Dieser Artikel wurde ursprünglich auf HELP NET SECURITY
veröffentlicht. Da GenAI-Modelle, die für die Verarbeitung natürlicher Sprache, die Bilderzeugung und andere komplexe Aufgaben verwendet werden, häufig auf großen Datensätzen beruhen, die zwischen verteilten Standorten, einschließlich Rechenzentren und Edge-Geräten, übertragen werden müssen, ist die WAN-Optimierung für eine robuste Bereitstellung von GenAI-Anwendungen in großem Maßstab unerlässlich.
Die WAN-Optimierung kann die KI-Beschleunigung erheblich verbessern, indem sie die Datenübertragungsgeschwindigkeiten erhöht, die Latenzzeit verringert und die Nutzung der Netzwerkressourcen optimiert und so schnellere Reaktionszeiten gewährleistet. 
Abbildung 1: WAN-Optimierung als Grundlage für die GenAI-Netzwerkbeschleunigung
Verringern Sie die Latenzzeit: GenAI-Apps erfordern Datenverarbeitung in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit.
Reduzieren Sie die Datenübertragungszeit und verringern Sie die Latenzzeit durch TCP-Optimierung und Caching-Techniken.
Erzielen Sie eine Anwendungsbeschleunigung durch die Optimierung von Protokollen zur Reduzierung des Overheads. Beispiel: Ein verteiltes KI-System sammelt Daten von mehreren Ressourcen und sorgt so für eine schnellere Datenaggregation und -verarbeitung.Beschleunigen Sie die Datenübertragung: Schnellere Datenübertragungen sind entscheidend für KI-Anwendungen, die auf große Datensätze angewiesen sind, wie z.B. Deep Learning-Modelle, die große Datenmengen zwischen Speicher, Verarbeitungseinheiten und Analysetools übertragen müssen.
Die Protokolloptimierung ermöglicht eine effizientere Datenübertragung.
Darüber hinaus maximieren Sie mit Parallelisierung den Durchsatz, indem Sie die Datenübertragungen in parallele Streams aufteilen. Beispiel: Training von KI-Modellen mit Daten von verschiedenen geografischen Standorten; WAN-Optimierung kann die Datenübertragung zwischen Rechenzentren beschleunigen und so die gesamte Trainingszeit verkürzen: KI-Workloads sind bandbreitenintensiv, da häufig große Datensätze zwischen den Komponenten der KI-Infrastruktur ausgetauscht werden.
Mit Datenkomprimierung minimieren Sie den Bandbreitenverbrauch, indem Sie die Größe der Daten vor der Übertragung reduzieren.
Aktivieren Sie die Deduplizierung, um redundante Datenübertragungen zu vermeiden, indem Sie eindeutige Datenpakete senden. Beispiel: Datenkomprimierung und Deduplizierung können die Datengröße, die während der Trainingsphase eines KI-Modells (Trainingsdaten vom Speicher zu den Rechenknoten) übertragen werden muss, erheblich optimieren und so den Trainingsprozess beschleunigen: KI-Anwendungen erfordern häufig einen konsistenten und zuverlässigen Datenzugriff.
Netzwerkunterbrechungen oder Paketverluste können die KI-Leistung beeinträchtigen oder sogar zu Ungenauigkeiten im Modell führen.
Implementieren Sie die Vorwärtsfehlerkorrektur, um die Auswirkungen von Paketverlusten zu reduzieren und die Datenintegrität zu gewährleisten.
Verteilen Sie mit Failover und Lastausgleich den Datenverkehr auf mehrere Pfade und bieten Sie Failover-Funktionen, um die Konnektivität bei Netzwerkproblemen aufrechtzuerhalten. Beispiel: Bei KI-gesteuerten Finanzhandelssystemen, die auf Echtzeit-Datenfeeds angewiesen sind, sorgt eine verbesserte Zuverlässigkeit für eine kontinuierliche und genaue Dateneingabe, so dass die Integrität der Handelsalgorithmen gewahrt bleibt.Optimieren Sie die Ressourcennutzung: Die effiziente Nutzung von Netzwerkressourcen kann die Betriebskosten senken und die Gesamtleistung von KI-Systemen verbessern, indem sichergestellt wird, dass die Rechenressourcen nicht im Leerlauf sind, während sie auf Daten warten.
Mit Traffic Shaping und Quality of Service (QoS) können Sie den kritischen KI-Datenverkehr priorisieren und so sicherstellen, dass wichtige Vorgänge nicht verzögert werden.
Implementieren Sie Netzwerküberwachung und -analyse, um Einblicke in die Netzwerkleistung und Nutzungsmuster zu erhalten und die Ressourcenzuweisung zu optimieren. Beispiel: Bei einem Cloud-basierten KI-Service, bei dem Rechenressourcen nach Bedarf bereitgestellt werden, stellt die Optimierung des WAN sicher, dass diese Ressourcen effektiv genutzt werden, was Leerlaufzeiten und Betriebskosten reduziert. Die WAN-Optimierung bietet mehrere weitere Vorteile, die zur Beschleunigung von GenAI-Anwendungen beitragen können:
- Es verbessert die Leistung von Edge-Computing-Lösungen, die zunehmend in der KI eingesetzt werden, um Daten näher an der Quelle zu verarbeiten.
- Es verbessert den Zugang zu Cloud-basierten KI-Diensten und gewährleistet eine effiziente Datenübertragung und -verarbeitung zwischen lokalen und Cloud-Umgebungen.
- Es ermöglicht eine effiziente Remote-Verarbeitung und den Zugriff auf zentralisierte KI-Modelle und -Daten und unterstützt die verteilte KI-Entwicklung und -Einführung.
- Es optimiert die dynamisch zugewiesenen Netzwerkressourcen, um die wechselnden Anforderungen von KI-Workloads zu erfüllen.
- Es unterstützt die Verschlüsselung zum Schutz der Daten während der Übertragung, was für den sicheren KI-Datenaustausch entscheidend ist.
- Es reduziert die Belastung der Netzwerkinfrastruktur, verlängert deren Lebensdauer und senkt die mit dem Betrieb von GenAI-Anwendungen verbundenen Wartungskosten.
Unified SASE als Service zur Rettung
Der Prozess der WAN-Optimierung umfasst mehrere entscheidende Vorgänge:
- Eine umfassende Bewertung der bestehenden Netzwerkinfrastruktur und der KI-Workloads, um Engpässe und verbesserungsbedürftige Bereiche zu identifizieren.
- Implementierung von Techniken zur Datenkomprimierung und Deduplizierung, um das übertragene Datenvolumen erheblich zu reduzieren.
- Integration von Edge Computing in die WAN-Infrastruktur, um die KI-Verarbeitungsfunktionen zu verbessern.
Durch den Einsatz von Unified SASE als Service können Unternehmen sicherstellen, dass die Optimierungen für KI-Workloads sicher implementiert werden, indem sie Netzwerksicherheitsfunktionen wie sichere Web-Gateways, Firewalls und Zero-Trust-Netzwerkzugriff mit WAN-Funktionen kombinieren.
Unified SASE ermöglicht außerdem eine dynamische Skalierung, die sicherstellt, dass KI-Workloads bei Bedarf auf eine angemessene Verarbeitungsleistung zugreifen können.
Die kontinuierliche Überwachung und adaptive Verwaltung des Netzwerks mit Unified SASE als Service hilft, die optimale Leistung aufrechtzuerhalten, aufkommende Probleme schnell zu beheben und die Ressourcenzuweisung als Reaktion auf sich ändernde KI-Workload-Anforderungen anzupassen.
Dieser umfassende Ansatz ermöglicht es Unternehmen, die Leistung ihrer KI-Systeme zu maximieren und gleichzeitig robuste Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.
Fazit
Mit WAN-Optimierung können Unternehmen Kosteneinsparungen erzielen, indem sie die vorhandenen Netzwerkressourcen maximieren und den Bedarf an teuren Infrastruktur-Upgrades reduzieren.
Dies unterstützt letztlich das nachhaltige Wachstum und den Einsatz von fortschrittlichen GenAI-Technologien.
