IA para los Ingenieros de Redes
La IA esta transformando las redes, por lo que los ingenieros de redes deben reinventarse para esta transición tecnológica que trae la IA.
Los que me conocen saben que inicie en el mundo de la tecnología como ingeniero de redes, específicamente cuando inicio el boom del Internet del año 2000 y el auge de las certificaciones de redes de Cisco. En ese momento inicie con la certificación de redes de Cisco CCNA, luego otras certificaciones de diseño, seguridad y en el 2009 la certificación de CCIE. Brindo este contexto porque hace unos días conversaba con @Ney Mendez, especialista de redes certificado CCIE Data Center de Cisco, de la importancia para los profesionales y estudiantes de redes en actualizarse en el mundo de la inteligencia artificial, esto a los fines de abordar los retos que trae la profesión en los próximos años.
Esto que veo ahora es lo mismo que vi en aquellos años cuando inicié a estudiar redes, estamos viviendo una transición tecnológica y si nos preparamos bien ahora, vamos a poder estar a la vanguardia de nuestra profesión en los próximos años.
En este articulo voy a describir cual es el contexto de la IA para las redes, la evolución de las redes, casos de uso de IA en redes, así como que entrenamientos pueden tomar para ir orientándose hacia la transformación que la IA está provocando en el área de Netwoking. También voy a comentar sobre que entrenamientos sobre IA pueden tomar los ingenieros de redes y parte de lo que viene para el 2025 en materia de entrenamientos y certificaciones.
Intro
El mundo de la tecnología está experimentando un cambio radical, una revolución impulsada por el avance incesante de la inteligencia artificial (IA). Lo que alguna vez fue el reino de la ciencia ficción se está convirtiendo rápidamente en nuestra realidad, transformando industrias y reconfigurando la estructura misma de nuestro panorama digital. Esta transformación no se limita a unos pocos sectores selectos; está arrasando todo el espectro tecnológico, y el área de redes no es una excepción. Las redes del mañana serán muy diferentes de las que manejamos hoy. Serán inteligentes, se optimizarán por sí mismas y serán capaces de adaptarse a demandas en constante cambio. Esta es la era de la "inteligencia conectada", donde la capacidad de la IA para aprender, adaptarse y automatizar alterará fundamentalmente la forma en que diseñamos, implementamos, administramos y protegemos nuestras redes. Para los ingenieros de redes, esta nueva era presenta un desafío sin precedentes y una oportunidad extraordinaria. Las habilidades que nos han servido bien en el pasado ya no serán suficientes en este mundo impulsado por la IA. Debemos adoptar una nueva forma de pensar, un nuevo conjunto de habilidades y una nueva comprensión de lo que significa ser un ingeniero de redes en la era de la IA. Ahora es el momento de actuar. Debemos mejorar nuestras habilidades y equiparnos con los conocimientos y la experiencia necesarios para navegar por este panorama transformador y aprovechar el poder de la IA para construir las redes del futuro. Este artículo es un llamado a la acción para los ingenieros de redes, instándolos a adoptar la revolución de la IA y prepararse para los emocionantes desafíos y oportunidades que se avecinan.
Evolución de las redes y el rol de la IA: De lo manual a la Inteligencia
Las redes de computadoras han pasado por diversas etapas, cada una marcada por avances significativos en la tecnología y un cambio de enfoque hacia una mayor inteligencia, automatización y adaptabilidad. Voy a resaltar estas etapas a los fines de dar contexto del aporte que les brinda la IA a las redes de hoy en día. A continuación, las etapas:
Etapa de la conectividad: las primeras redes se concentraron en establecer conexiones y mejorar la velocidad y la confiabilidad en las capas físicas y de enlace. Esta era dio origen a tecnologías como Ethernet, Frame Relay y ATM, diseñadas para mejorar las tasas de transmisión de datos y la confiabilidad de los enlaces.
Etapa de expansión a servicios y aplicaciones: a medida que las redes se volvieron más confiables, el énfasis pasó a habilitar servicios y aplicaciones a través de estas redes. La voz sobre IP (VoIP), la videoconferencia y las aplicaciones de datos como el correo electrónico y la transferencia de archivos se volvieron prominentes, lo que requirió mecanismos para garantizar la calidad del servicio (QoS) y la calidad de la experiencia del usuario (QoE).
El auge del Internet de las cosas: el surgimiento del Internet de las cosas (IoT), caracterizado por la conexión de numerosos dispositivos en la comunicación de máquina a máquina (M2M), trajo consigo nuevos desafíos. La gestión de una gran cantidad de dispositivos con recursos limitados, la seguridad de la comunicación entre ellos y la adaptación a las demandas de aplicaciones sensibles al tiempo se convirtieron en preocupaciones clave. Esta fase estimuló la innovación en áreas como redes de dispositivos restringidos, integración optimizada de dispositivos y redes inalámbricas ad hoc.
Las redes definidas por software: la creciente complejidad de las redes, junto con la necesidad de una mayor agilidad y escalabilidad, impulsaron el desarrollo de las redes definidas por software (SDN). Las SDN apuntaban a pasar de la configuración manual específica del dispositivo a un modelo de control centralizado impulsado por software. Esto implicó la introducción de interfaces de programación de aplicaciones (API) para dispositivos de red, lo que permitió el control y la programabilidad de la red. El objetivo de las SDN era simplificar las operaciones de red, mejorar la flexibilidad y permitir la automatización.
El surgimiento de las redes basadas en intenciones: basándose en las SDN, las redes basadas en intenciones (IBN) simplificaron aún más la gestión de la red al permitir que los administradores definan los resultados deseados (intenciones) en lugar de configuraciones de bajo nivel. Las IBN se basan en sistemas inteligentes para interpretar estas intenciones y convertirlas en políticas y configuraciones específicas. Este enfoque aprovecha la IA y el razonamiento automático para avanzar hacia redes autónomas, lo que permite que las redes se configuren, se recuperen y se optimicen por sí mismas.
La IA como fuerza impulsora: la IA es clave en el impulso del proceso evolutivo de las redes. La capacidad de la IA para aprender de los datos, reconocer patrones y hacer predicciones ha revolucionado la forma en que se gestionan, optimizan y protegen las redes. La historia de las redes es una transición desde la conectividad básica a sistemas sofisticados y autogestionados, facilitada en gran medida por la integración de la IA. A medida que las tecnologías de IA sigan evolucionando, podemos esperar transformaciones aún mayores en el campo de las redes, que podrían conducir a redes completamente autónomas que se gestionen por sí mismas, se adapten de forma proactiva a los cambios y mejoren continuamente el rendimiento y la seguridad.
Principales áreas de acción de la IA en las Redes
Aquí podemos ver algunos casos de uso de la IA en las redes:
Gestión de la Red
La IA juegan un papel importante en la gestión de redes ya que aborda la creciente complejidad de las redes modernas e impulsan las operaciones autónomas. Las tecnologías de IA se están aplicando en todo el ciclo de vida de la red, lo que afecta la forma en que se planifican, configuran, monitorean y mantienen las redes. Automatización de la planificación y el diseño de redes IA está simplificando y automatizando el proceso de planificación de redes, lo que permite una previsión más precisa y una asignación eficiente de recursos.
1. IA para optimizar el diseño de redes inalámbricas:
Modelado del entorno 3D: los algoritmos de IA pueden procesar archivos de diseño asistido por computadora (CAD) o modelos de información de construcción (BIM) para crear representaciones 3D detalladas del entorno de implementación.
Modelado predictivo de RF: los motores de IA utilizan el modelo 3D y la información sobre los materiales de construcción para generar predicciones precisas de la propagación de señales inalámbricas, la cobertura y la posible interferencia.
Ubicación óptima de los puntos de acceso: la IA determina las mejores ubicaciones para los puntos de acceso (AP) para lograr los niveles de cobertura y rendimiento deseados, teniendo en cuenta factores como la intensidad de la señal, la interferencia y la densidad de usuarios.
Selección de AP y antena: las herramientas de IA pueden recomendar el tipo de AP y la configuración de antena más adecuados, teniendo en cuenta los requisitos específicos del entorno y los niveles de servicio deseados.
2. Redes basadas en intenciones (IBN) y configuración impulsada por IA.
Las IBN, un avance significativo en la gestión de redes, tiene como objetivo simplificar la configuración de la red al permitir que los administradores especifiquen su intención en lugar de configurar manualmente los dispositivos individuales. La IA es una piedra angular de IBN, que permite la traducción de la intención del usuario en configuraciones procesables.
Cómo funciona:
Procesamiento del lenguaje natural (NLP): los módulos NLP impulsados por IA permiten a los administradores expresar su intención utilizando lenguaje natural, lo que elimina la necesidad de utilizar jerga técnica compleja.
Traducción de intenciones: los motores de IA utilizan el razonamiento automático y los gráficos de conocimiento para comprender la intención del administrador y traducirla en políticas de red granulares.
Resolución de conflictos de políticas: los sistemas de IA evalúan las políticas en busca de posibles conflictos y aplican reglas de arbitraje o identifican configuraciones de políticas alternativas para evitar interrupciones.
Representación de la configuración del dispositivo: la IA representa las políticas en configuraciones de dispositivos de bajo nivel, adaptando las configuraciones a las capacidades específicas de los dispositivos de destino.
Orquestación: el controlador IBN organiza el aprovisionamiento de configuraciones en toda la red, lo que garantiza la coherencia y minimiza la intervención manual.
3. Aseguramiento de la red con la IA para la Observabilidad y la remediación proactiva:
La IA está transformando el aseguramiento de la red al permitir el monitoreo proactivo, la resolución automática de problemas y las capacidades de Self-Healing. Los sistemas de IA analizan continuamente la telemetría de la red para identificar desviaciones del comportamiento normal y activar respuestas automatizadas.
Funciones clave:
Establecimiento de una línea base dinámica: los modelos de aprendizaje automático (ML) analizan datos históricos para crear líneas base dinámicas del comportamiento "normal" de la red, lo que tiene en cuenta las variaciones en los patrones de tráfico y el uso.
Detección de anomalías: los sistemas de IA monitorean continuamente la telemetría de la red y la comparan con las líneas de base establecidas, identificando anomalías que pueden indicar problemas potenciales.
Análisis de la causa raíz: los algoritmos de IA aprovechan los gráficos de conocimiento y el razonamiento de las máquinas para realizar una resolución de problemas automatizada, identificando rápidamente la causa raíz de los problemas de la red.
Remediación automatizada: los sistemas de IA pueden activar acciones de remediación predefinidas o, en sistemas más avanzados, determinar dinámicamente el curso de acción óptimo para restablecer las operaciones normales.
Optimización de redes
La IA está transformando la optimización de redes, lo que permite que las redes se adapten de manera dinámica a las demandas cambiantes y brinden un rendimiento óptimo al mismo tiempo que minimizan los costos operativos. A continuación, presentamos un desglose de cómo se aplica la IA a varios desafíos de optimización de redes:
Optimización de enrutamiento
Tradicionalmente, el enrutamiento de la red se ha basado en mecanismos reactivos, como algoritmos de ruta más corta e ingeniería de tráfico, para responder a fallas o violaciones de los acuerdos de nivel de servicio (SLA). La IA, en particular el aprendizaje automático (ML), está permitiendo un cambio hacia la optimización de enrutamiento predictivo, lo que permite que las redes anticipen los problemas y redirijan el tráfico de manera proactiva antes de que afecten a los usuarios.
Cómo funciona:
Los modelos de ML analizan datos históricos de la red para identificar patrones y predecir posibles fallas o cuellos de botella en el rendimiento.
Estas predicciones pueden desencadenar un redireccionamiento proactivo del tráfico a rutas alternativas que cumplan con los acuerdos de nivel de servicio (SLA) requeridos.
La optimización de enrutamiento impulsada por IA complementa los mecanismos reactivos existentes, creando una red más resistente y eficiente.
Gestión de recursos de radio (RRM)
La IA está mejorando la RRM, en particular en redes inalámbricas, al permitir la toma de decisiones basadas en datos para optimizar la asignación de recursos de radio y mejorar la experiencia del usuario.
Capacidades:
Los algoritmos de IA analizan la telemetría de los puntos de acceso y de los dispositivos de los clientes para identificar patrones en el comportamiento de los usuarios y en el uso de la red.
Estos conocimientos permiten la optimización dinámica de la asignación de canales, los niveles de potencia y otros parámetros de RRM para mejorar la cobertura, la capacidad y el rendimiento general de la red.
El RRM impulsado por IA puede realizar optimizaciones holísticas en toda la red, evitando las limitaciones de las optimizaciones localizadas que pueden provocar interrupciones en cascada.
Optimización energética
La IA está desempeñando un papel crucial en la reducción del consumo de energía de las redes informáticas, lo que contribuye a los esfuerzos de sostenibilidad y reduce los costos operativos.
Mecanismos:
La IA puede adaptar dinámicamente el consumo de energía de la infraestructura de la red en función de los patrones de uso en tiempo real.
Los modelos de ML pueden aprender los horarios de los usuarios inalámbricos, predecir patrones de tráfico y apagar automáticamente los puntos de acceso durante períodos de baja demanda.
La IA también puede optimizar el uso de energía dentro de los dispositivos de red, por ejemplo, apagando selectivamente los puertos en grupos de agregación de enlaces en función de las cargas de tráfico previstas.
El poder de la IA en el análisis del tráfico de red
Con la ayuda de la IA se está transformando el análisis del tráfico de red, lo que permite métodos más sofisticados y eficientes para administrar el rendimiento de la red, la calidad del servicio (QoS) y la seguridad. La IA está abordando las limitaciones de las técnicas tradicionales de clasificación del tráfico, lo que conduce a un análisis más preciso y profundo.
Desafíos de la clasificación tradicional del tráfico: Los métodos tradicionales para clasificar el tráfico de red a menudo enfrentan desafíos para identificar aplicaciones con precisión y comprender los patrones de tráfico, en particular con el aumento del tráfico cifrado y el uso dinámico de puertos.
La clasificación basada en puertos, que se basa en números de puerto conocidos asignados a aplicaciones específicas, se vuelve ineficaz cuando las aplicaciones usan números de puerto dinámicos o cuando el tráfico pasa a través de servidores de traducción de direcciones de red (NAT).
La clasificación basada en el “Payload”, que implica una inspección profunda de paquetes (DPI) para identificar las firmas de las aplicaciones dentro de los contenidos de los paquetes, falla cuando el tráfico está encriptado y requiere actualizaciones constantes a medida que cambian las firmas de las aplicaciones.
Clasificación de tráfico impulsada por IA, como somos más precisos:
La IA, en particular el aprendizaje automático (ML) y el Deep Learning (DL), se está utilizando para superar las deficiencias de los métodos tradicionales y lograr una clasificación de tráfico más precisa y granular.
Modelos de Machine Learning y Deep Learning: el uso de máquinas de vectores de soporte (SVM) y técnicas de DL como herramientas poderosas para clasificar el tráfico de red con alta precisión, que potencialmente alcanza hasta el 99% de precisión.
Superación de los desafíos de cifrado: la IA puede analizar metadatos de tráfico, incluido el tamaño del paquete, las características de tiempo y la distribución de bytes, para identificar patrones que distingan diferentes aplicaciones, incluso cuando el tráfico está encriptado.
Identificación de aplicaciones desconocidas: los modelos de IA se pueden entrenar para agrupar patrones de tráfico similares, lo que permite la identificación de aplicaciones previamente desconocidas.
En general, la IA potencia el análisis del tráfico de la red con mayor precisión, eficiencia y capacidad predictiva.
Entrenamientos de IA para Redes
Afortunadamente, existe una gran cantidad de opciones de capacitación gratuitas que brindan a los profesionales la oportunidad de mejorar sus conocimientos y habilidades prácticas en redes de IA.
Aquí les muestro un listado de algunas plataformas que ofrecen entrenamientos sin costo por donde pueden comenzar a conocer mas de la IA orientada a la red.
Los animo a comentar que otras opciones de entrenamientos ustedes conocen sin importar el fabricante a los fines de compartir con los demás.
Mensaje Final
A medida que la integración de la inteligencia artificial (IA) en las redes continúa transformando el área técnica, los ingenieros de redes deben prepararse con las habilidades necesarias para aprovechar esta poderosa tecnología.
A partir del 2025 algunos fabricantes como CISCO ya han anunciado programas de entrenamiento y certificación de diseño para Infraestructura de IA. También tienen anunciado la inclusión de los temas de IA en algunas certificaciones, por lo que les recomiendo revisar los entrenamientos sin costo que están disponibles, planifiquen hacerlos y actualicen los certificados en su perfil de Linkedin, así pueden mostrar su nivel de actualización a futuros empleadores.
Quedo atento a cualquier inquietud o comentario que puedan aportar.
Excelente artículo, no sabía la magnitud de la inteligencia artificial en las redes, y sobre todo lo rápido que va esto, pero gracias por abrirnos los ojos y ayudarnos a entender esto de una forma tan sencilla.
Excelente articulo y espacio mi querido amigo y maestro! Un abrazo!!