人工智能工作负载和 GenAI 具有特定特征
企业通过构建、训练、部署和使用人工智能模型来实现业务转型。GenAI 应用程序、人工智能工作负载和训练数据通常分布在多个云、数据中心和企业网络边缘。除了 Gen AI 和 AI 工作负载的分布式性质外，它们还具有独特的特性，可对企业网络提出巨大需求，并对不利的网络条件高度敏感。
人工智能工作负载加速：执行、安全和观察
人工智能工作量的特点
为什么不依靠互联网和孤立的工具？
通过互联网连接人工智能工作负载和 GenAI 应用程序会导致不可预测的性能和糟糕的用户体验。 大型语言模型（LLM）需要大量数据传输，因此也需要大量带宽。 传输这些数据的重任落在了网络上，如果网络容量不足或不可靠，就会损害企业的核心功能。 将来自不同网络安全资源和 GenAI 客户端的数据和日志关联起来，只能提供有限的视图，并带来操作开销。
阿里亚卡的与众不同
Aryaka目前的解决方案提供人工智能和GenAI加速，将公共、私有LLM和多云GPU农场与全球确定性私有核心网络整合在一起。在网络层运行使我们能够看到一切，并汇总来自多个来源的数据，无论是ANAP、VPN客户端、代理还是云连接器。这种全面的网络可视性使我们能够为人工智能提供由人工智能驱动的可观察性和更好的安全成果。
客户选择 Aryaka 的原因
通过单窗格仪表板实现统一可视性
Aryaka 和人工智能提供商的主机代管大大减少了延迟和丢包现象
压缩和重复数据删除优化带宽使用
预测分析，主动检测和预防威胁
利用人工智能系统提高检测精度
阿里亚卡解决方案
Aryaka 的解决方案AI>perform和AI>Observe 现已推出，并与 Aryaka 的统一 SASE 即服务集成。
Aryaka 的人工智能>Observe：将数据转化为安全见解
与我们交流了解我们的 Aryaka AI>Perform 和 Aryaka AI>Observe 解决方案，让您做好人工智能准备，最大限度地发挥人工智能部署的优势
