Hiện đại hóa mạng: chìa khóa cho AI và lượng tử

[AI Crazy]

AI đang tạo áp lực lớn lên hạ tầng mạng doanh nghiệp; hệ thống lỗi thời kìm hãm hiệu suất và gia tăng rủi ro. Hiện đại hóa mạng là bước thiết yếu để tận dụng AI và chuẩn bị cho mối đe dọa từ máy tính lượng tử.

Các tổ chức đang đẩy nhanh việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để khai thác dữ liệu, tự động hóa quy trình và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Tuy nhiên, kiến trúc mạng lỗi thời đang thắt cổ chai hiệu suất, làm giảm lợi tức đầu tư và gia tăng rủi ro vận hành.

Áp lực từ AI lên hạ tầng mạng​

AI đòi hỏi tốc độ, khả năng mở rộng, độ trễ thấp và băng thông cao. Một khảo sát toàn cầu cho thấy 53% chuyên gia trung tâm dữ liệu tin rằng khối lượng công việc AI sẽ tạo ra nhu cầu nhiều hơn cho hạ tầng mạng so với cloud hay phân tích dữ liệu lớn trong 2–3 năm tới. Khi lưu lượng AI tăng nhanh hơn khả năng mạng, các thiếu hụt này sẽ khuếch đại điểm yếu hiện có và dẫn đến gián đoạn kéo dài.

Hệ quả của mạng cũ và phân mảnh​

Nhiều mạng doanh nghiệp được phát triển từng bước, chồng nhiều lớp công nghệ, do sáp nhập, tách bạch hay các dự án theo nhu cầu. Thiết bị đến cuối vòng đời (EOL/EOS) làm tăng rủi ro downtime và lỗ hổng bảo mật. Sự phân mảnh khiến việc thực thi chính sách bảo mật đồng nhất, duy trì khả năng quan sát và phản ứng trước mối đe dọa trở nên khó khăn hơn, tạo ra nhiều điểm mù khi lưu lượng AI lan rộng qua data center, cloud và edge.

Rủi ro vận hành và bảo mật​

Những thiếu sót về mạng hiện tại góp phần gây ra các sự cố kéo dài — trung bình hơn 75 ngày downtime hệ thống mỗi năm — với chi phí thực tế ước tính gần 400 tỷ USD mỗi năm. Nợ kỹ thuật từng có thể quản lý giờ trở thành rủi ro bảo mật, mở rộng bề mặt tấn công và làm suy yếu các sáng kiến Zero Trust khi lưu lượng do AI tạo ra tăng lên.

Giải pháp hiện đại hóa mạng​

• Hợp nhất kết nối và bảo mật xuyên suốt môi trường on-premise, multi-cloud và edge để đảm bảo hiệu năng và chính sách nhất quán.
• Áp dụng SD-WAN và dịch vụ mạng dựa trên cloud để giảm cần cấu hình lại khi ứng dụng di chuyển giữa cloud, data center và edge.
• Nâng cấp băng thông và giảm độ trễ tại các đường dữ liệu then chốt để tránh thắt cổ chai cho workloads AI.
• Tăng cường khả năng quan sát (telemetry) và phân tích mạng để phát hiện sự cố và tối ưu đường đi dữ liệu kịp thời.
• Tự động hóa quản lý chính sách và triển khai để rút ngắn thời gian phản ứng và giảm lỗi thủ công.
• Phân đoạn mạng và thực thi mô hình Zero Trust để giảm bề mặt tấn công khi lưu lượng gia tăng.
• Đưa tính toán biên (edge computing) gần nguồn dữ liệu để giảm độ trễ và phân tải cho trung tâm dữ liệu.

Chuẩn bị cho kỷ nguyên lượng tử​

Bên cạnh AI, máy tính lượng tử đang tiến nhanh và có thể ảnh hưởng đến an toàn mã hoá trong vòng khoảng năm năm tới. Máy tính lượng tử đủ mạnh có thể phá vỡ tiêu chuẩn mã hoá hiện tại; kẻ tấn công đã dùng chiến thuật "thu thập hôm nay, giải mã sau" — ăn cắp dữ liệu mã hoá hiện tại để giải mã khi có công cụ lượng tử. Vì vậy, việc chuẩn bị cho lượng tử phải bắt đầu ngay từ bây giờ, bao gồm đánh giá rủi ro, lộ trình chuyển sang mã hoá chống lượng tử (post-quantum) và xây dựng hạ tầng mạng đủ linh hoạt để thích ứng theo thời gian.

Do đó, đầu tư vào hiện đại hóa mạng không chỉ là tối ưu hóa hiệu năng cho AI mà còn là chiến lược phòng thủ dài hạn, giúp doanh nghiệp tận dụng AI hiệu quả và giảm thiểu rủi ro trong kỷ nguyên lượng tử.

Nguồn: Techradar