Platforma Cisco dla rozproszonych obciążeń AI

Informatec Digital » Zasoby » Platforma Cisco dla rozproszonych obciążeń AI

Eksplozja sztucznej inteligencji i agentów AI oraz rozwój sztucznych sieci neuronowych całkowicie zmieniają sposób, w jaki projektujemy sieci, centra danych i platformy obliczeniowe. Wiele organizacji zetknęło się już z tą rzeczywistością: projekty pilotażowe działają w laboratorium, ale gdy chodzi o skalowanie, infrastruktura zawodzi, wąskie gardła pojawiają się wszędzie, a opóźnienia uniemożliwiają podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym.

W tym kontekście Cisco buduje kompleksowy ekosystem platform dla rozproszonych obciążeń , zarówno tradycyjnych, jak i opartych na sztucznej inteligencji (AI), od brzegu sieci po połączenia między dużymi centrami danych w celu tworzenia ogromnych klastrów. Trzy filary tego podejścia wyróżniają się: nowa zintegrowana platforma Cisco Unified Edge dla rozproszonej AI, hybrydowe platformy zarządzania, takie jak Cisco Intersight i Nexus Dashboard , oraz nowy Cisco 8223 z Silicon One P200 , zaprojektowany dla sieci szkieletowych, które przenoszą masowy ruch AI między centrami danych.

Dlaczego obecna infrastruktura nie spełnia wymagań sztucznej inteligencji

Jednym z kluczowych punktów, które Cisco wprost podkreśla, jest to, że ponad połowa projektów pilotażowych AI jest wstrzymana z powodu ograniczeń infrastrukturalnych. Nie chodzi o brak pomysłów czy modeli, ale raczej o brak rzeczywistych możliwości niezawodnego, bezpiecznego i skalowalnego uruchamiania tych obciążeń.

Problem wynika z faktu, że obciążenia AI przesunęły się ze scentralizowanego szkolenia na rozproszone wnioskowanie w czasie rzeczywistym . Modele, a zwłaszcza agenci AI, nie znajdują się już wyłącznie w dużym klastrze w centrum danych: zaczynają przenosić się tam, gdzie generowane są dane i podejmowane są decyzje, takie jak sklepy, fabryki, szpitale, stadiony czy oddziały banków.

Ta zmiana całkowicie transformuje ruch sieciowy . Zamiast mniej lub bardziej przewidywalnych impulsów, generowane są ciągłe przepływy o wysokiej intensywności. Cisco precyzuje, że zapytania agentów AI mogą generować nawet 25 razy większy ruch sieciowy niż tradycyjny chatbot , zwiększając tym samym obciążenie sieci, szkieletów i platform obliczeniowych.

Jednocześnie firma zauważa, że ​​75% danych korporacyjnych jest już tworzonych i przetwarzanych poza tradycyjnym centrum danych , na krawędzi sieci. Oczekiwanie, że wszystkie te informacje będą przesyłane tam i z powrotem do centralnego centrum danych, jest nierealne: opóźnienia gwałtownie rosną, łącza ulegają przeciążeniu, a koszty przepustowości gwałtownie rosną.

Jak podsumowuje Jeetu Patel, prezes i dyrektor ds. produktów w Cisco , obecna infrastruktura po prostu nie jest gotowa na obsługę sztucznej inteligencji na dużą skalę . Według niego, przetwarzanie danych musi znaleźć się tam, gdzie interakcje z klientami i podejmowane są decyzje: w oddziale, sklepie, fabryce, na stadionie czy w dowolnym innym miejscu na obrzeżach sieci.

Cisco Unified Edge: Zintegrowana platforma dla rozproszonych obciążeń AI

Cisco wprowadziło Unified Edge jako zintegrowaną platformę obliczeniową zaprojektowaną specjalnie do obsługi rozproszonych, opartych na agentach obciążeń AI, jak najbliżej źródła danych. Jest to w istocie konwergentna architektura, która łączy moc obliczeniową, sieć, pamięć masową i zabezpieczenia w jeden system zorientowany na krawędź sieci.

Firma pozycjonuje je jako kompleksowe rozwiązanie dla tak zróżnicowanych sektorów, jak handel detaliczny, opieka zdrowotna, produkcja i usługi finansowe . Celem jest, aby było ono równie przydatne dla sieci sklepów, zakładu produkcyjnego czy szpitala, które potrzebują reakcji w milisekundach, bez konieczności ciągłego polegania na chmurze lub centralnym centrum danych.

Według Cisco, Unified Edge stanowi wspólną podstawę do obsługi zarówno tradycyjnych obciążeń, jak i zaawansowanych zastosowań sztucznej inteligencji . Obejmuje to wszystko, od aplikacji czasu rzeczywistego, które mogą działać na procesorach, po obciążenia intensywnie wykorzystujące GPU, związane ze złożonymi wnioskami, modelami generatywnymi czy agentami autonomicznymi.

Kluczową cechą jest to, że platforma została zaprojektowana tak, aby się rozwijać bez konieczności całkowitej wymiany . Zamiast wymieniać sprzęt co kilka lat, modułowa architektura pozwala na rozbudowę procesora, karty graficznej, sieci lub pojemności pamięci masowej w miarę wzrostu potrzeb w zakresie sztucznej inteligencji, chroniąc początkową inwestycję.

Aby wzmocnić swoje praktyczne podejście, Cisco współtworzyło platformę Unified Edge z klientami z branży handlu detalicznego, produkcji, bankowości i opieki zdrowotnej . Informacje z tych sektorów wpłynęły zarówno na architekturę techniczną, jak i sposób wdrażania, zabezpieczania i zarządzania platformą na dużą skalę, w rzeczywistych scenariuszach, a nie tylko w laboratorium.

Konwergentna architektura i modułowa obudowa: procesor, procesor graficzny, sieć i pamięć masowa

Sercem Unified Edge jest konwergentna architektura, która łączy moc obliczeniową, sieć i pamięć masową w ramach jednej platformy fizycznej. Nie chodzi o dodawanie oddzielnych elementów, ale o integrację wszystkich elementów składowych w jedną, zoptymalizowaną pod kątem rozwiązań brzegowych konstrukcję.

System opiera się na modułowej obudowie, która obsługuje wiele konfiguracji procesorów CPU i GPU , umożliwiając dostosowanie mocy obliczeniowej do każdego scenariusza. Mały zakład może zacząć od lżejszej konfiguracji, podczas gdy zakład przemysłowy wykorzystujący wizję komputerową lub szpital z analizą obrazów medycznych może zdecydować się na większą liczbę procesorów GPU już od pierwszego dnia.

Co więcej, Unified Edge obejmuje wydajne sieci SD-WAN , zaprojektowane z myślą o efektywnym i bezpiecznym łączeniu lokalizacji brzegowych z rdzeniem sieci korporacyjnej lub chmurą. Ta łączność jest niezbędna do przenoszenia modeli, danych i telemetrii bez tworzenia wąskich gardeł.

Platforma obejmuje również redundantne systemy zasilania i chłodzenia , zaprojektowane w celu zapewnienia ciągłości działania w środowiskach, w których awaria zasilania lub awaria termiczna nie wchodzą w grę. Wstępnie walidowane projekty Cisco zapewniają spójną i powtarzalną integrację wszystkich tych elementów (obliczeń, pamięci masowej, sieci, zasilania i chłodzenia).

Taka modułowość w połączeniu z konwergencją zasobów umożliwia organizacjom wdrażanie przetwarzania brzegowego w sposób skalowalny , bez konieczności całkowitego przeprojektowywania infrastruktury za każdym razem, gdy pojawiają się nowe obciążenia związane ze sztuczną inteligencją lub gdy konieczne jest rozszerzenie zainstalowanej mocy obliczeniowej.

Wnioskowanie w czasie rzeczywistym i obciążenia oparte na agentach

Jednym z głównych przesłań Cisco jest to, że Unified Edge jest zoptymalizowany pod kątem wnioskowania AI w czasie rzeczywistym i inteligentnych obciążeń opartych na agentach . Zamiast po prostu centralnie uruchamiać modele, platforma umożliwia ich wdrożenie blisko miejsc, w których podejmowane są kluczowe decyzje.

Jest to kluczowe na przykład w fabrykach, które muszą wykrywać anomalie w czasie rzeczywistym , w sklepach, które chcą natychmiast spersonalizować obsługę klienta, czy w placówkach opieki zdrowotnej, gdzie każda milisekunda ma znaczenie w analizie danych klinicznych. We wszystkich tych przypadkach ciągłe przesyłanie danych do odległej chmury jest nieopłacalne ze względu na opóźnienia i koszty.

Rozwiązanie Unified Edge zostało zaprojektowane tak, aby umożliwić ewolucję obciążeń w czasie . Dzisiaj może obsługiwać „klasyczne” aplikacje, które są w dużej mierze oparte na procesorach, a jutro może służyć jako podstawa dla złożonych modeli wykorzystujących procesory graficzne (GPU). Ta hybrydowa konstrukcja pomaga firmom radzić sobie z obecnymi realiami, jednocześnie przygotowując się na przyszłość, w której sztuczna inteligencja będzie znacznie bardziej intensywna.

Architektura obejmuje całą ścieżkę sieci, od jej krawędzi do jądra , dzięki czemu agenci i modele mogą działać lokalnie, a także koordynować swoje działania z centralnymi zasobami, gdy potrzebna jest większa moc lub agregacja danych.

Takie podejście zmniejsza ryzyko „uwięzienia” organizacji w jednym typie obciążenia, a jednocześnie sprzyja powstawaniu nowych, niewyobrażalnych jeszcze przypadków użycia , obsługiwanych przez tę samą bazę technologiczną.

Centralne zarządzanie z Cisco Intersight i zautomatyzowane operacje

Wdrożenie setek, a nawet tysięcy węzłów brzegowych bez solidnej płaszczyzny sterowania byłoby niemożliwe do opanowania. Właśnie dlatego Cisco zintegrowało scentralizowane zarządzanie z Unified Edge za pośrednictwem Cisco Intersight , hybrydowej platformy do zarządzania chmurą, z której korzysta już wielu klientów w centrach danych i środowiskach chmury prywatnej.

Celem jest umożliwienie zespołom IT monitorowania, konfigurowania, automatyzowania i aktualizowania infrastruktury brzegowej bez konieczności fizycznego przemieszczania się do każdej lokalizacji. Obejmuje to wszystko, od początkowego provisioningu (z praktycznie „bezobsługowymi” wdrożeniami) po aktualizacje oprogramowania sprzętowego, zarządzanie politykami i rozwiązywanie incydentów.

Rozwiązanie Intersight uzupełniają zaawansowane funkcje, takie jak usługa Intersight Kubernetes Service , która upraszcza zarządzanie cyklem życia klastrów Kubernetes i aplikacji kontenerowych, niezależnie od ich lokalizacji: w centrum danych, chmurze publicznej czy na brzegu sieci. Idealnie wpisuje się to w trend pakowania aplikacji AI i mikrousług w kontenery.

Platforma integruje również Intersight Workload Optimizer , narzędzie zapewniające wgląd w czasie rzeczywistym w wykorzystanie zasobów i pomagające zrównoważyć wydajność z kosztami. Dzięki tej funkcji zespoły IT mogą automatycznie dostosowywać wykorzystanie procesora, pamięci lub pamięci masowej dla każdej aplikacji, zapobiegając nadmiernemu przydzielaniu zasobów i przeciążeniu systemu.

Wreszcie, integracja z AppDynamics pozwala na korelację zachowania infrastruktury z doświadczeniem użytkownika na poziomie aplikacji, co pozwala przewidywać problemy, które mogłyby wpłynąć na wydajność kluczowych usług. Wszystko to sprawia, że ​​działanie platformy jest znacznie bardziej proaktywne niż reaktywne.

Obserwowalność od początku do końca: Splunk i ThousandEyes

Aby zarządzanie rozproszone rzeczywiście działało, niezbędna jest możliwość obserwacji. Cisco zintegrowało konektory ze Splunk i ThousandEyes w ramach Unified Edge – dwóch narzędzi zapewniających szczegółowy wgląd w to, co dzieje się w sieci i systemach.

Dzięki Splunk organizacje mogą agregować metryki, logi i zdarzenia z platformy , analizować je w czasie rzeczywistym i stosować wykrywanie anomalii lub zaawansowane korelacje. Przekłada się to na znacznie większą zdolność wykrywania incydentów, zanim staną się poważnym problemem.

ThousandEyes z kolei oferuje kompleksowy wgląd w wydajność sieci i usług cyfrowych , w tym w część internetu pozostającą poza bezpośrednią kontrolą klienta. Jest to szczególnie przydatne, gdy obciążenia AI opierają się na zewnętrznych usługach chmurowych, interfejsach API lub połączeniach między lokalizacjami.

Połączenie Intersight, Splunk i ThousandEyes ma na celu „demokratyzację” zarządzania infrastrukturą , umożliwiając zespołom NetOps, SecOps, DevOps i menedżerom aplikacji dzielenie się wspólnym widokiem rzeczywistości, zamiast działania w silosach.

W praktyce taka pełna obserwacja ułatwia skalowanie brzegowe, ustalanie priorytetów inwestycji sieciowych i podejmowanie decyzji na podstawie danych dotyczących lokalizacji rzeczywistych wąskich gardeł.

Wielowarstwowe zabezpieczenia i model Zero Trust na brzegu sieci

W miarę jak przetwarzanie danych przenosi się poza kontrolowane środowisko centrum danych, powierzchnia ataku znacząco się rozszerza w obliczu zagrożeń cyberbezpieczeństwa . Urządzenia wdrożone w sklepach, fabrykach lub oddziałach firm są bardziej narażone na zagrożenia fizyczne i cyberataki.

Cisco zaprojektowało Unified Edge z wielowarstwowym zabezpieczeniem opartym na modelu Zero Trust , w którym nic i nikt nie jest domyślnie uznawany za godny zaufania. Obejmuje to stałe uwierzytelnianie i autoryzację, głęboką segmentację oraz spójne zasady dla każdego punktu dostępowego i przepływu danych, uzupełnione o ulepszone zapory sieciowe.

Platforma obejmuje funkcje zabezpieczające przed manipulacją na poziomie sprzętowym , takie jak wykrywanie prób otwarcia lub modyfikacji systemu, a także szczegółową telemetrię umożliwiającą stałe monitorowanie stanu sprzętu i wykrywanie zachowań nietypowych.

Polityki bezpieczeństwa są stosowane spójnie we wszystkich węzłach, co zmniejsza prawdopodobieństwo wystąpienia rozbieżnych konfiguracji lub luk w zabezpieczeniach między lokalizacjami. Dzienniki audytu pomagają zachować zgodność z przepisami, gdy infrastruktura jest skalowana do dziesiątek lub setek lokalizacji.

To wbudowane zabezpieczenie można rozszerzyć, stosując zasady Zero Trust do każdej aplikacji i każdego modelu sztucznej inteligencji (AI) , chroniąc zarówno dane, jak i logikę i wnioski agentów. Ponieważ wiele operacji AI na krawędzi sieci przetwarza dane wrażliwe (dotyczące zdrowia, finansów i danych osobowych), to podejście jest szczególnie krytyczne.

Zwinne platformy IT dla środowisk wielochmurowych i hiperrozproszonych

Poza Unified Edge, Cisco poświęciło lata na tworzenie platform IT zaprojektowanych dla wielochmurowego i hiperrozproszonego świata . Podczas konferencji Cisco Partner Summit Digital firma podkreśliła, że ​​aplikacje stają się coraz bardziej rozproszone, pracownicy są bardziej mobilni, a wymagania stawiane systemom stale rosną.

Aby sprostać tym wymaganiom, Cisco wprowadza rozwiązania, które upraszczają operacje, zapewniają spójność w chmurach publicznych, prywatnych i brzegowych oraz łączą zespoły, narzędzia i infrastrukturę. Celem jest zapewnienie zespołom IT wspólnej struktury do zarządzania całym środowiskiem, przy jednoczesnym zachowaniu koncentracji na wydajności aplikacji.

Rozwiązania te obejmują Cisco Intersight jako hybrydową platformę zarządzania , sam Nexus Dashboard do obsługi sieci centrów danych obejmujących wiele chmur oraz systemy takie jak Cisco Identity Services Engine (ISE) , które rozszerzają podejście Zero Trust na dostęp do sieci w dowolnym miejscu.

Rolą Intersight, jak już wspomniano, jest stać się „najprostszą na świecie” hybrydową platformą chmurową , łączącą prywatne centra danych z chmurami publicznymi. Jej zdolność do zarządzania Kubernetes, optymalizacji obciążeń i korelowania infrastruktury z wydajnością aplikacji jest kluczowa w tym nowym scenariuszu.

Wszystko to wpisuje się w ogólną strategię Cisco polegającą na oferowaniu platform, a nie tylko odizolowanych produktów , pomagających organizacjom reagować na zakłócenia, przyspieszać wdrażanie rozwiązań chmurowych i przekształcać modele operacyjne IT w celu obsługi sztucznej inteligencji i nowoczesnych aplikacji.

Cisco Nexus Dashboard i Cisco ISE: sieć wielochmurowa i bezpieczny dostęp

W ramach tej strategii Cisco Nexus Dashboard wyróżnia się jako ujednolicony interfejs informacji i automatyzacji dla sieci centrów danych w wielu chmurach . Jego misją jest koordynacja, monitorowanie i zabezpieczanie sieci, od lokalnych obiektów po środowiska wirtualne i brzegowe.

Nexus Dashboard konsoliduje usługi orkiestracji, analityki i bezpieczeństwa na jednej platformie , ułatwiając wdrażanie aplikacji natywnych dla chmury i przyspieszając zwrot z inwestycji w infrastrukturę. Ten ujednolicony widok jest niezbędny dla organizacji łączących klastry AI i rozproszone obciążenia w wielu chmurach.

Cisco Identity Services Engine (ISE) działa jako centralny element upraszczający bezpieczny dostęp do sieci we wszystkich domenach . Inteligentnie identyfikuje szeroką gamę urządzeń, w tym punkty końcowe IoT, i egzekwuje spójne zasady z chmury.

Dzięki ISE firmy mogą rozszerzyć koncepcję miejsca pracy opartego na zasadzie zerowego zaufania na dowolną lokalizację i typ urządzenia , co jest kluczowe w sytuacji, gdy przetwarzanie danych i sztuczna inteligencja przemieszczają się na brzeg sieci, a liczba punktów końcowych rośnie.

Łącznie elementy te wzmacniają wizję Cisco dotyczącą spójnej platformy IT, na której sieć, zabezpieczenia i przetwarzanie danych działają w skoordynowany sposób , aby obsługiwać obciążenia tradycyjne i związane ze sztuczną inteligencją, nie tworząc niepotrzebnych warstw złożoności.

Cisco 8223 i Silicon One P200: szkielet obciążeń AI

Wraz ze wzrostem znaczenia przetwarzania brzegowego, duże klastry AI stale rosną pod względem rozmiaru i zużycia energii. Właśnie tutaj pojawia się nowy Cisco 8223 – system routingu zoptymalizowany pod kątem łączenia centrów danych i obsługi ogromnego ruchu generowanego przez obciążenia treningowe i wnioskowanie.

Według samej firmy, Cisco 8223 to jedyny w branży router Ethernet o stałej przepustowości 51,2 Tb/s, przeznaczony do obsługi ruchu AI między centrami danych . Jest on napędzany przez układ Cisco Silicon One P200 , który pełni funkcję rdzenia systemu i zapewnia wysoką przepustowość, energooszczędność i programowalność.

Powód istnienia tego zespołu jest oczywisty: możliwości obliczeniowe sztucznej inteligencji przekraczają już możliwości wielu indywidualnych centrów danych , wymuszając skalę horyzontalną i dystrybucję obciążeń w wielu lokalizacjach. Ten trend wymaga połączeń między centrami danych oddalonymi o setki kilometrów, z zachowaniem maksymalnej wydajności i niezawodności.

Brak optymalizacji punktów połączeń między centrami danych prowadzi do wąskich gardeł, problemów z wydajnością oraz nieefektywnego wykorzystania energii i zasobów . 8223 ma na celu rozwiązanie tego problemu, oferując dużą pojemność buforową, wysoką gęstość portów oraz opcje koherentnej optyki 800G dla odległości do 1.000 km.

Producenci, tacy jak Microsoft i Alibaba, oraz dostawcy, tacy jak Lumen, publicznie podkreślili, że Silicon One i systemy takie jak 8223 umożliwiają im budowę bardziej skalowalnych, programowalnych i wydajnych sieci szkieletowych w celu obsługi nowej fali obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją i chmurą.

Efektywność energetyczna, skalowalność i inteligencja w modelu 8223

Jedną z zalet Cisco 8223 jest jego energooszczędność . Jest on prezentowany jako najwydajniejszy system routingu na rynku dla sieci skalowalnych , o gęstości i zużyciu energii porównywalnym z przełącznikiem, pomimo bardzo dużej pojemności buforowej.

Pod względem skalowalności system oferuje 64 porty 800G i może przetwarzać ponad 20.000 miliardów pakietów na sekundę . Cisco wskazuje, że jest on w stanie skalować się do 3 eksabitów na sekundę, co plasuje go w czołówce globalnych infrastruktur połączeń międzysieciowych.

Procesor 8223 został zaprojektowany z myślą o absorbowaniu dużych skoków obciążenia związanych z trenowaniem modelu AI , utrzymując wydajność i zapobiegając spowolnieniom. Dzięki możliwościom buforowania procesora P200, może on obsługiwać gwałtowne wzrosty obciążenia, które w przeciwnym razie przeciążyłyby sieć.

Układ scalony P200 jest ponadto w dużym stopniu programowalny , co pozwala systemowi 8223 inteligentnie dostosowywać się do warunków sieciowych w czasie rzeczywistym i obsługiwać nowe protokoły i standardy bez konieczności wprowadzania zmian w sprzęcie.

Na poziomie operacyjnym sprzęt integruje się z platformami obserwacyjnymi Cisco, dzięki czemu klienci uzyskują szczegółowe informacje na temat zachowania ruchu AI , co ułatwia wykrywanie problemów, planowanie przepustowości i ciągłą poprawę wydajności.

Bezpieczeństwo i elastyczność sieci szkieletowych dla sztucznej inteligencji

Oprócz wysokiej wydajności, Cisco 8223 oferuje wiele warstw zabezpieczeń , od sprzętowych, przez programowe, po samą sieć. Oferuje takie funkcje, jak szyfrowanie z szybkością łącza z algorytmami odpornymi na ataki kwantowe , wbudowane zabezpieczenia oraz narzędzia do ciągłego monitorowania.

Te możliwości mają na celu ochronę ruchu danych AI między centrami danych , który często obejmuje zarówno cenne zestawy treningowe, jak i poufne wyniki. Połączenie ochrony kryptograficznej, zaawansowanej telemetrii i integracji z systemami obserwacji pomaga zabezpieczyć te krytyczne ścieżki.

Kolejną kluczową cechą jest elastyczność wdrożenia . Początkowo model 8223 jest oferowany ze wsparciem dla dystrybucji SONiC typu open source, a Cisco zapowiedziało już, że wsparcie dla systemu iOS XR będzie dostępne w późniejszym terminie. Ta otwartość pozwala klientom dostosować system do preferowanych modeli operacyjnych.

Układ P200 nie ogranicza się wyłącznie do układu 8223: można go wdrażać na modułowych i rozproszonych platformach , oferując spójną architekturę sieciową dla środowisk dostawców usług, jak również dużych przedsiębiorstw i hiperskalerów.

Cisco planuje również zintegrować P200 z ofertą Nexus z NX-OS , mając na celu zapewnienie wspólnej podstawy dla wydajnej sztucznej inteligencji, centrów danych i infrastruktur WAN, obsługiwanych przez tę samą rodzinę układów Silicon One ASIC.

Ekosystem partnerów i klientów, który napędza adopcję rozproszonej sztucznej inteligencji

Kluczowym czynnikiem wyróżniającym strategię Cisco jest szeroki ekosystem partnerów technologicznych, dostawców usług zarządzanych, niezależnych dostawców oprogramowania i sprzedawców , którzy działają jako dźwignia umożliwiająca praktyczne wprowadzenie tych platform na rynek.

W przypadku Unified Edge firma ściśle współpracowała z klientami z branży handlu detalicznego, produkcji, usług finansowych i opieki zdrowotnej, aby dostosować platformę do scenariuszy rzeczywistych: od zakładów z wieloma liniami produkcyjnymi po rozproszone oddziały banków lub sieci klinik i szpitali.

Partnerzy, tacy jak Intel, Verizon, Rockwell Automation i World Wide Technology, podkreślili, że brzeg sieci stał się nowym obszarem zastosowań sztucznej inteligencji (AI) i że zintegrowane rozwiązania, takie jak Unified Edge, odgrywają kluczową rolę w zapewnianiu zaawansowanych możliwości obliczeniowych i zabezpieczeń bezpośrednio w miejscu generowania danych.

Na przykład firma Intel podkreśla, że ​​połączenie jej układów scalonych z wiedzą firmy Cisco w zakresie obliczeń i sieci pozwala na rozszerzenie pełnej mocy centrum danych na krawędź sieci , podczas gdy firma Verizon podkreśla znaczenie tworzenia przyszłościowych platform brzegowych, które charakteryzują się prostotą, niezawodnością i spójnością.

Analitycy branżowi wskazują, że prawdziwy potencjał sztucznej inteligencji zostanie ujawniony, gdy wnioskowanie i analiza będą mogły naturalnie przenieść się na krawędź sieci , czyli tam, gdzie pochodzą dane. Zgadzają się, że podejście Cisco — integrowanie obliczeń, sieci i zabezpieczeń w modułowych rozwiązaniach — zmierza w tym kierunku.

Cała oferta Cisco — z Unified Edge dla brzegu sieci, Intersight i Nexus Dashboard do zarządzania wieloma chmurami, ISE dla bezpiecznego dostępu oraz 8223 z Silicon One P200 dla szkieletów o dużej przepustowości — przedstawia dość kompleksowy obraz tego, jak powinna wyglądać nowoczesna platforma obciążeń AI : rozproszona, modułowa, obserwowalna, zautomatyzowana, bezpieczna z założenia i wystarczająco elastyczna, aby obsługiwać firmy od bieżących aplikacji opartych na procesorach po najbardziej wymagające scenariusze inteligentnych agentów obsługiwanych przez procesory GPU i zaawansowane modele.