14 min lezen - 30 september 2025
Leer hoe u bandbreedte effectief kunt schalen voor AI-toepassingen, unieke eisen voor gegevensoverdracht kunt aanpakken en netwerkprestaties kunt optimaliseren.
AI-toepassingen vereisen robuuste netwerkprestaties vanwege de hoge eisen die ze stellen aan gegevensoverdracht. In tegenstelling tot standaard webtoepassingen verwerken AI-toepassingen terabytes aan gegevens, waardoor schaalbare bandbreedte essentieel is voor taken als het trainen van modellen voor machinaal leren, realtime videoanalyse en complexe simulaties. Zonder de juiste bandbreedte lopen de trainingstijden op, mislukken realtime processen en worden resources verspild.
Om aan deze eisen te voldoen, moet u zich richten op:
Begin met het beoordelen van uw huidige bandbreedtegebruik, het stapsgewijs upgraden en het optimaliseren van protocollen. Dit zorgt ervoor dat uw infrastructuur de groeiende AI-behoeften aankan en tegelijkertijd kosten en prestaties in balans houdt. Aanbieders zoals FDC Servers bieden schaalbare oplossingen op maat voor AI-werklasten.
Het begrijpen van de bandbreedtebehoeften van AI-toepassingen is essentieel voor het bouwen van infrastructuren die hun unieke datastroompatronen kunnen beheren. Deze eisen verschillen aanzienlijk van die van traditionele bedrijfssystemen en vragen om gespecialiseerde architecturale benaderingen. Laten we eens kijken naar de specifieke datadoorvoerbehoeften die AI workloads kenmerken.
AI-training verlegt de grenzen van gegevensverplaatsing. Het gaat om snelle synchronisatie tussen GPU's, het verwerken van hoge-resolutie streams voor real-time inferentie en het overbrengen van enorme batches ruwe data tijdens de preprocessing. Zelfs kleine vertragingen in een van deze stappen kunnen leiden tot merkbare vertraging, wat de prestaties kan verstoren.
AI-workloads verschillen van traditionele bedrijfsnetwerken in de manier waarop verkeer stroomt. Terwijl bedrijfssystemen vaak voorrang geven aan verkeer tussen interne systemen en externe netwerken (noord-zuid verkeer), genereren AI-werklasten veel intern - of oost-west - verkeer. In gedistribueerde trainingsopstellingen vindt de meeste communicatie plaats tussen rekenknooppunten, of het nu gaat om het synchroniseren van parameters of het delen van tussenresultaten. Deze constante interne gegevensuitwisseling kan netwerkontwerpen die gericht zijn op externe connectiviteit overweldigen. Om bandbreedte effectief te kunnen schalen, moeten architecturen geoptimaliseerd worden om deze aanhoudende, grote hoeveelheden oost-west verkeer aan te kunnen.
AI-systemen hebben te maken met specifieke netwerkproblemen. Ze vereisen communicatie tussen knooppunten met een lage latentie en hoge snelheid, maar naarmate het aantal rekenknooppunten toeneemt, groeit het interne verkeer exponentieel. Standaard congestiecontroleprotocollen hebben het vaak moeilijk onder deze omstandigheden en voegen onnodige overhead toe. Bovendien kunnen abrupte veranderingen in de intensiteit van de werklast leiden tot netwerkcongestie, waardoor het toewijzen van bronnen vooral lastig wordt in omgevingen met meerdere huurders. Het aanpakken van deze uitdagingen is essentieel om een soepele en efficiënte werking van AI te garanderen.
Deze strategieën richten zich direct op de eisen van AI-netwerken en zorgen ervoor dat de infrastructuur efficiënt kan worden geschaald.
Voor AI-workloads is optische connectiviteit met hoge snelheid een game-changer. Het biedt de lage latentie en consistente doorvoer die nodig zijn voor het verwerken van enorme gegevensoverdrachten. Omdat moderne AI-taken de verplaatsing van enorme datasets vereisen, zijn glasvezeloplossingen met snelheden van honderden gigabits per seconde onmisbaar. Ze leveren de duurzame prestaties die nodig zijn voor grootschalige AI-trainingsomgevingen.
Een van de grote voordelen van glasvezelverbindingen is hun vermogen om hoge prestaties te behouden over lange afstanden. Dit is vooral belangrijk voor gedistribueerde trainingsopstellingen, waar GPU's op verschillende knooppunten naadloos gradiëntupdates en modelparameters moeten uitwisselen. Dergelijke connectiviteit zorgt voor een soepele werking, zelfs wanneer er meerdere AI-workloads tegelijkertijd worden uitgevoerd.
Optische connectiviteit vormt de ruggengraat van de hardware-infrastructuur, maar softwaregedefinieerde netwerken (SDN) bieden de flexibiliteit die nodig is om fluctuerend AI-verkeer aan te kunnen. SDN maakt realtime aanpassingen aan de bandbreedte mogelijk en kan het verkeer dynamisch sturen om te voldoen aan de variërende eisen van AI-training en inferentie. Deze automatische herverdeling van bronnen helpt netwerkcongestie voorkomen.
SDN blinkt ook uit in load balancing en network slicing. Load balancing voorkomt hotspots door het verkeer gelijkmatig te verdelen, terwijl network slicing geïsoleerde segmenten creëert met speciale bandbreedte voor specifieke taken. Zo zal de intensieve trainingstaak van het ene team niet interfereren met de real-time inferentieprocessen van een ander team. Deze segmentatie zorgt voor een soepele werking van meerdere projecten.
Deze mogelijkheden maken de weg vrij voor nog slimmer netwerkbeheer, waarbij AI zelf de touwtjes in handen neemt om de prestaties verder te optimaliseren.
Voortbouwend op de basis van optische connectiviteit en SDN, maakt AI-gestuurde optimalisatie gebruik van real-time analyses om potentiële knelpunten in het netwerk te voorspellen en aan te pakken. Machine learning (ML) algoritmen analyseren verkeerspatronen, anticiperen op de vraag naar bandbreedte en passen het quality of service (QoS) beleid aan om prioriteit te geven aan kritieke, latentiegevoelige taken zoals gradiënt updates tijdens training.
ML kan bijvoorbeeld terugkerende verkeerspieken identificeren tijdens specifieke trainingsfasen en bandbreedte dienovereenkomstig vooraf toewijzen. Deze proactieve aanpak elimineert de vertragingen die gepaard gaan met traditioneel reactief netwerkbeheer. Adaptieve QoS-beleidsregels verbeteren de prestaties nog verder door voorrang te geven aan dringende gegevensoverdrachten boven minder kritieke.
AI-gestuurde monitoring speelt ook een cruciale rol bij het opsporen van afwijkingen. Door ongebruikelijke verkeerspatronen of vroege tekenen van congestie te detecteren, kan het systeem netwerkbeheerders waarschuwen voordat kleine problemen escaleren tot grote verstoringen.
Voor organisaties met wereldwijde AI-activiteiten zorgt intelligente routingoptimalisatie op basis van ML ervoor dat de beste netwerkpaden worden geselecteerd. Deze algoritmes houden rekening met de huidige omstandigheden, latentievereisten en beschikbare bandbreedte in de verschillende regio's, zodat topprestaties worden gegarandeerd, ongeacht waar de workloads worden verwerkt of gegevens worden opgeslagen.
Het kiezen van de juiste infrastructuur is cruciaal om ervoor te zorgen dat uw AI-applicaties naadloos kunnen groeien en niet op prestatieproblemen stuiten. AI-workloads vereisen systemen die enorme gegevensoverdrachten kunnen verwerken, een lage latentie kunnen handhaven en naar behoefte kunnen schalen zonder tegen bandbreedtebeperkingen aan te lopen. Laten we eens kijken naar enkele belangrijke infrastructuuropties die zijn ontworpen om deze uitdagingen aan te gaan.
Unmetered bandbreedte verwijdert de limieten op gegevensoverdrachten, wat een game-changer is voor AI workloads. Traditionele meetverbindingen kunnen de kosten snel opdrijven wanneer AI-training gepaard gaat met het verplaatsen van terabytes aan gegevens tussen opslagsystemen, rekenknooppunten en externe datasets. Met onbeperkte dedicated servers kunt u uw AI-workflows stroomlijnen zonder dat u zich zorgen hoeft te maken over onverwachte bandbreedtekosten.
Deze opstelling is vooral handig voor gedistribueerde training. Wanneer meerdere GPU nodes voortdurend gradiëntupdates en modelparameters uitwisselen, zorgt unmetered bandbreedte ervoor dat deze hoogfrequente gegevensoverdrachten met grote volumes soepel verlopen, zonder throttling. Dit is cruciaal voor het behouden van de snelheid en efficiëntie die AI-training vereist.
Aanpasbare serverconfiguraties gaan nog een stap verder door u in staat te stellen uw infrastructuur af te stemmen op uw specifieke werklastbehoeften. Of het nu gaat om extra opslag voor preprocessing datasets, high-memory setups voor in-memory analytics of gespecialiseerde netwerken voor multi-node training clusters, dedicated servers kunnen op maat worden gemaakt om de klus efficiënt te klaren.
Infrastructuur draait niet alleen om servers, maar ook om de locatie van die servers. Strategische plaatsing van datacenters kan de AI-prestaties aanzienlijk verbeteren, vooral voor taken die gevoelig zijn voor latentie. Colocatiediensten bieden toegang tot carrier-neutrale faciliteiten met meerdere netwerkverbindingen met hoge capaciteit, waardoor het aantal hops tussen uw AI-systemen en eindgebruikers of gegevensbronnen tot een minimum wordt beperkt.
Deze nabijheid is cruciaal voor real-time verwerking, zoals streaming data van IoT-apparaten, financiële transacties of live gebruikersinteracties. Een colocatiefaciliteit in de buurt van belangrijke internetuitwisselingspunten kan de latentie verlagen in vergelijking met cloudgebieden die verder weg liggen, wat leidt tot betere prestaties en soepelere gebruikerservaringen.
Colocatiecentra zijn ook uitgerust om GPU-clusters met een hoge dichtheid en energie-intensieve AI-trainingssystemen aan te kunnen. Met vermogensdichtheden tot 22kW per rack kunnen deze faciliteiten de veeleisende hardwarevereisten van AI ondersteunen met behoud van optimale omgevingsomstandigheden.
Een sterke netwerkbackbone is een ander essentieel onderdeel voor schaalbare AI-infrastructuur. Eersteklas IP-transitdiensten bieden de betrouwbare connectiviteit die AI-toepassingen nodig hebben, ondersteund door serviceovereenkomsten die kritieke meetgegevens zoals latentie, pakketverlies en uptime aanpakken. Deze garanties zorgen ervoor dat uw netwerk klaar is voor eisen op productieniveau.
Opties voor multi-gigabit transit, zoals 10Gbps, 100Gbps of zelfs 400Gbps verbindingen, zijn ideaal voor AI-werklasten die enorme datasets moeten verwerken of gedistribueerde inferentiesystemen moeten ondersteunen die miljoenen verzoeken in verschillende regio's verwerken.
Integratie van een wereldwijd Content Delivery Network (CDN) voegt een extra efficiëntielaag toe door veelgebruikte gegevens dichter bij de eindgebruikers te cachen. Dit vermindert de vraag naar centrale infrastructuur en verbetert de responstijden, wat een snellere, soepelere ervaring oplevert voor gebruikers over de hele wereld.
Door IP-transit en CDN-services te combineren, kunnen organisaties een robuuste basis leggen voor hybride AI-implementaties. Met deze aanpak kunt u trainingsworkloads uitvoeren in kosteneffectieve omgevingen, terwijl de inferentiesystemen dicht bij de gebruikers blijven voor optimale prestaties.
FDC Servers biedt al deze schaalbare oplossingen - met ongelimiteerde dedicated servers, GPU-servers, colocatiediensten, IP-transit en CDN-opties - om te voldoen aan de bandbreedte-intensieve eisen van AI-toepassingen.
Het schalen van bandbreedte vereist een doordachte en gestructureerde aanpak. In 2024 meldde bijna de helft (47%) van de Noord-Amerikaanse ondernemingen dat generatieve AI hun connectiviteitsstrategieën aanzienlijk heeft beïnvloed.
Voordat je gaat schalen, is het cruciaal om te begrijpen hoe je huidige bandbreedte wordt gebruikt. Begin met het monitoren van zowel inter-server (oost-west) verkeer als extern (noord-zuid) verkeer. Deze inzichten kunnen je helpen bij het detecteren van uitbarstingen van AI-workloads, die vaak leiden tot plotselinge pieken in gegevensoverdracht die netwerken belasten.
Verschillende AI-workloads, zoals machine learning training, deep learning modellen, real-time inferentie of data preprocessing, stellen unieke eisen aan bandbreedte. Trainingstaken gaan bijvoorbeeld gepaard met grote gegevensoverdrachten en frequente checkpointing, terwijl inferentiewerklasten regelmatige verbindingen met een lager volume vereisen.
Het gebruik van bandbreedte groeit sneller dan ooit. Terwijl de jaarlijkse groei in het verleden gemiddeld 20-30% bedroeg, heeft de opkomst van AI de verwachtingen dichter bij 40% per jaar gebracht door de toegenomen verplaatsing van gegevens. Een onderzoek van IBM uit 2023 onthulde ook dat de gemiddelde onderneming jaarlijks ongeveer 2,5 exabytes aan gegevens genereert. Het berekenen van de gegevens die worden gegenereerd en verwerkt door je AI-applicaties is de sleutel tot het voorspellen van toekomstige bandbreedtebehoeften.
Het effectief schalen van bandbreedte is een gefaseerd proces. Begin met het aanpakken van de meest urgente knelpunten, zoals de verbindingen tussen GPU-clusters en opslagsystemen waar trainingsgegevens naartoe stromen.
Modulaire upgrades zijn een slimme manier om verbeteringen te testen zonder het hele netwerk om te gooien. Zo kan het upgraden van netwerkswitches die het zwaarste AI-verkeer afhandelen een merkbare impact hebben. Moderne switches met ondersteuning voor 25Gbps, 40Gbps of zelfs 100Gbps verbindingen kunnen de gegevensstroom tussen rekenknooppunten aanzienlijk verbeteren.
Een andere optie is het stapsgewijs introduceren van snelle optische verbindingen, waarbij je je eerst richt op de verbindingen die je meest bandbreedte-intensieve AI-modellen ondersteunen. Met name complexe deep learning-modellen hebben een hogere bandbreedte nodig voor zowel training als inferentie, waardoor ze een prioriteit vormen.
Interessant genoeg gelooft 69% van de senior IT-leiders dat hun huidige netwerkinfrastructuur generatieve AI niet volledig kan ondersteunen. Dit benadrukt het belang van gefaseerde upgradeplannen die zijn afgestemd op specifieke AI-initiatieven. Of je nu de trainingscapaciteit voor machine learning uitbreidt of real-time inferentietoepassingen mogelijk maakt, het ontwerpen van een schaalbaar netwerk zorgt ervoor dat je de groei aankunt zonder vanaf nul te moeten beginnen.
Zodra de nodige hardware-upgrades zijn uitgevoerd, is het tijd om netwerkprotocollen af te stellen voor maximale prestaties.
Het optimaliseren van je netwerkconfiguratie kan aanzienlijke prestatieverbeteringen opleveren, zelfs zonder onmiddellijke hardware-upgrades. Vooral AI-werklasten hebben baat bij protocolaanpassingen die de latentie verminderen en de doorvoer verbeteren.
Het toekennen van verkeersprioriteiten is cruciaal wanneer meerdere AI-toepassingen met elkaar concurreren om bandbreedte. Beleid voor Quality of Service (QoS) kan ervoor zorgen dat tijdgevoelige inferentieverzoeken voorrang krijgen, terwijl trainingswerklasten beschikbare bandbreedte gebruiken tijdens minder drukke tijden, zodat de activiteiten soepel blijven verlopen.
Routingpaden spelen ook een belangrijke rol. Het verminderen van het aantal hops en het coloceren van computing met gegevensopslag kan de verplaatsing van gegevens stroomlijnen. Als uw trainingsgegevens zich bijvoorbeeld op specifieke opslagsystemen bevinden, zorg er dan voor dat uw computermiddelen directe, snelle verbindingen met deze systemen hebben.
Load balancing over meerdere netwerkpaden is een andere effectieve strategie. Aangezien AI-training vaak parallelle verwerking op GPU's of servers inhoudt, voorkomt het verdelen van verkeer dat een enkele verbinding een knelpunt wordt.
Je kunt ook instellingen zoals TCP venstergroottes, buffering en interfaceconfiguraties verfijnen om burst transfers efficiënter af te handelen. Daarnaast kunnen AI-gestuurde netwerkoptimalisatietools de routering en resourcetoewijzing dynamisch aanpassen op basis van realtime werklastpatronen.
Deze protocolverbeteringen vormen een aanvulling op hardware-upgrades en leggen een basis voor schaalbare prestaties.
FDC Servers biedt infrastructuuroplossingen die aansluiten op deze strategieën, met flexibele IP-transitopties van 10 Gbps tot 400 Gbps. Hun wereldwijde netwerk zorgt voor geoptimaliseerde routeringspaden, ongeacht waar uw AI-workloads of gegevensbronnen zich bevinden.
Het schalen van bandbreedte voor AI draait om het vinden van de juiste balans tussen prestaties, kosten en voorbereiding op toekomstige groei. De keuzes die je vandaag maakt, hebben direct invloed op hoe goed je AI-systemen morgen presteren.
Als het gaat om connectiviteitsoplossingen, heeft elke optie zijn eigen sterke punten en nadelen. De juiste keuze hangt af van je AI-werklast, budget en langetermijndoelen.
Elk van deze opties biedt een manier om te voldoen aan de groeiende databehoeften van AI. Optische connectiviteit levert bijvoorbeeld ongeëvenaarde prestaties voor taken die veel bandbreedte vergen, zoals het trainen van meerdere AI-modellen of het verwerken van enorme datasets. Hoewel de initiële kosten hoog zijn, nemen de kosten per gigabyte af naarmate het gebruik toeneemt, waardoor het een slimme keuze is voor organisaties met hoge datadoorvoerbehoeften.
Aan de andere kant is unmetered bandbreedte ideaal voor workloads met onvoorspelbare data transfer patronen, zoals machine learning training. Deze optie zorgt voor consistente prestaties tijdens piekgebruik, zonder dat u zich zorgen hoeft te maken over extra kosten.
Voor wie op zoek is naar een balans tussen kosten en prestaties, bieden colocatiediensten een middenweg. Door gebruik te maken van professioneel beheerde datacenters krijgt u toegang tot snelle connectiviteit en betrouwbare infrastructuur zonder de kosten van het bouwen van uw eigen faciliteiten.
Zodra u uw connectiviteitsoplossing hebt gekozen, wordt het beheren van kosten en energieverbruik de volgende prioriteit. AI workloads zijn resource-intensief, dus een slimme strategie is essentieel.
Begin met incrementeel schalen. Begin met de capaciteit die je nu nodig hebt en breid uit naarmate je eisen groeien. Zo voorkom je dat je te veel betaalt voor ongebruikte resources. Daarnaast kan investeren in moderne, energiezuinige netwerkapparatuur de elektriciteitskosten aanzienlijk verlagen in vergelijking met oudere hardware.
Het maakt ook uit waar u uw infrastructuur plaatst. Door computermiddelen dichter bij uw gegevensbronnen te plaatsen, vermindert u zowel de latentie als de kosten voor gegevensoverdracht over lange afstanden. Als bijvoorbeeld uw trainingsgegevens geconcentreerd zijn in specifieke regio's, dan minimaliseert het coloceren van infrastructuur in de buurt het dure gebruik van bandbreedte.
Flexibiliteit is een andere belangrijke factor. AI-projecten hebben vaak te maken met schommelingen in de behoefte aan bandbreedte als gevolg van variërende werklasten, cycli voor modeltraining en implementatiefasen. Flexibele contracten stellen je in staat om de capaciteit naar behoefte aan te passen, zodat je geen boetes krijgt of vastzit aan starre overeenkomsten. Providers zoals FDC Servers bieden schaalbare IP-transitopties variërend van 10 Gbps tot 400 Gbps, waardoor bedrijven zich kunnen aanpassen aan veranderende eisen zonder zich vast te leggen op vaste langetermijnplannen.
Vooruitkijken, plannen voor toekomstige AI-behoeften is net zo belangrijk als voldoen aan de behoeften van vandaag. AI-technologie ontwikkelt zich snel en uw infrastructuur moet mee evolueren om bij te blijven.
Verwacht wordt dat de bandbreedtevereisten aanzienlijk zullen toenemen naarmate AI-modellen complexer worden. Zo zijn grote taalmodellen in slechts een paar jaar tijd uitgebreid van miljarden naar triljoenen parameters. Deze trend suggereert dat toekomstige AI-systemen een nog grotere datadoorvoer zullen vereisen.
Opkomende multimodale AI-toepassingen, die tegelijkertijd tekst, afbeeldingen, video en audio verwerken, zullen de behoefte aan bandbreedte verder vergroten. Deze systemen vereisen real-time gegevensverwerking in verschillende formaten, wat een uitdaging vormt voor de traditionele netwerkplanning.
Edge AI is een andere factor om rekening mee te houden. Door sommige verwerkingen dichter bij de gegevensbronnen te plaatsen, creëren edge implementaties nieuwe bandbreedte-eisen voor taken als modelsynchronisatie, updates en gefedereerd leren. Je infrastructuur moet zowel gecentraliseerde training als gedistribueerde inferentie naadloos ondersteunen.
Om u voor te bereiden, moet u zich richten op schaalbare netwerkontwerpen. Modulaire architecturen maken het eenvoudiger om de capaciteit uit te breiden door verbindingen toe te voegen of specifieke segmenten te upgraden zonder de activiteiten te verstoren. Het afstemmen van bandbreedte-upgrades op vernieuwingscycli van technologie zorgt voor compatibiliteit tussen je netwerk- en computersystemen, waardoor het rendement op je investering wordt gemaximaliseerd.
Tools voor het monitoren en analyseren van bandbreedte kunnen ook waardevolle inzichten verschaffen in gebruikstrends, zodat je kunt anticiperen op toekomstige behoeften en gebieden voor optimalisatie kunt identificeren. Deze proactieve aanpak houdt niet alleen de kosten in de hand, maar zorgt er ook voor dat je infrastructuur klaar is voor de volgende golf van AI-ontwikkelingen.
Het schalen van bandbreedte voor AI vereist een goed doordachte infrastructuur die voldoet aan de unieke eisen van AI workloads. In tegenstelling tot traditionele toepassingen is AI afhankelijk van een hoge gegevensdoorvoer en een intelligent netwerkontwerp, waardoor een weloverwogen, gegevensgestuurde aanpak essentieel is.
Begin met het beoordelen van je huidige gebruikspatronen om knelpunten op te sporen voordat je upgrades uitvoert. Dure upgrades uitvoeren zonder inzicht in je specifieke behoeften kan leiden tot verspilling van middelen. Stem in plaats daarvan uw netwerkverbeteringen af op de eisen van uw AI-werklasten - of het nu gaat om high-speed modeltraining, real-time inferentie of het verplaatsen van grote datasets.
Kies infrastructuur- en connectiviteitsopties die zijn afgestemd op de vereisten van uw werkbelasting. Colocatiediensten bieden bijvoorbeeld toegang tot eersteklas infrastructuur zonder de verantwoordelijkheid van het beheren van je eigen datacenters, waardoor een balans wordt gevonden tussen kosten en prestaties.
Stapsgewijs upgraden is een slimme manier om de kosten te beheersen en er tegelijkertijd voor te zorgen dat uw systeem meegroeit met uw behoeften. Deze stapsgewijze aanpak voorkomt verspilling van bronnen en zorgt ervoor dat uw netwerk efficiënt blijft als de vraag toeneemt.
Strategische plaatsing van datacenters kan ook een grote rol spelen bij het verminderen van latentie en transferkosten. Door computermiddelen en gegevensbronnen te coloceren, kunt u inspelen op de groeiende behoefte aan edge computing en real-time verwerking in AI-toepassingen.
Flexibiliteit is cruciaal bij het plannen van infrastructuur. AI-technologie verandert snel en wat vandaag werkt, werkt morgen misschien niet meer. Kies voor oplossingen waarmee u naar behoefte kunt opschalen of afschalen, zodat u geen langetermijnverplichtingen aangaat die u met verouderde systemen kunnen opzadelen. Aanbieders zoals FDC Servers bieden schaalbare opties die zijn ontworpen om te voldoen aan de veranderende bandbreedtebehoeften van AI.
Focus ten slotte op voortdurende verbeteringen om ervoor te zorgen dat uw AI-infrastructuur klaar is voor de toekomst.
Softwaregedefinieerde netwerken (SDN) verbeteren de werking van AI-workloads door gecentraliseerde controle en automatisering aan te bieden. Deze opzet maakt slimmer verkeersbeheer mogelijk en helpt netwerken efficiënter te werken. Door gegevensstromen on the fly aan te passen, minimaliseert SDN vertragingen en vermijdt het knelpunten - beide cruciaal voor het beheer van de enorme hoeveelheden gegevens die AI-toepassingen vereisen.
Bovendien kunnen SDN-systemen met AI onmiddellijk reageren op veranderende netwerkbehoeften. Dit betekent dat resources effectiever worden toegewezen, wat zorgt voor constante prestaties. Het is een geweldige match voor de veeleisende aard van machine learning en AI-processen.
Bij de keuze tussen ongelimiteerde en gemeten bandbreedte voor AI-toepassingen is het essentieel om zowel je vereisten voor gegevensoverdracht als je budget in overweging te nemen.
Onbeperkt bandbreedte werkt het beste voor AI-taken waarbij veel gegevens worden gebruikt, zoals het verwerken van enorme datasets of het beheren van continue datastromen. Met onbeperkte plannen kun je onbeperkt gegevens overdragen zonder je zorgen te maken over extra kosten, waardoor het een flexibele optie is voor werklasten die onvoorspelbaar of zeer veeleisend zijn.
Aan de andere kant is bandbreedte met meter een meer kosteneffectieve keuze voor projecten met een constante, lagere gegevensbehoefte. Omdat de kosten gebaseerd zijn op het werkelijke gebruik, is het ideaal voor werklasten waarbij de volumes van gegevensoverdracht voorspelbaar en consistent zijn.
Voor AI-toepassingen die hoge prestaties vereisen en aanzienlijke, fluctuerende gegevensbelastingen verwerken, komt bandbreedte zonder meter vaak naar voren als de betere optie, dankzij het vermogen om intensieve operaties naadloos te beheren.
Ontdek de essentiële voordelen van het upgraden naar 400 Gbps uplinks voor moderne netwerken, waaronder verbeterde prestaties, schaalbaarheid en energie-efficiëntie.
9 min lezen - 22 september 2025
7 min lezen - 11 september 2025
Flexibele opties
Wereldwijd bereik
Onmiddellijke inzet
Flexibele opties
Wereldwijd bereik
Onmiddellijke inzet
