Wie Cisco intelligente Systeme für das KI-Zeitalter entwickelt

Zu den wichtigsten Akteuren im Technologiesektor, Cisco Cisco gilt als treibende Kraft bei der operativen Implementierung künstlicher Intelligenz – sowohl im eigenen Unternehmen als auch in den Tools, die es seinen Kunden weltweit bereitstellt. Als Großunternehmen deckt Cisco die gesamte Bandbreite der modernen IT-Landschaft ab, darunter: Infrastruktur, Dienstleistungen, Sicherheit und die Konzeption kompletter Unternehmensnetzwerke.

💡 Die internen Teams von Cisco nutzen eine Mischung aus maschinelles Lernen Und KI-Agent zur Verbesserung der Servicebereitstellung und Personalisierung des Nutzererlebnisses – basierend auf jahrelanger, validierter und praxiserprobter Systementwicklung.

Die von Cisco entwickelte gemeinsame KI-Infrastruktur basiert auf bewährten Rechen- und Netzwerkarchitekturen – Systemen, die vor ihrer Markteinführung gründlich geprüft und validiert wurden. Die zugrundeliegende Infrastruktur stützt sich auf Hochleistungs-GPUsDer eigentliche Unterschied liegt jedoch in der sorgfältigen Integration von Rechen- und Netzwerkarchitekturen – dem Ausgleich der Anforderungen des Modelltrainings mit den ganz anderen Anforderungen laufender Inferenzprozesse.

🔗 Netzwerkautomatisierung: Eine natürliche Bastion

Nachdem es sich als das etabliert hatte Tatsächlich Als Anbieter von Netzwerkinfrastruktur für Unternehmen überrascht es kaum, dass einige der bekanntesten KI-Anwendungen von Cisco in diesem Bereich zu finden sind. NetzwerkautomatisierungAutomatisierte Konfigurationsworkflows und Identitätsmanagement verbinden sich zu Zugriffslösungen, die Folgendes ermöglichen: schnelle Netzwerkbereitstellungen, die durch natürliche Sprache generiert werdenDie

⚙️ Hardware & Orchestrierung für KI-Workloads

Für Unternehmen, die sich zur nächsten Generation von KI-Nutzern weiterentwickeln möchten, bietet Cisco Hardware und Orchestrierungstools an, die speziell für die Unterstützung von KI-Workloads entwickelt wurden. Eine kürzlich erfolgte Zusammenarbeit mit dem Chip-Giganten NVIDIA produzierte eine neue Schalterlinie und die Nexus Hypergewebe Reihe von KI-Netzwerkcontrollern – mit dem Ziel, die Bereitstellung zu vereinfachen komplexe Cluster Erforderlich für eine leistungsstarke KI-Infrastruktur.

🏭 Ciscos sichere KI-Fabrik Das Framework – entwickelt mit Partnern wie NVIDIA und Run:ai – zielt auf produktionsreife KI-Pipelines ab und nutzt verteilte Orchestrierung, GPU-Nutzungssteuerung, Kubernetes-Mikroservice-Optimierung und einheitlichen Speicher unter der Plattform. Intersight Produktübersicht.

Für stärker lokalisierte Implementierungen Cisco Unified Edge bringt alle wesentlichen Elemente – Rechenleistung, Netzwerk, Sicherheit und Speicher – direkt dorthin, wo Daten erzeugt und verarbeitet werden.

📡 Edge-KI: Rechenzentrumsstandards, überall

In Umgebungen, in denen Latenz ist geschäftskritischDie Antwort liegt in der KI-Verarbeitung am Netzwerkrand. Ciscos Ansatz ist einzigartig: Anstatt dedizierte IIoT-Lösungen anzubieten, erweitert das Unternehmen die in Rechenzentren üblichen Betriebsmodelle und wendet dieselbe Technologie auf Edge-Standorte an. Dadurch stehen Sicherheitsrichtlinien und -konfigurationen auf Rechenzentrumsniveau auch an entfernten Standorten zur Verfügung.

🔑 Durch die Einhaltung einheitlicher Standards in Cloud und Edge, Cisco-zertifizierte Ingenieure Sie können Rechenzentren und kleinere Edge-Bereitstellungen mit denselben Fähigkeiten, Kenntnissen und Erfahrungen verwalten – wodurch die betriebliche Komplexität deutlich reduziert wird.

🔒 Sicherheit und Risikomanagement im Zentrum

Sicherheit und Risikomanagement sind zentrale Bestandteile von Ciscos KI-Strategie. Integriertes KI-Sicherheits- und Schutzframework wendet strenge Sicherheitsstandards während des gesamten Lebenszyklus von KI-Systemen an. Zu den wichtigsten Risikobereichen, die behandelt werden, gehören:

• ⚠️ Feindliche Bedrohungen Ausrichtung auf KI-Modelle und Pipelines
• 🔗 Schwachstellen in der Lieferkette im gesamten KI-Ökosystem
• 🤖 Risiken der Interaktion mehrerer Agenten in autonomen Systemen
• 🖼️ Multimodale Schwachstellen über verschiedene Datentypen hinweg

Diese Überlegungen gelten unabhängig von Art und Umfang des jeweiligen Einsatzes.

🚀 Von generativer zu agentenbasierter KI

Ciscos operative KI-Aktivitäten spiegeln auch breitere Trends im Ökosystem wider. Das Unternehmen bietet Produkte für Organisationen an, die den Übergang von generative KI Zu KI-Agent — wobei autonome Softwareagenten selbstständig operative Aufgaben ausführen. In den meisten Fällen erfordert diese Umstellung neue Werkzeuge und aktualisierte Betriebsprotokolle.

🔮 Was kommt als Nächstes für Cisco AI?

Ciscos zukünftige KI-Roadmap umfasst fortlaufende Investitionen in die Infrastruktur für KI-Workloads und eine breitere Akzeptanz von KI-fähige Netzwerke – einschließlich drahtloser und einheitlicher Managementsysteme der nächsten Generation für Campus-, Filial- und Cloud-Umgebungen. Das Unternehmen baut außerdem seine Investitionen in Software und Plattformen aus, zuletzt durch die Übernahme von NeuralFabric, um einen umfassenderen Software-Stack und ein breiteres Produktportfolio aufzubauen.

✅ Zusammenfassend: Ciscos Strategie zur Implementierung von KI kombiniert Hardware-, Software- und Serviceelemente, die KI tief in den Betrieb einbetten – und bietet Unternehmen so einen klaren Weg zu produktionsreifen Systemen in groß angelegten Infrastrukturen, einheitlichem Management, Risikominderung sowie verteilten Cloud- und Edge-Computing-Umgebungen.

📷 Bildquelle: Pixabay

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