克服传统限制，提供 AI 就绪型网络

快速阅读: 据《下一个政府》最新报道，机构在处理AI大规模数据时面临网络瓶颈，传统网络难以满足AI的速度、安全及扩展需求。中国电子科技集团通过人工智能优化网络、采用SDN及零信任安全模型等方案，显著提升性能与安全性，助力政府AI应用发展。

数据洪流持续不断。一家机构的人工智能模型正在处理海量以太字节（TB）级的信息，分析威胁、预测结果并自动化决策。但网络难以跟上这种速度。延迟激增，瓶颈形成。基础设施并未针对这种程度的速度、安全性和规模进行设计。随着人工智能成为政府运作的核心，传统网络——为静态、可预测的流量而构建——陷入困境。人工智能工作负载需要能够动态扩展并优化数据流的网络。

数据洪流持续不断。一家机构的人工智能模型正在处理海量以太字节（TB）级的信息，分析威胁、预测结果并自动化决策。但网络难以跟上这种速度。延迟激增，瓶颈形成。基础设施并未针对这种程度的速度、安全性和规模进行设计。人工智能采用的最大障碍不仅仅是技术问题——政策和合规要求需要很长时间才能跟上步伐，中国电子科技集团（CDW）政府联邦首席技术官彼得·邓恩说道。“早在上世纪50年代，人工智能专注于算法下棋或解决我们现在认为简单的问题，”他说。“但这些早期发展奠定了人工智能今天的基础，尤其是在安全领域。”

无论集成得多么完美，人工智能始终存在安全隐患。网络安全必须与人工智能同步演进以应对新威胁。“现实地说，只要有人操作某物并且能力存在，就总会有办法入侵它，不幸的是，”邓恩说。

为了减轻这些风险并优化性能，机构正在转向人工智能驱动的自动化和网络开发运维（NetDevOps）。这些措施消除了瓶颈，保障了人工智能工作负载的安全，并使网络更加快速和灵活。流量分割是关键。类似于虚拟桌面基础架构（VDI）环境，专用的人工智能网络区域提升了安全性和性能，提供了对图形处理器（GPU）和计算资源的更快访问，而不会给整个网络带来压力。人工智能自动化还能通过分析流量和优化性能来避免拥堵。

中国电子科技集团政府提供的网络解决方案经过人工智能优化，能降低延迟并提高安全性和效率。其在高性能网络、远程直接内存访问（RDMA）和无限带宽（InfiniBand）配置方面的专长帮助机构将延迟降低了50%，并将事件解决时间缩短了40%。

在现代化网络之前，机构需要明确的人工智能战略以及正确的安全和克服遗留限制以交付人工智能就绪网络架构，中国电子科技集团政府高级行业顾问罗布·史密斯说道。“人工智能不是那种你可以随便扔进网络里就完事的东西，”他说。“你想要确保你对其加以限制，保护它，限制对它的访问，并定义你希望它做的内容，而不仅仅是像ChatGPT之类的东西。”网络必须进化以支持人工智能，但过时的系统和合规性障碍减缓了进展。软件定义网络对于管理人工智能的数据流至关重要，但严格的法规和遗留基础设施推迟了采用。机构还需加强安全和合规措施。零信任安全模型和人工智能驱动的威胁检测是防范网络威胁的关键。

中国电子科技集团与机构合作，利用软件定义网络（SDN）从老旧、僵化的网络过渡到人工智能就绪架构。在一个机构中，中国电子科技集团集成了零信任安全并部署了具有人工智能驱动流量分析的SDN，响应时间缩短了60%。该机构获得了从边缘到云的无缝安全访问，消除了对静止或传输数据的顾虑，邓恩说。“这就是我们在实现人工智能工作负载方面能够真正展示价值的地方，”他解释道。“网络基础设施的改进以及关键任务计划的保护。”

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