Unternehmen befinden sich heute in einem massiven digitalen Wandel. Cloud-first-Strategien sind zur Norm geworden, und die Arbeitslasten werden zunehmend auf öffentliche Cloud-Infrastrukturen (IaaS), SaaS-Plattformen und generative KI-Umgebungen verteilt. Mit der zunehmenden Nutzung dieser Dienste stoßen die Unternehmen jedoch auf Leistungsprobleme, für die herkömmliche Konnektivitätsmodelle einfach nicht ausgelegt sind.
Viele Unternehmen verlassen sich immer noch auf veraltetes MPLS oder öffentliches Internet-basiertes SD-WAN, um Benutzer mit Cloud-Anwendungen und -Infrastruktur zu verbinden. Diese Netzwerke waren in der Vergangenheit zwar brauchbar, sind aber zunehmend ungeeignet, um den Umfang, die Komplexität und die Leistungsanforderungen moderner Workloads zu bewältigen, insbesondere generative KI-Modelle, die einen hohen Durchsatz und eine geringe Latenz erfordern.
Lassen Sie uns die spezifischen Herausforderungen untersuchen, denen sich Unternehmen mit IaaS-, SaaS- und KI-Workloads gegenübersehen – und wie die WAN-Optimierung über ein verwaltetes SD-WAN-Mesh eine maßgeschneiderte Lösung für SaaS-Beschleunigung, verbesserte Anwendungsleistung und TCP-Beschleunigung bietet.
Die Unzulänglichkeiten von MPLS und öffentlichem SD-WAN in der Cloud-Ära
Veraltete Konnektivitätsmodelle scheitern aus einem zentralen Grund: Sie wurden nicht für verteilte, Cloud-zentrierte oder KI-gesteuerte Umgebungen entwickelt. Hier sind die wichtigsten Probleme:
1. MPLS-Einschränkungen
- Hohe Kosten und Unflexibilität: MPLS-Leitungen sind teuer, starr und langsam in der Bereitstellung und eignen sich daher schlecht für dynamische Cloud-Umgebungen.
- Backhaul für das Rechenzentrum: Bei MPLS wird der Cloud-Datenverkehr häufig über ein zentrales Rechenzentrum zurückgeführt, was zu zusätzlichen Latenzzeiten und einer schlechteren Anwendungsleistung führt.
- Fehlende Cloud-native Unterstützung: MPLS lässt sich nicht nativ mit SaaS- oder IaaS-Plattformen verbinden, was komplexe Workarounds erfordert.
2. Grenzen des öffentlichen internetbasierten SD-WAN
- Unvorhersehbare Latenz und Jitter: Das öffentliche Internet bietet kein SLA, was zu Leistungseinbußen bei latenzempfindlichen Arbeitslasten wie Video, VoIP oder KI-Inferenz führt.
- Inkonsistenter Durchsatz: Paketverluste und Staus beeinträchtigen die Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit der Datenübertragung.
- Lücken bei Sicherheit und Beobachtbarkeit: Bei SD-WAN-Implementierungen von der Stange fehlt es oft an integriertem Schutz vor Bedrohungen und an Transparenz über den Cloud- und Edge-Datenverkehr.
Workload-spezifische Herausforderungen: IaaS, SaaS und KI
Um auf die Einzelheiten einzugehen: Es gibt bestimmte Herausforderungen, denen sich Unternehmen gegenübersehen, die in der Cloud und in der Welt der KI arbeiten wollen. In diesem Fall entstehen diese Herausforderungen durch alte Netzwerkarchitekturen, die nicht für die Anforderungen des modernen Cloud Computing ausgelegt sind, wie z.B.:
1. IaaS (Infrastruktur-as-a-Service)
Unternehmen, die Plattformen wie AWS, Azure und Google Cloud für das Hosting von Anwendungen oder Speicher nutzen, stehen vor einem großen Problem: die Sicherstellung einer leistungsstarken und sicheren Konnektivität zwischen den Standorten, Benutzern und Cloud-Instanzen vor Ort. Die Übertragung großer Datensätze zwischen Data Lakes oder die Verbindung zu VMs über Regionen hinweg über das öffentliche Internet führt zu inakzeptablen Latenzzeiten und Paketverlusten, die sowohl die Anwendungsleistung als auch die Benutzerproduktivität beeinträchtigen.
2. SaaS (Software als Dienstleistung)
Unternehmenskritische Anwendungen wie Microsoft 365, Salesforce und ServiceNow erfordern einen schnellen und zuverlässigen Zugang, unabhängig vom Standort des Benutzers. Dem öffentlichen SD-WAN mangelt es jedoch an deterministischer Leistung, was zu langsamen Ladezeiten, Verbindungsabbrüchen und schlechter Benutzererfahrung führt – vor allem für entfernte oder mobile Benutzer. Die SaaS-Beschleunigung ist entscheidend für die Aufrechterhaltung von Produktivität und Service-Levels.
3. Generative KI-Workloads
Das Training und die Inferenz von KI-Modellen stellen völlig neue Anforderungen. Das Training großer Modelle über eine verteilte GPU-Infrastruktur erfordert massive Datenbewegungen mit hohem Durchsatz und deterministischer Latenz. Die Inferenz, insbesondere am Rande, erfordert Echtzeitreaktionen und eine strikte Durchsetzung von Richtlinien. Weder MPLS noch öffentliches SD-WAN sind für diese Anwendungsfälle optimiert.
Wie ein verwaltetes SD-WAN mit WAN-Optimierung diese Herausforderungen löst
Um diese Hürden zu überwinden, wenden sich Unternehmen modernen, verwalteten SD-WAN-Architekturen in Kombination mit fortschrittlicher WAN-Optimierung zu. Sehen wir uns an, wie diese Kombination die wichtigsten Einschränkungen von MPLS und internetbasiertem SD-WAN überwindet.
1. Optimierung von Leistung und Latenz
Ein verwaltetes SD-WAN-Mesh bietet ein dediziertes, SLA-gesichertes Backbone zwischen globalen Standorten und Cloud-Onramps. WAN-Optimierung fügt hinzu:
- Latenzoptimierung zur Beschleunigung von Langstreckenverbindungen.
- Anwendungsbeschleunigung, um geschäftskritischen Datenverkehr zu priorisieren und die Gesamtleistung von Anwendungen zu verbessern.
- Parallelisierung für eine schnellere Datenübertragung zwischen KI-Knoten oder IaaS-Speicherendpunkten.
- TCP-Beschleunigung zur Verbesserung der Protokolleffizienz, zur Reduzierung von Neuübertragungen und zur Steigerung des Durchsatzes für KI- und SaaS-Anwendungen.
2. Bandbreiten-Effizienz
Ein gemanagtes SD-WAN-Mesh gewährleistet eine dedizierte Bandbreite ohne Verkehrsengpässe und Drosselung zur Primetime. Zusätzlich zu dieser Exklusivität nutzt ein verwaltetes SD-WAN auch:
- Datenkomprimierung zur Reduzierung des Datenverkehrs im Netzwerk.
- Deduplizierung von Daten zur Vermeidung wiederholter Übertragungen. Unternehmen reduzieren die Bandbreitenbelastung, verbessern den Gesamtdurchsatz und senken die Kosten.
3. Verlässlichkeit und Anwendungserfahrung
- Protokolloptimierung, um das TCP/UDP-Verhalten im WAN zu optimieren.
- Lastausgleich über mehrere Pfade für ununterbrochenen Zugriff.
- Korrektur der Paketreihenfolge und Fehlerbehebung für eine stabilere Leistung von Cloud- und SaaS-Anwendungen.
4. Sicherheit und Beobachtbarkeit
Private SD-WANs können die Sicherheit nativ integrieren, aber die WAN-Optimierung verstärkt sie:
- Detaillierter Einblick in die Anwendungsleistung
- Verbesserte Funktionen zur Erkennung und Abwehr von Bedrohungen
Zusammengenommen führen diese Verbesserungen zu einem deutlich verbesserten Erlebnis für Cloud-, SaaS- und KI-Workloads – mit messbaren Steigerungen der Benutzerzufriedenheit, Produktivität und betrieblichen Effizienz.
Aryaka Zero Trust WAN: Speziell für IaaS, SaaS und KI entwickelt
Aryaka Unified SASE as a Service umfasst das branchenweit robusteste verwaltete globale private Netzwerkgeflecht, das von Grund auf für die Unterstützung von Cloud- und KI-Workloads der nächsten Generation entwickelt wurde. Unsere WAN-Optimierungs-Engine ist ein Eckpfeiler dieser Architektur.
MEHR LERNEN: Kurzbeschreibung der Aryaka WAN-Optimierungslösung
SaaS und Multi-Cloud-Beschleunigung
Aryaka bietet direkte, optimierte Konnektivität zu führenden SaaS-Anbietern sowie anwendungsbezogenes Routing zur Priorisierung von KI-, Video- und Collaboration-Apps.
Nach der Einführung von Aryakas Zero Trust WAN-Optimierung erleben die Kunden:
- Signifikante Verkürzung der Ladezeiten der App
- Konsistente Benutzererfahrung in allen Regionen
- Reduzierter Jitter und Paketverlust
Mit Aryaka greifen Benutzer auf ihre Cloud-Ressourcen zu, ohne Unterbrechungen, Latenzzeiten oder zusätzliche Komplexität.
MEHR LERNEN: Aryaka Multi-Cloud Acceleration Solution Brief
Aryaka AI>Perform: Beschleunigungs-Engine für KI-Workloads
Aryaka AI>Perform wurde entwickelt, um den Datenverkehr zwischen Unternehmensstandorten und Cloud-Plattformen, einschließlich GPU-as-a-Service (GPUaaS)-Anbietern, zu optimieren.
Zu den wichtigsten Funktionen von Aryaka AI>Perform gehören:
- Deterministische Latenz über Aryakas globales privates Netzwerknetz
- WAN-Optimierung, die den Datenverkehr komprimiert und beschleunigt, um die Trainings- und Inferenzzeit zu verkürzen
- TCP-Beschleunigung zur Verbesserung des KI-Datenflusses in verteilten Rechen- und Speicherumgebungen
- Verbesserte GenAI-Leistung im Maßstab
Integrierte Beobachtbarkeit und Durchsetzung von Richtlinien
Das WAN-optimierte Netzwerk von Aryaka umfasst integrierte Telemetrie und Sicherheit:
- AI>Observe bietet einen umfassenden Einblick in Datenverkehr und Leistungsengpässe.
- Die von Aryaka CASB unterstützte Erkennung von Schatten-KI hilft bei der Identifizierung von nicht genehmigter GenAI-Nutzung in SaaS-Tools und Browsern.
- AI>Secure (erscheint in H2 2025) bietet KI-spezifischen Schutz vor Bedrohungen, einschließlich Schutz vor Modelldiebstahl und unbefugter Inferenz.
Abschließende Überlegungen: Warum es wichtig ist
Unternehmens-Workloads sind nicht mehr nur auf Rechenzentren beschränkt. Sie werden über SaaS, IaaS, Edge-Geräte und generative KI-Pipelines verteilt. Das traditionelle WAN ist nicht nur ein Engpass, sondern eine Belastung.
Um mit den Anforderungen moderner Anwendungen Schritt zu halten, brauchen Unternehmen ein WAN, das optimiert, sicher, Cloud-nativ und KI-fähig ist. Das Zero Trust WAN von Aryaka, das über unsere Unified SASE as a Service-Plattform verfügbar ist, bietet all dies, indem es ein globales privates SD-WAN-Mesh mit fortschrittlicher WAN-Optimierung und integrierter Sicherheit kombiniert.
Ganz gleich, ob Sie den SaaS-Zugang für Ihre verteilten Mitarbeiter beschleunigen, Petabytes an Daten zwischen KI-Workloads übertragen oder Remote-Benutzer mit der Cloud-Infrastruktur verbinden, Aryaka sorgt dafür, dass Ihr Netzwerk Schritt halten kann – ohne Kompromisse.
Sind Sie bereit, KI-fähige WAN-Leistung zu erleben? Besuchen Sie www.aryaka.com und vereinbaren Sie einen Termin für Ihre persönliche Demo und beginnen Sie Ihre Secure Networking Journey.