На форуме Open Networking & Edge представители LF Networking (сетевая группа в составе Linux Foundation) рассказали о концепции развития сетевой инфраструктуры следующего поколения на основе конвергенции технологий с открытым исходным кодом, искусственного интеллекта и облачных решений.

В LF Networking опубликовали также данные обзора состояния открытых сетей, который выявляет важнейшие тенденции их формирования. Одним из главных выводов авторы обзора считают значимость открытого кода, проекты на основе которого в 92% организаций-респондентов рассматривают как критически важные для своего будущего.

В 73% организаций уже интегрируют облачные сетевые технологии в рабочие нагрузки, а в 74% открытый исходный код считают важнейшим фактором успеха внедрения в сети ИИ. Основными приложениями ИИ сегодня являются сетевая автоматизация (57% респондентов), решения безопасности (50%) и упреждающего обслуживания (41%).

К главным препятствиям на пути внедрения ПО с открытым исходным кодом респонденты относят пробелы в знаниях (38%) и проблемы безопасности (37%).

Согласно LF Networking, применение облачных технологий для сетей относится в настоящее время к общепринятым решениям, хотя и не лишенным некоторых проблем, включая архитектурные сложности, интеграцию с устаревшими системами и нехватку навыков персонала.

Для улучшения ситуации в LF Networking предлагают эталонные реализации сетевых сервисов, ориентированных на облачные решения.

К примеру, проект Nephio на основе Kubernetes, упрощает развертывание облачных сетевых функций с помощью декларативного подхода к описанию услуг и автоматизации на основе намерений, формирующих задания конфигурирования сетей для получения желаемого их состояния.

Проект Cloud-Native Telecom Initiative (CNTi) помогает операторам связи развертывать облачные сетевые функции (cloud-native network functions, CNF) и создавать фреймворки их тестирования даже с устаревшими системами и при отсутствии глубоких знаний в этой области.

На форуме анонсировали также два сетевых проекта с открытым исходным кодом на основе решений компании Infosys, предоставляющих новые возможности применения ИИ в сетях.

Основная проблема, которую помогает решить проект Salus – поддержка фреймворка «ограждения» данных и моделей ИИ (AI guardrail), гарантирующего работу систем ИИ в рамках этических, юридических и технических ограничений, которые повышают безопасность, конфиденциальность данных, а также предотвращают возникновение проблем «предвзятости ИИ» (AI bias).

Проект Essedum связан со спецификой работы сетевых операторов, включая потребность в централизованных сетевых данных, а также необходимость обучения и настройки моделей для конкретных вариантов использования в сетях.

В настоящее время в сообществах LF Networking уже внедряют ИИ для повышения функциональности сетевых решений, преимущественно для автоматизации конфигурирования сетей на основе намерений их операторов.

В дальнейших планах LF Networking – разработка фрейморков внедрения ИИ для конкретных фрагментов сетей, а также определение способов применения агентов ИИ в задачах автоматизации сетевого управления.