Juniper Networks: l’AI per aumentare la sostenibilità in azienda

L'AI sta trasformando la società e le imprese, con il potenziale di modificare quasi ogni aspetto della vita quotidiana, e anche le applicazioni delle soluzioni AI-native sono praticamente illimitate. Gli esperti di Juniper Networks mostrano come l'AI possa giocare un ruolo chiave nella creazione e gestione di reti più efficienti. Oggi molte organizzazioni devono affrontare due questioni cruciali: l'uso efficace dell'AI e il miglioramento della sostenibilità. Le aziende hanno bisogno di soluzioni energeticamente più efficienti come parte dei programmi ESG (Environmental, Social, Governance). D'altro canto, quando si adotta l'AI, sorge una domanda sulla sua compatibilità con le strategie di sostenibilità. Infatti, l'uso dell'AI richiede enormi risorse di calcolo e un significativo consumo di energia nei data center, che supportano l’inference training e gestiscono i cluster GPU. Tuttavia, l'AI può avere un impatto positivo rilevante, permettendo di analizzare, progettare e gestire l'infrastruttura in modo più efficiente. Sebbene possa sembrare, a prima vista, un ostacolo per gli obiettivi di sostenibilità, l'infrastruttura AI offre un grande potenziale per ridurre le emissioni di CO² derivanti dal consumo energetico e dall'ottimizzazione delle risorse. L'AI può svolgere un ruolo cruciale nell’efficientamento dell'IT, in particolare dell'infrastruttura IT, supportando le iniziative di sostenibilità aziendale. Un esempio concreto è rappresentato dalle piattaforme di rete che utilizzano AI e automazione per garantire un funzionamento efficiente delle reti. L'AI e l'automazione possono sostenere le strategie di sostenibilità in molti modi. Tra questi, gli esperti di Juniper hanno individuato alcuni esempi tipici: Il monitoraggio continuo e le regolazioni automatiche possono ridurre notevolmente il consumo di energia. Grazie ad AIOps, le organizzazioni possono integrare la telemetria dell'infrastruttura IT in tempo reale con dati storici per generare insight pratici, come raccomandazioni per la gestione dell'energia. AIOps accelera il tempo di risoluzione dei problemi, riducendo il tempo e l'energia necessari per individuare, comprendere e risolvere un problema di rete, con una conseguente riduzione dell'impronta carbonica, oltre a migliorare l'esperienza degli utenti. Consentendo monitoraggio, test e risoluzione dei problemi da remoto, AIOps e le soluzioni di automazione possono ridurre fino all'85% le visite on-site ad alto impatto di carbonio. Il monitoraggio di tutte le connessioni di ciascun sistema, dispositivo, utente e applicazione può migliorare l'efficienza operativa. L’estensione della vita di prodotti e componenti attraverso design modulari semplifica le riparazioni e riduce i rifiuti elettronici. Lo spegnimento di alcune aree della rete quando non sono in uso, tramite una gestione proattiva dell'energia, garantisce prestazioni ottimali e un uso efficiente dell'energia. La riduzione della necessità di hardware on premise – grazie alla consolidazione dell'hardware, come SSR (Session Smart Routing) e NAC (Network Access Control) integrato, oltre al controller basato su cloud – diminuisce il numero di dispositivi fisici richiesti, riducendo così il consumo energetico e i rifiuti elettronici a fine vita. L'automazione basata su cloud riduce la domanda energetica nelle sedi fisiche. "Gli obiettivi aziendali legati al miglioramento della sostenibilità e all’implementazione di soluzioni AI innovative non sono necessariamente incompatibili e un’iniziativa non deve per forza impattare negativamente sull’altra," sottolinea Mario Manfredoni, senior director South Europe di Juniper Networks. "Un esempio concreto è la nostra AI-Native Networking Platform per le reti moderne, che da un lato offre alte prestazioni, un’esperienza utente ottimizzata e costi operativi ridotti, e dall’altro fornisce un framework AI-centric per ridurre l'impronta carbonica e migliorare l'efficienza energetica".