La IA Moderna Requiere NaaS: El Futuro de las Redes Distribuidas

Han quedado atrás los días de ejecutar operaciones de IA en un solo centro de datos o instalación centralizada en la nube. Las aplicaciones de IA modernas deben aprovechar servicios y capacidades altamente distribuidos. Unir estos recursos sin problemas requiere un nuevo enfoque de redes. Aquí entra NaaS (Network-as-a-Service), que, como su nombre indica, es un modelo de servicios en la nube donde los proveedores entregan capacidades de red —conectividad, seguridad y gestión— a las empresas bajo demanda y típicamente mediante suscripción.

Un vistazo rápido a cómo funcionan las aplicaciones de IA modernas ilustra la necesidad de NaaS. Para empezar, los datos utilizados para entrenar modelos de IA suelen almacenarse y generarse en diferentes lugares. Los recursos de computación para entrenar modelos y ejecutar inferencia a menudo están dispersos, especialmente con el auge de nuevas ofertas como GPU-as-a-Service y Neoclouds. La necesidad de análisis rápido y insights accionables en aplicaciones en tiempo real significa que el procesamiento de datos y la inferencia deben realizarse cerca de donde se generan los datos o donde ocurre la acción (por ejemplo, un coche autónomo maniobrando alrededor de un obstáculo en la carretera).

Teniendo en cuenta estos factores, la convergencia de IA y redes recibió considerable atención este año. Mplify (anteriormente MEF), la organización que ha estado impulsando el mercado NaaS durante años, incorporó la IA a su ámbito. "Hemos pasado a un rol de IA", dijo Pascal Menezes, CTO de Mplify. Señaló que con agentes y modelos de IA de todo tipo en todas partes, las redes se han vuelto muy críticas.

Ver también: Por Qué la IA en Tiempo Real Necesita Computación en la Nube Distribuida en el Edge

Llega NaaS

Hoy, las empresas y los proveedores que entregan servicios para apoyar esfuerzos de IA esencialmente necesitan conectividad de IA como servicio. Ahí es donde NaaS puede jugar un papel crítico.

NaaS es un modelo de consumo tipo nube para redes. En lugar de que las empresas posean, configuren y gestionen su propio hardware y software de red, pueden consumir conectividad, ancho de banda, seguridad y funciones de optimización bajo demanda de un proveedor.

Aspectos clave incluyen:

• Bajo demanda y basado en suscripción: Similar a SaaS o IaaS, las empresas pueden escalar hacia arriba o abajo según el uso.
• Automatización dirigida por políticas: Las funciones de red se exponen como APIs y servicios en lugar de configuración manual.
• Infraestructura abstraída: Las empresas no necesitan preocuparse por enlaces físicos, enrutamiento o hardware específico de proveedores.

Ver también: Qué Son los Neoclouds y Por Qué la IA los Necesita

El Papel de Mplify en NaaS

Mplify tiene una larga historia de llevar tecnologías de conectividad al mercado. Su enfoque en marcos, APIs de orquestación de servicios de ciclo de vida (LSO) y certificaciones ayudó a que Carrier Ethernet se convirtiera en una oferta omnipresente en la que las empresas confiaron durante décadas.

El grupo ha seguido un camino similar con NaaS. Ha desarrollado APIs LSO y marcos que permiten a los proveedores de servicios exponer servicios de red —como SD-WAN, Secure Access Service Edge (SASE) y más— de forma estandarizada.

Con los estándares de Mplify, las empresas pueden ordenar, activar y monitorizar servicios de red a través de múltiples operadores como si trataran con un único proveedor de nube. Además, los proveedores pueden certificar sus ofertas contra los estándares de Mplify, lo que aumenta la confianza y acelera la adopción.

Por Qué NaaS es Importante para la IA

La IA, la computación en el edge y la aceleración GPU son altamente distribuidas e intensivas en recursos. Requieren conectividad flexible. Las cargas de trabajo de IA pueden estallar entre centros de datos, nubes y sitios edge. NaaS permite a empresas y proveedores crear enlaces de alto ancho de banda solo cuando se necesitan. Con ello, NaaS soporta requisitos fluctuantes basados en cambios predecibles e imprevistos en la demanda empresarial.

Las aplicaciones de IA modernas también necesitan baja latencia y Quality of Service (QoS) asegurada. Ese es otro ámbito donde NaaS puede jugar un papel. Por ejemplo, la inferencia en el edge (por ejemplo, en manufactura o sistemas autónomos) necesita redes deterministas y confiables. NaaS permite garantías de rendimiento basadas en políticas. En este sentido, los proveedores NaaS generalmente ofrecen acuerdos de nivel de servicio (SLAs) que garantizan niveles específicos de rendimiento, fiabilidad y disponibilidad.

Un aspecto adicional de NaaS es que integra estrechamente la seguridad. Eso es importante porque, con GPUs distribuidas y nodos edge, la superficie de ataque se expande. NaaS integra la seguridad como parte de la estructura del servicio. La mayoría de ofertas NaaS soportan SASE, que combina capacidades de conectividad de red de área amplia (WAN) con funciones de seguridad de red, como pasarelas web seguras, acceso a red de confianza cero (ZTNA), firewall-as-a-service (FWaaS) y broker de seguridad de acceso a la nube (CASB).

Conclusión

Las empresas están acostumbradas a ofertas de computación-como-servicio. Sin embargo, a medida que expanden sus iniciativas de IA y utilizan nuevas ofertas como GPU-as-a-Service, las capacidades de computación rápidamente abruman la red subyacente. Eso crea cuellos de botella e introduce problemas de rendimiento.

NaaS ayuda a abordar estos problemas ofreciendo interconexiones elásticas de alto ancho de banda igualmente flexibles. Estos servicios aseguran que empresas y proveedores puedan mover grandes conjuntos de datos de IA y ejecutar modelos distribuidos sin introducir latencia u otros retrasos.