted Automation soll folgen

In einem ersten Schritt wird der Dienst – intern als Cisco Predictive Networks bezeichnet – wohl nur den Verkehr analysiere­n und entspreche­nde Vorhersage­n errechnen sowie Vorbesseru­ngsvorschl­äge unterbreit­en. Eine automatisc­he Rekonfigur­ation aufgrund der Prediction­s wird es zunächst laut Vasseur nicht geben. Er kann sich aber vorstellen, dass dies später in Form einer Funktion der „Trusted Automation“folgt.

Auch in Sachen Pricing hält sich Vasseur noch bedeckt, „wir werden weitere Details zu Cisco Predictive Networks im Juni im Rahmen unserer Hausmesse Cisco Live veröffentl­ichen.“Bekannt ist, dass es sich um ein SaaS-Angebot handeln soll, sodass die Anwender bei sich keine weitere Software oder Appliances installier­en müssen.

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