{"id":22349,"date":"2026-01-20T10:15:00","date_gmt":"2026-01-20T09:15:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.m-q.ch\/?p=22349"},"modified":"2026-01-20T10:15:00","modified_gmt":"2026-01-20T09:15:00","slug":"ki-appesantisce-e-rafforza-le-reti-in-egual-misura","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.m-q.ch\/it\/ki-appesantisce-e-rafforza-le-reti-in-egual-misura\/","title":{"rendered":"L'intelligenza artificiale appesantisce e rafforza le reti in egual misura"},"content":{"rendered":"
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Il traffico di dati generato dalle applicazioni di intelligenza artificiale sta portando le reti ai loro limiti. (Immagine: Depositphotos.com)<\/figcaption><\/figure>\n

Sempre pi\u00f9 organizzazioni si rivolgono alle reti definite dal software, come la SD-WAN, e all'orchestrazione della loro infrastruttura tramite il cloud per soddisfare la fame di prestazioni delle applicazioni e dei carichi di lavoro AI. Tuttavia, nonostante i progressi in queste aree, tre sfide caratterizzano questa nuova era della connettivit\u00e0:<\/p>\n

Sfida #1: sovraccarico del sistema a causa del traffico elevato\u00a0<\/h3>\n

I cluster di intelligenza artificiale richiedono requisiti energetici e di larghezza di banda ben oltre i limiti convenzionali: un singolo rack di GPU pu\u00f2 generare fino a 100 kilowatt di potenza termica e un traffico di decine di terabit al secondo durante l'elaborazione dei dati, il che comporta carichi enormi a livello fisico e logico. A livello fisico, hardware, cablaggio, alimentazione e raffreddamento raggiungono spesso i loro limiti. Ci\u00f2 comporta colli di bottiglia della larghezza di banda e hotspot, che aumentano la suscettibilit\u00e0 agli errori. A livello logico, l'enorme traffico di dati sovraccarica le infrastrutture di rete e software, causando congestione del traffico, colli di bottiglia nello storage e rischi per la sicurezza: Le soluzioni di cybersecurity spesso non sono adatte all'elevato flusso di dati e sono quindi meno in grado di riconoscere le anomalie.<\/p>\n

Sfida #2: maggiore superficie di attacco ai margini<\/strong><\/h3>\n

L'edge computing e la relativa decentralizzazione sono il prerequisito di base per un utilizzo agile dell'IA. Tuttavia, questa infrastruttura IT significativamente pi\u00f9 grande e distribuita crea un gran numero di nuovi punti di attacco per gli hacker: ogni sensore, ogni gateway e ogni server remoto diventa un potenziale punto debole che i criminali possono sfruttare per causare, ad esempio, interruzioni di servizio. Le interruzioni mirate ai margini sono particolarmente apprezzate dai criminali informatici per infiltrarsi nei sistemi centrali mentre i difensori sono distratti.<\/p>\n

Sfida #3: guasti a cascata dovuti al sovraccarico operativo<\/strong><\/h3>\n

Nonostante l'automazione di un numero sempre maggiore di processi di gestione della rete, il carico di lavoro per gli amministratori sta aumentando drasticamente. I motivi sono la carenza di manodopera qualificata e la crescente complessit\u00e0 delle infrastrutture di rete dovuta all'intelligenza artificiale e alle applicazioni edge. Il fattore umano rimane quindi un punto debole critico che aumenta il rischio di configurazioni errate, aggiornamenti mancati o errati e manutenzione reattiva dovuta al sovraccarico operativo. Le due opzioni per mitigare i guasti a cascata che ne derivano sono un grado di automazione ancora maggiore e l'implementazione di soluzioni OOB (out-of-band).<\/p>\n

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Dirk Schuma, Direttore vendite EMEA Nord di Opengear (Fonte: Opengear)<\/figcaption><\/figure>\n

Tuttavia, l'intelligenza artificiale non pone solo sfide, ma offre alle aziende nuove opportunit\u00e0 per aumentare l'efficienza, la sicurezza e la resilienza, soprattutto in combinazione con le reti fuori banda:\u00a0<\/p>\n

Opportunit\u00e0 #1: meno tempi di inattivit\u00e0 grazie all'analisi predittiva<\/strong><\/h3>\n

Gli strumenti di analisi predittiva basati sull'intelligenza artificiale aiutano le aziende a identificare i limiti di capacit\u00e0, a prevedere le interruzioni e a ottimizzare le finestre di manutenzione. L'era della gestione puramente reattiva della rete sta per finire. L'integrazione di strumenti di automazione NetOps estende queste funzioni, assumendo compiti ricorrenti ed eliminando gli errori di configurazione, due fattori eminenti nel verificarsi dei tempi di inattivit\u00e0.<\/p>\n

Opportunit\u00e0 #2: MTTR pi\u00f9 basso grazie alle reti auto-riparanti<\/strong><\/h3>\n

L'intelligenza artificiale sta diventando la chiave per reti affidabili e resilienti. Oggi esistono sistemi di intelligenza artificiale che analizzano i dati di telemetria, rilevano le anomalie e avviano automaticamente misure di ripristino anche prima che gli utenti notino un guasto. Le soluzioni intelligenti fuori banda integrano queste capacit\u00e0 mantenendo la connessione alle risorse di rete anche in caso di guasto della rete di produzione. Insieme, le soluzioni AI e OOB costituiscono la base per le reti auto-riparanti e riducono drasticamente il tempo medio di ripristino (MTTR).<\/p>\n

Opportunit\u00e0 #3: Modelli ibridi per sistemi legacy e AI-nativi<\/h3>\n

Le aziende che vogliono rendere la propria infrastruttura di rete adatta al futuro devono armonizzare l'affidabilit\u00e0 delle reti legacy con i vantaggi dell'orchestrazione e del monitoraggio supportati dall'intelligenza artificiale. In questo contesto, una vera modernizzazione non significa semplicemente sostituire i vecchi hardware e software, ma piuttosto integrare in modo significativo le nuove soluzioni in quelle esistenti. La gestione fuori banda aiuta le aziende a raggiungere questo obiettivo, fornendo un livello di controllo universale per i sistemi legacy e quelli all'avanguardia basati sull'intelligenza artificiale.<\/p>\n

\u201eLa gestione dei sistemi di intelligenza artificiale \u00e8 un lavoro duro per gli amministratori di rete e mette a dura prova hardware e software\u201c, spiega Dirk Schuma, Sales Manager EMEA North di Opengear. \u201eLa combinazione di funzionalit\u00e0 AI e soluzioni out-of-band \u00e8 un vero e proprio game changer in questo contesto, in quanto ha il potenziale di aumentare in modo significativo la resilienza delle reti\u201c.\u201c<\/p>\n

Fonte: Opengear<\/a><\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

L'era dell'intelligenza artificiale comporta sfide importanti per l'infrastruttura di rete delle aziende. La buona notizia \u00e8 che la loro padronanza aprir\u00e0 nuove opportunit\u00e0. Opengear, fornitore di soluzioni di gestione fuori banda per la protezione delle infrastrutture critiche, analizza da vicino le tre sfide e le opportunit\u00e0 pi\u00f9 importanti.<\/p>","protected":false},"author":10,"featured_media":22350,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[3303],"tags":[3435,5922,3327],"class_list":["post-22349","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-qualitaetsmanagement","tag-kuenstliche-intelligenz","tag-netzwerkinfrastruktur","tag-qualitaetsmanagement"],"acf":[],"yoast_head":"\nKI belastet und st\u00e4rkt Netzwerke gleichermassen - MQ Management und Qualit\u00e4t<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Das KI-Zeitalter hat f\u00fcr die Netzwerkinfrastruktur von Unternehmen grosse Herausforderungen im Gep\u00e4ck. 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