Generative KI revolutioniert die Industrie, indem sie die Automatisierung vorantreibt, die Kreativität steigert und die Entscheidungsfindung in verschiedenen Anwendungsbereichen verbessert. Unternehmen nutzen zunehmend KI-gestützte Tools – von Chatbots und virtuellen Assistenten bis hin zu fortschrittlichen Analysen und der Generierung von Inhalten – zur Steigerung von Effizienz und Innovation. Die rasche Einführung von KI bringt jedoch auch neue Herausforderungen mit sich, darunter steigende Kosten für die Netzwerkinfrastruktur und die Notwendigkeit eines nahtlosen, hochleistungsfähigen Netzwerks und der Sicherheit zur Unterstützung von KI-Workloads.
Auch das Aufkommen leistungsstarker Plattformen wie DeepSeek unterstreicht die wachsende Nachfrage nach skalierbaren, sicheren und kostengünstigen Lösungen für die effiziente Bereitstellung und Verwaltung von KI-gesteuerten Anwendungen.
Die Herausforderungen von KI-gesteuerten Workloads
Unternehmen, die Gen AI nutzen, müssen sich mit komplexen Anforderungen auseinandersetzen, darunter:
- Massive Datenübertragungen – KI-Modelle benötigen riesige Datenmengen für Training und Schlussfolgerungen, was zu Bandbreitenbeschränkungen und Leistungsengpässen führt.
- Konnektivität mit niedriger Latenz – KI-Anwendungen in Echtzeit erfordern eine extrem niedrige Latenz, um effizient zu funktionieren.
- Multi-Cloud- und Edge-KI-Implementierungen – KI-Workloads sind häufig über Cloud-Anbieter, Edge-Standorte und Rechenzentren verteilt und erfordern eine nahtlose, leistungsstarke Konnektivität.
- Sicherheit & Compliance – KI-Modelle verarbeiten sensible Daten, was strenge Sicherheitsrichtlinien erforderlich macht, um Verstöße zu verhindern und die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten.
- Skalierbarkeit und Kostenkontrolle – Herkömmliche Netzwerkarchitekturen lassen sich nur schwer effizient skalieren, während die Kosten überschaubar bleiben.
Das sind nicht nur Spekulationen. Unternehmen und alltägliche Nutzer äußern ihre Bedenken und Herausforderungen, die die Gen AI mit sich bringt:
- Eine beträchtliche Anzahl von Unternehmen (55-70 %) räumt ein, dass sie mindestens ein Jahr benötigen, um die Herausforderungen bei der Einführung von KI zu bewältigen, wie z. B. Governance, Schulung, Talente, Vertrauen und Datenprobleme – und sie sind bereit, sich diese Zeit zu nehmen.
– The State of Generative AI in the Enterprise 2024 , Deloitte. - Die Integration von KI in bestehende IT-Infrastrukturen, insbesondere in solche mit Altsystemen, stellt eine große Herausforderung dar. Unternehmen haben oft Probleme, KI nahtlos in ihre IT-Infrastrukturen und Arbeitsabläufe zu integrieren.
– KI-Adoption: Statistiken, Vorteile und Herausforderungen für 2025 , Cledara - Ein erheblicher Teil der Kunden (75%) ist der Meinung, dass generative KI neue Datensicherheitsrisiken mit sich bringt.
– 60+ Generative KI-Statistiken, die Sie im Jahr 2025 kennen müssen, AmplifAI
Es liegt auf der Hand, dass etwas getan werden muss, um die neuen Probleme anzugehen, die durch die Verbreitung von Gen-KI entstehen, und wir bei Aryaka glauben, dass Unified SASE as a Service die Antwort auf diese Bedenken ist.
Wie Aryaka Unified SASE die Herausforderungen von Gen AI angeht
Aryaka Unified SASE as a Service ist einzigartig positioniert, um Unternehmen bei der Beschleunigung und Sicherung von KI-Workloads zu unterstützen.
Durch die Kombination von Netzwerken und Sicherheit in einer einzigen, cloudbasierten Lösung bietet Aryaka entscheidende Vorteile für KI-gesteuerte Unternehmen:
1. Leistungsstarke KI-Workloads mit einem globalen privaten Backbone
KI-Anwendungen erfordern eine schnelle und zuverlässige Konnektivität über Cloud-Umgebungen und Rechenzentren hinweg. Das private globale Backbone von Aryaka macht Schluss mit den Unwägbarkeiten des öffentlichen Internets und gewährleistet Hochgeschwindigkeitsdatenübertragungen mit extrem geringer Latenz. Dies ist entscheidend für KI-Workloads, die auf Echtzeit-Modellinferenz und kontinuierliches Lernen angewiesen sind.
Praktische Anwendung:
Finanzinstitute, die KI für die Betrugserkennung in Echtzeit nutzen, profitieren von der optimierten Konnektivität von Aryaka, die eine sofortige Analyse und Reaktion ohne Verlangsamung des Netzwerks gewährleistet.
2. Sichern Sie KI-Daten mit integrierter Zero Trust Security
KI-Modelle verarbeiten große Mengen sensibler Daten, was sie zu attraktiven Zielen für Cyber-Bedrohungen macht. Die Next-Generation Firewall (NGFW), das Secure Web Gateway (SWG) und das Intrusion Prevention System (IPS) von Aryaka bieten einen durchgängigen Schutz und sorgen dafür, dass KI-Daten vor Sicherheitsverletzungen, Ransomware und unbefugtem Zugriff geschützt bleiben.
Praktische Anwendung:
Gesundheitsdienstleister, die KI-gesteuerte Diagnostik einsetzen, nutzen das Zero Trust WAN von Aryaka, um Patientendaten zu schützen und gleichzeitig die Einhaltung der HIPAA-Vorschriften zu gewährleisten.
LESEN SIE MEHR: Aryaka Zero Trust WAN Solution Brief
3. KI-reife Multi-Cloud- und Hybrid-Cloud-Konnektivität
Unternehmen trainieren KI-Modelle oft in einer Cloud, während sie sie in einer anderen bereitstellen, was eine nahtlose Multi-Cloud-Vernetzung erforderlich macht. Das Cloud-native SD-WAN von Aryaka optimiert AWS, Azure, Google Cloud und andere Cloud-Umgebungen und gewährleistet einen unterbrechungsfreien Zugang zu KI-Diensten.
Praktische Anwendung:
Einzelhandelsunternehmen, die KI-gestützte Nachfrageprognosen verwenden, verbinden ihre Cloud-basierten Data Lakes und ihre lokalen Analyse-Engines mit der einheitlichen Netzwerkstruktur von Aryaka und stellen so eine Datensynchronisation in Echtzeit sicher.
READ MORE: Aryaka Multi-Cloud-Konnektivität
4. WAN-Optimierung für KI-Datenübertragung und Modelltraining
KI-Workloads beinhalten häufige Datenbewegungen, einschließlich umfangreicher Datentransfers für Trainingsmodelle. Die WAN-Optimierung und TCP-Beschleunigung von Aryaka reduziert die Datenübertragungszeiten, optimiert die verfügbare Bandbreite und minimiert Paketverluste.
Praktische Anwendung:
Ein Unternehmen für autonome Fahrzeuge, das seine KI-Modelle verbessert, reduziert mit dem optimierten Netzwerk von Aryaka die Verzögerungen bei der Datenübertragung zwischen Edge-Standorten und zentralen Trainingseinrichtungen.
LESEN SIE MEHR: GenAI-Netzwerkbeschleunigung erfordert vorherige WAN-Optimierung
5. KI-Workload-Skalierbarkeit ohne Komplexität
Die Skalierung von KI-Workloads über mehrere Standorte und Cloud-Regionen hinweg kann komplex sein. Das As-a-Service-Modell von Aryaka vereinfacht die Verwaltung, indem es eine einzige Schnittstelle für die Überwachung und Durchsetzung von Richtlinien für alle KI-gesteuerten Anwendungen bietet.
Praktische Anwendung:
Ein globales Unternehmen, das KI-gestützte Chatbots für den Kundensupport über mehrere Regionen hinweg skaliert, stellt mit der Cloud-first-Netzwerkarchitektur von Aryaka eine konsistente Leistung sicher.
LESEN SIE MEHR: Aryaka AI>Perform Solution Brief
6. Kosteneinsparungen bei weiter steigenden Anforderungen der KI
Aryaka Unified SASE as a Service hilft Unternehmen, die generative KI einsetzen, erhebliche Einsparungen bei den Investitions- und Betriebskosten zu erzielen, indem es kostspielige Hardware-Investitionen überflüssig macht und die laufende betriebliche Komplexität reduziert. Im Gegensatz zu herkömmlichen Netzwerk- und Sicherheitsarchitekturen, die teure, unterschiedliche Appliances und wartungsintensive Konfigurationen erfordern, bietet Aryaka ein Cloud-natives As-a-Service-Modell, das dynamisch auf der Grundlage der KI-Arbeitslastanforderungen des Unternehmens skaliert.
Praktische Anwendung:
Globale Fertigungsunternehmen, die KI-gestützte vorausschauende Wartung nutzen, senken ihre Infrastrukturkosten, indem sie ältere MPLS- und Firewalls durch das integrierte Netzwerk- und Sicherheitspaket von Aryaka ersetzen und so sowohl die Investitionskosten als auch die laufenden IT-Kosten senken.
LESEN SIE MEHR: Die gesamten wirtschaftlichen Auswirkungen von Aryaka
Aryaka macht sich die KI-Technologie zu eigen, die es beschützt
Wir sind nicht nur zukunftssicher für den Einsatz von KI in Unternehmen, sondern nutzen auch die Möglichkeiten der KI-Technologie zu Ihrem Vorteil.
Wir bieten Unternehmen eine KI-gestützte, Cloud-native Lösung, die sich nahtlos mit Aryaka Unified SASE as a Service integrieren lässt. Durch die Nutzung der End-to-End-Transparenz und der fortschrittlichen Deep Learning-Module von Aryaka erhalten Unternehmen umfassende Einblicke in Sicherheitsbedrohungen. Durch die Integration in die OnePASS-Architektur von Aryaka verbessert diese Lösung die Erkennung und Abwehr von Bedrohungen und minimiert gleichzeitig die Betriebsunterbrechungen. Mit einem optimierten Sicherheitsmanagement können Unternehmen Compliance, Skalierbarkeit und Widerstandsfähigkeit gegen eine ständig wachsende Angriffsfläche gewährleisten.
Wenn Unternehmen KI einsetzen, brauchen sie eine sichere, flexible und leistungsstarke Netzwerk- und Sicherheitslösung. Aryaka Unified SASE as a Service wurde entwickelt, um die Anforderungen von KI-gesteuerten Innovationen zu erfüllen und sicherzustellen, dass Unternehmen KI-Workloads ohne Kompromisse bereitstellen, skalieren und schützen können.
LESEN SIE MEHR: Fünf Wege, wie Aryaka die KI-Workload-Leistung optimiert
Beginnen Sie noch heute mit Aryaka
Da Unternehmen immer mehr generative KI einsetzen, ist eine sichere, leistungsstarke und kosteneffektive Netzwerkinfrastruktur entscheidend für den Erfolg. Aryaka Unified SASE as a Service bietet die Agilität, Sicherheit und Skalierbarkeit, die Sie benötigen, um KI-Workloads zu beschleunigen und gleichzeitig Ihre IT-Investitionen zu optimieren.
Sind Sie bereit, Ihre KI-Strategie zukunftssicher zu machen? Sprechen Sie noch heute mit einem Mitarbeiter von Aryaka, um zu erfahren, wie unsere Lösung Ihr Unternehmen verändern kann. Besuchen Sie unseren Blog, um neue Erkenntnisse zu gewinnen, und halten Sie sich auf dem Laufenden über neue, aufregende KI-Innovationen, die in Kürze auf den Markt kommen!