Netzwerke sind für Unternehmen lebenswichtig. Jede Störung und jeder Ausfall kann direkte wirtschaftliche Folgen haben. Daher ist es wichtig, dass diese Datenverbindungen nicht nur überwacht, sondern auch proaktiv geschützt sind. Genau an diesem Punkt kommen selbstheilende Netzwerke ins Spiel. Es handelt sich um Systeme, die mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz Probleme erkennen. Sie gehen zudem der Ursache gezielt auf den Grund. Fehler werden dabei im Idealfall automatisch behoben.
Das Bauprinzip für Systeme mit digitalen Selbstheilungskräften umfasst mehrere Elemente.
Automatisierte Analyse als Ausgangspunkt
Durch kontinuierliche und automatisierte Analyse großer Datenmengen erkennen selbstheilende Netzwerke Anomalien im Betrieb, wie Kommunikationsfehler oder ungewöhnlichen Datenverkehr, und leiten automatisiert Gegenmaßnahmen ein. Dank Machine Learning lernen sie aus Vorfällen und optimieren ihr Verhalten ständig weiter – bis hin zur Ursachenforschung durch spezialisierte Modelle generativer Künstlicher Intelligenz bei wiederkehrenden Störungen.
Künstliche Intelligenz als Steuerkraft
Zwei Technologien sind für die autonome Steuerung wichtig: Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps) nutzt Künstliche Intelligenz, um IT-Systeme zu überwachen, Daten auszuwerten und automatisch passende Entscheidungen zu treffen – für mehr Stabilität und Sicherheit. Ergänzt wird dieser Ansatz durch Software Defined Networking, das die Netzwerksteuerung und den Datenfluss voneinander trennt. So lassen sich Netzwerke nicht nur zentral verwalten und flexibel anpassen, sie können auch schneller auf neue Szenarien reagieren. Gemeinsam sorgen beide Ansätze für widerstandsfähige und anpassungsfähige Netzwerke.
