2 października 2025

Czy Twoja sieć firmowa jest gotowa na AI?

Sztuczna inteligencja to dziś jedno z najczęściej dyskutowanych zagadnień w świecie technologii. Firmy chcą wdrażać AI, by zwiększać swoją efektywność i wprowadzać innowacje, ale nie zawsze zdają sobie sprawę, że o sukcesie decyduje nie tylko moc obliczeniowa i dostęp do danych. Kluczową rolę odgrywa tu… sieć, która może zarówno przyspieszyć rozwój projektów AI, jak i stać się ich wąskim gardłem. O tym, jakie wyzwania stoją przed infrastrukturą sieciową i w jaki sposób Dell Technologies wspiera firmy w tej transformacji, rozmawiamy z ekspertem w dziedzinie sieci i AI, Jarosławem Dankowskim.

Servers24.pl: Wiele firm myśli o wdrożeniach AI przez pryzmat danych i mocy obliczeniowej. Jakie są najczęstsze mity i błędne założenia w tym obszarze, zwłaszcza w kontekście sieci?

Jarosław Dankowski: Jednym z najczęstszych mitów jest przekonanie, że wdrożenie AI to głównie kwestia mocy obliczeniowej i danych, a infrastruktura sieciowa nie odgrywa istotnej roli. W rzeczywistości sieć jest fundamentem, który umożliwia efektywną komunikację między komponentami AI – od zbierania danych na brzegu (edge), przez ich przesyłanie do centrów danych, aż po inferencję i analizę. Wiele firm uważa również, że ich istniejące sieci są „wystarczająco dobre” dla AI. Tymczasem AI wymaga znacznie większej przepustowości, niższych opóźnień i dynamicznej skalowalności, co często przekracza możliwości tradycyjnych rozwiązań sieciowych.

Servers24.pl: Mówi się nawet, że sieć może być „wąskim gardłem” w projektach AI. Jak wygląda to w praktyce?

Jarosław Dankowski: Zdecydowanie tak. Sieć może stać się wąskim gardłem, szczególnie w projektach AI opartych na dużych zbiorach danych i rozproszonych architekturach. Trenowanie modeli AI wymaga przesyłania ogromnych ilości danych między serwerami GPU, a każda milisekunda opóźnienia wpływa na czas trenowania i efektywność procesu. W środowiskach edge AI, gdzie dane muszą być szybko przesyłane do centralnych systemów, niewydolna sieć może spowolnić reakcję systemu, co jest krytyczne np. w zastosowaniach przemysłowych czy medycznych.

Servers24.pl: Jakie w takim razie wymagania stawia sztuczna inteligencja wobec infrastruktury sieciowej?

Jarosław Dankowski: Po pierwsze, przepustowość – musi być wysoka, aby przesyłać duże zbiory danych i wyniki obliczeń. Po drugie, niskie opóźnienia – kluczowe w aplikacjach czasu rzeczywistego, takich jak autonomiczne pojazdy czy analiza wideo. Po trzecie, skalowalność – sieć musi rosnąć wraz z potrzebami obliczeniowymi i ilością danych. Istotna jest też segmentacja i QoS, które pozwalają na priorytetyzację ruchu i utrzymanie jakości usług. Dla porównania, tradycyjne systemy IT są bardziej statyczne i przewidywalne. Tam ruch jest równomierny, a wymagania dotyczące opóźnień mniejsze. Opóźnienia są istotne, ale nie krytyczne – aplikacje tolerują pewne fluktuacje, a sieć może sobie pozwolić na retransmisje pakietów. W AI mamy natomiast ogromny ruch danych, zmienność lokalizacji (edge, core, cloud), wysoką intensywność obliczeń, wymagania bezstratnej transmisji danych oraz potrzebę automatyzacji i szybkiej skalowalności.

Servers24.pl: W jaki sposób Dell Networking odpowiada na te wyzwania i czym wyróżniają się Wasze rozwiązania w kontekście AI?

Jarosław Dankowski: Dell Technologies podchodzi do wyzwań sieciowych w projektach AI kompleksowo – od warstwy sprzętowej, przez oprogramowanie, aż po automatyzację i otwartość architektury. Nasze rozwiązania są projektowane z myślą o ekstremalnych wymaganiach środowisk AI, takich jak wysoka przepustowość, niskie opóźnienia, skalowalność i elastyczność.

Zaczynając od sprzętu, Dell oferuje przełączniki klasy enterprise i data center, przygotowane na 100/400 GbE. Dzięki obsłudze protokołów takich jak RoCEv2 możliwa jest bezstratna transmisja danych między serwerami GPU, co ma kluczowe znaczenie podczas trenowania modeli.

Kolejny obszar to automatyzacja. SmartFabric Manager upraszcza projektowanie i zarządzanie siecią, a integracja z VMware, Kubernetes i narzędziami DevOps pozwala traktować sieć jak kod. To oznacza szybsze wdrożenia i mniejsze ryzyko błędów.

Stawiamy też na otwartość. Wspieramy SONiC – otwarty system operacyjny sieciowy, który można uruchomić na przełącznikach Dell. Dzięki temu klienci unikają vendor lock-in i zyskują pełną kontrolę nad swoim środowiskiem.

Nie mniej ważne jest monitorowanie. Nasze rozwiązania umożliwiają wgląd w przepływy danych w czasie rzeczywistym i wykorzystują AI do przewidywania przeciążeń czy automatycznej rekonfiguracji.

Co istotne, Dell wspiera zarówno edge computing, jak i duże centra danych AI. Dzięki architekturze leaf-spine możliwe jest efektywne zarządzanie rozproszonymi środowiskami i komunikacją typu east-west w klastrach AI.

Na koniec warto wspomnieć o współpracy z partnerami. Nasze rozwiązania są testowane i certyfikowane w ramach Dell Validated Designs for AI, a ścisła kooperacja z NVIDIA, Intelem czy AMD gwarantuje kompatybilność z platformami obliczeniowymi klientów.

Servers24.pl: Wspomniałeś o otwartości rozwiązań. Dlaczego brak vendor lock-in ma tak duże znaczenie właśnie w przypadku AI?

Jarosław Dankowski: Otwartość polega na wspieraniu standardów branżowych, takich jak SONiC, OpenConfig czy gNMI, oraz możliwości integracji z rozwiązaniami innych producentów. Dzięki temu klienci mogą swobodnie dobierać komponenty infrastruktury, unikać kosztownych migracji, szybciej wdrażać innowacje i zwiększać bezpieczeństwo. W kontekście AI, gdzie technologie rozwijają się bardzo dynamicznie, elastyczność i brak uzależnienia od jednego dostawcy są moim zdaniem absolutnie kluczowe.

Servers24.pl: Automatyzacja i monitorowanie to dziś obowiązkowe elementy każdej nowoczesnej infrastruktury. Jakie narzędzia i praktyki rekomenduje Dell w tym obszarze?

Jarosław Dankowski: Dell stawia na automatyzację, obserwowalność i predykcyjną analizę. Przykładem jest rozwiązanie SmartFabric Manager, które umożliwia wizualizację i automatyzację topologii sieciowej. Do tego dochodzą platformy monitorujące, wspierające SNMP, NetFlow i sFlow, a także integracja z narzędziami DevOps, jak Ansible czy Terraform. Ważne są również telemetry i AI-driven analytics, które pozwalają w czasie rzeczywistym analizować dane z sieci, wykrywać anomalie i prowadzić predykcyjne utrzymanie.

Servers24.pl: Przejdźmy do realnych wdrożeń. Czy możesz podać przykłady, gdzie SONiC lub SmartFabric wsparły środowiska AI?

Jarosław Dankowski: Oczywiście. Pierwszy przykład to wdrożenie SONiC w firmie biotechnologicznej, która trenowała modele analizujące genomikę. Dzięki otwartej architekturze możliwa była integracja różnych serwerów GPU i automatyzacja zarządzania ruchem, co dało 40% wzrostu wydajności i niższe koszty operacyjne. Drugi przykład to SmartFabric w zakładach przemysłowych. Dane z czujników IoT były analizowane lokalnie przez modele AI, a SmartFabric zapewnił niskie opóźnienia i segmentację ruchu. Dzięki temu predykcyjne utrzymanie ruchu działało w czasie rzeczywistym.

Servers24.pl: Załóżmy, że firma chce sprawdzić gotowość swojej sieci do projektów AI. Jakie kroki powinna podjąć?

Jarosław Dankowski: Najpierw należy przeprowadzić audyt sieci by sprawdzić przepustowość, opóźnienia, redundancję i segmentację. Następnie przeanalizować lokalizację danych, ocenić poziom automatyzacji i wykonać testy obciążeniowe. Ważne jest też zweryfikowanie bezpieczeństwa – segmentacja, kontrola dostępu i szyfrowanie. Na koniec warto skonsultować się z partnerem technologicznym takim jak Servers24.pl i Dell Technologies. Oferujemy assessmenty gotowości sieci, które pomagają zidentyfikować luki i zaplanować modernizację.

Servers24.pl: Powiedz jeszcze jak według Ciebie będzie wyglądał rozwój sieci w kontekście AI i edge computing w najbliższych latach?

Jarosław Dankowski: Spodziewam się kilku trendów. Po pierwsze, zaczną się mocno rozwijać sieci autonomiczne zarządzane przez AI, zdolne do samokonfiguracji i samonaprawy. Po drugie, rozwój edge computing, który stanie się standardem i wymusi decentralizację. Do tego wzrost przepustowości do 800GbE i wyższych, coraz silniejsza integracja z chmurą hybrydową i otwarte ekosystemy. Nie bez znaczenia będzie też bezpieczeństwo – AI wymaga ochrony danych na każdym etapie. Dell Technologies już dziś inwestuje w te obszary, by wspierać klientów w budowie nowoczesnych i skalowalnych sieci gotowych na AI.

Servers24.pl: Wygląda na to, że firmy, które już dziś przygotują swoje sieci, zyskają znaczną przewagę w świecie AI.

Jarosław Dankowski: Dokładnie. Sieć gotowa na AI to nie tylko technologia, ale też elastyczność, bezpieczeństwo i możliwość szybkiego reagowania na zmiany. Firmy, które zaczną działać teraz, będą gotowe w pełni wykorzystać możliwości, jakie niesie przyszłość.