Optimierte Netzwerkpfade, globale Rechenzentrumspräsenz und intelligentes Routing sollen Unternehmen helfen, geschäftskritische KI-Anwendungen leistungsfähig und zugleich sicher zu betreiben.
Die wachsende Verbreitung von KI-Anwendungen in Unternehmen bringt eine fundamentale Herausforderung mit sich: Wie lassen sich hochperformante, latenzkritische KI-Workloads mit strengen Sicherheits- und Compliance-Anforderungen vereinen?
Eine von Netskope neu vorgestellte „AI Fast Path“-Architektur soll genau dieses Spannungsfeld auflösen. Im Mittelpunkt stehen Funktionen zur gezielten Optimierung von Netzwerkpfaden zu zentralen KI-Zielen – unabhängig davon, ob diese in Public Clouds, Private Clouds oder sogenannten Neo-Cloud-Umgebungen betrieben werden.
Die Technologie zielt darauf ab, Latenzzeiten und Betriebskosten zu reduzieren, die Anwendungsperformance zu steigern und gleichzeitig eine hohe Ausfallsicherheit sicherzustellen. Damit sollen Unternehmen KI-Anwendungen – einschließlich agentenbasierter KI-Systeme – unternehmensweit produktiv einsetzen können, ohne auf Sicherheitskontrollen verzichten zu müssen.
Wachsende Diskrepanz zwischen KI-Erwartung und Infrastrukturrealität
Der Druck auf IT-Organisationen steigt. Interne Fachbereiche erwarten schnelle, dialogfähige KI-Assistenten, automatisierte Entscheidungsprozesse und agentenbasierte Workflows in Echtzeit.
Gleichzeitig zeigt eine aktuelle Umfrage unter Führungskräften im Bereich Infrastruktur und Betrieb (I&O), dass lediglich 18 % der Befragten vollständig davon überzeugt sind, dass ihre bestehenden Teams und Budgets den Anforderungen an Performance, Resilienz und Sicherheit im KI-Zeitalter gewachsen sind.
Diese Diskrepanz führt in der Praxis häufig zu problematischen Kompromissen:
- Sicherheitsprüfungen werden reduziert oder umgangen, um Performanceverluste zu vermeiden.
- KI-Datenverkehr wird teilweise aus Inspektionsprozessen ausgenommen.
- Anwender suchen nach inoffiziellen Wegen („Shadow AI“), wenn offizielle Lösungen als zu langsam empfunden werden.
- Strategische KI-Projekte verzögern sich aus Sorge vor Sicherheits- oder Compliance-Risiken.
Die neue Architektur verfolgt daher einen klaren Ansatz: Sicherheit und Geschwindigkeit sollen nicht länger als Gegensätze verstanden werden, sondern als integrierte Designprinzipien einer modernen Netzwerk- und Cloud-Infrastruktur.
Technischer Ansatz: Optimierte KI-Datenpfade mit direkter Anbindung
Kern der Lösung ist eine globale, carrierfähige Private-Cloud-Infrastruktur mit vollständiger Rechenleistung in jeder Region. Anstatt sich primär auf öffentliche Cloud-Infrastrukturen oder Drittanbieter zu stützen, basiert das Modell auf direkter Kontrolle über die eigene Rechenzentrumsarchitektur.
Die AI-Fast-Path-Funktionen umfassen unter anderem:
- Beschleunigte Inferenz für dialogorientierte KI
Durch optimierte Pfade wird die „Time-to-First-Token“ (TTFT) reduziert – also die Zeitspanne zwischen Nutzereingabe und erster KI-Antwort. Gerade bei interaktiven Anwendungen entscheidet dieser Wert über die wahrgenommene Qualität der Nutzererfahrung.
- Effizienzsteigerung agentenbasierter KI
Agentenbasierte KI-Systeme arbeiten häufig mit mehrstufigen, iterativen Workflows, bei denen mehrere Modelle, Datenquellen und Verarbeitungsschritte ineinandergreifen.
Die Architektur beschleunigt diese komplexen Sequenzen durch Hochgeschwindigkeitsverbindungen, optimierte Datenrouten und kontinuierliche Anpassung der Netzwerkpfade.
- Leistungsoptimierung für Large Language Models (LLMs)
Beim Zugriff auf große, verteilte Datenbestände – etwa über Model-Context-Protocol-Gateways – entstehen häufig Engpässe. Die neue Infrastruktur minimiert zusätzliche Traffic-Hops und reduziert die Abhängigkeit von Transit-Anbietern.
- Unterstützung von Retrieval-Augmented Generation (RAG)
RAG-Architekturen kombinieren LLMs mit externen Wissensquellen. Die beschleunigte Konnektivität zwischen Modell und Datenquelle ermöglicht qualitativ hochwertigere, kontextreiche Echtzeitergebnisse.
Globale Skalierung und Netzwerkarchitektur im Detail
Die zugrunde liegende Infrastruktur umfasst:
- Mehr als 120 Rechenzentren in über 75 Regionen weltweit
- Vollständige Rechenleistung an jedem Standort
- Bereitstellung eines kompletten SASE-Stacks für Nutzer, Standorte und Geräte
- Integrierte Sicherheitsdienste einschließlich Security Service Edge (SSE), Secure Access Service Edge (SASE) und KI-spezifischer Sicherheitsfunktionen
Ein zentrales Element ist die umfangreiche Peering- und Interconnection-Struktur:
- Über 11.000 Netzwerk-Adjazenzen
- Mehr als 750 einzigartige autonome Systemnummern (ASN)
- Direkte Anbindungen an zentrale KI-Zielumgebungen großer Cloud- und KI-Anbieter
Dieses direkte Peering reduziert unnötige Zwischenstationen im Datenverkehr und schafft einen möglichst kurzen, stabilen und performanten Weg zu KI-Diensten.
Intelligente Routensteuerung in Echtzeit
Ein weiterer Baustein ist eine Routing-Technologie, die umfangreiche Telemetriedaten aus kontinuierlicher Netzwerk- und Anwendungsüberwachung auswertet.
Täglich werden zehntausende Routenanpassungen vorgenommen, um:
- den schnellsten verfügbaren Pfad zu KI-Zielen zu wählen
- Internetüberlastungen zu umgehen
- ISP-Konnektivitätsprobleme zu vermeiden
- die Ausfallsicherheit insgesamt zu erhöhen
Besonderes Augenmerk liegt auf der Geschäftskontinuität auch bei sogenannten „Black-Swan“-Ereignissen wie Naturkatastrophen oder Unterbrechungen globaler Seekabelverbindungen.
SLA-Orientierung und direkte Infrastrukturkontrolle
Ein entscheidender Unterschied zu stark cloudabhängigen Modellen liegt in der direkten Kontrolle über Rechenleistung und Sicherheitsdienste in jeder Region.
Unterstützt wird dies durch Service Level Agreements (SLAs), die Verfügbarkeit, Datenverkehrsverarbeitung und Sicherheitseffizienz adressieren. Ziel ist es, nicht nur nominelle Performance, sondern auch verlässliche Planbarkeit für unternehmenskritische KI-Workloads bereitzustellen.
Fazit: KI braucht Netzwerke der nächsten Generation
Die zunehmende Operationalisierung von KI in Unternehmen verschiebt die Anforderungen an Netzwerke grundlegend. Während klassische Web- und SaaS-Optimierung lange ausreichte, erzeugen LLMs, agentenbasierte Systeme und RAG-Architekturen neue Lastprofile – mit hohen Anforderungen an Latenz, Bandbreite, Stabilität und Sicherheit.
Die von Netskope vorgestellte AI-Fast-Path-Architektur ist Ausdruck eines Paradigmenwechsels:
Nicht mehr „Security nachgelagert auf Performance“, sondern eine integrierte Infrastruktur, bei der Sicherheitskontrollen, Routing-Intelligenz und direkte Cloud-Anbindung gemeinsam gedacht werden.
Ob sich dieser Ansatz langfristig als neuer Industriestandard etabliert, wird maßgeblich davon abhängen, wie stark KI-Workloads weiter skalieren – und wie hoch die Akzeptanz für Infrastrukturen ist, die bewusst auf eigene globale Rechenzentrumsnetze statt rein öffentliche Cloud-Abhängigkeiten setzen.
Fest steht: Wer KI produktiv, sicher und mit konsistenter Nutzererfahrung betreiben will, wird künftig nicht nur in Modelle investieren müssen – sondern vor allem in die Netzwerke, die diese Modelle tragen.
Das könnte Sie auch interessieren:
Kommentar hinterlassen