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Carrier Ethernet certificada:essencial para uma infraestrutura de IA confiável


À medida que as organizações escalam as suas operações de IA, a maioria descobre que deve combinar recursos distribuídos de computação e dados. Eles podem treinar em um conjunto de dados, realizar inferências em outro conjunto em um local diferente, atualizar modelos com outros conjuntos de dados criados dinamicamente e muito mais. Normalmente, os elementos de tais operações estão geograficamente dispersos e, portanto, a ligação em rede destes elementos torna-se um factor crítico para o sucesso. Entre na operadora Ethernet.

Carrier Ethernet é uma forma padronizada de Ethernet de nível de operadora, projetada para fornecer conectividade previsível, escalável e com serviço garantido em redes de área ampla. Definida e governada por órgãos da indústria como Mplify (anteriormente MEF), a Carrier Ethernet amplia a tecnologia Ethernet familiar com atributos necessários para provedores de serviços e uso empresarial, incluindo desempenho determinístico, engenharia de tráfego, resiliência, serviços multiclasse e acordos formais de nível de serviço (SLAs).

Ao contrário da Ethernet de melhor esforço, a Carrier Ethernet está em uso há mais de duas décadas e foi desenvolvida para operar em redes metropolitanas, regionais e globais, permitindo conectividade consistente entre data centers, nuvens e locais corporativos, ao mesmo tempo que oferece suporte à automação, orquestração e interoperabilidade entre vários provedores.

Veja também:  Por que a IA moderna precisa de NaaS

Por que a IA precisa de Carrier Ethernet


A Carrier Ethernet é cada vez mais usada para IA porque as cargas de trabalho de IA impõem demandas muito mais rigorosas ao comportamento da rede do que os aplicativos empresariais tradicionais. O treinamento distribuído de IA e a inferência em tempo real exigem latência baixa e previsível, alta largura de banda, transporte sem perdas ou quase sem perdas e desempenho determinístico em ambientes de data center, borda e nuvem. A Carrier Ethernet fornece a garantia operacional, a automação e a escalabilidade necessárias para interconectar clusters de GPU, plataformas de inferência de borda e pipelines de dados de IA de maneira confiável. À medida que as empresas implantam IA em arquiteturas híbridas e multidomínios, a Carrier Ethernet fornece uma base de transporte comprovada e baseada em padrões que atende aos requisitos empresariais atuais e às necessidades emergentes de infraestrutura orientada por IA.

No outono passado, na conferência GNE 2025 da Mplify, o CTO da Mplify, Pascal Menezes, colocou o aspecto de rede da IA em perspectiva com seus comentários de abertura. “A rede passa a ter uma importância crítica, tem que ter garantias de desempenho e entregar qualidade e segurança”, disse Menezes. “Também precisa ser dinâmico, fluido sob demanda, programável e automatizado.”

Ele observou que a Mplify notou um aumento na demanda por certificações Carrier Ethernet de provedores de todos os tipos. Eles precisavam da certificação porque os clientes empresariais e prestadores de serviços estavam adicionando requisitos de certificação às suas RFPs para serviços de transporte e conectividade para seus esforços de IA.

O aumento foi bastante inesperado. A Carrier Ethernet está em uso há mais de duas décadas e é amplamente implantada e utilizada. Mplify, sob seu nome anterior MEF, foi fundamental para o sucesso da Carrier Ethernet devido às suas estruturas, APIs Lifecycle Service Orchestration (LSO) e certificações.

Para apoiar a nova demanda por certificação, a Mplify redefiniu a certificação Carrier Ethernet para a era da IA. Especificamente, a certificação Carrier Ethernet da Mplify agora define dois perfis complementares, Carrier Ethernet for Business e Carrier Ethernet for AI, que validam a prontidão para serviços empresariais e orientados por IA.

Dobrando a Certificação Carrier Ethernet


Esta semana, a Mplify anunciou que reestruturou e expandiu seu portfólio de certificação Carrier Ethernet para melhor se alinhar às crescentes demandas de redes corporativas e infraestrutura da era da IA. Com base na estrutura MEF 3.0 Carrier Ethernet estabelecida, a organização lançou o Mplify Carrier Ethernet for Business como sucessor direto da certificação MEF 3.0, ao mesmo tempo que introduz o Mplify Carrier Ethernet for AI. O último é um novo perfil projetado especificamente para validar o desempenho da rede para cargas de trabalho exigentes e distribuídas de IA e IA de agente.

As certificações atualizadas fornecem um caminho de transição contínuo para os membros certificados Mplify existentes e incorporam uma manutenção anual e um regime de reteste opcional para manter as credenciais atualizadas e relevantes para o mercado.

Do ponto de vista da infraestrutura de IA, a certificação Carrier Ethernet for AI serve como uma importante referência do setor para validação independente e de terceiros de recursos de transporte essenciais para cargas de trabalho de IA, incluindo baixa latência, alto rendimento e interoperabilidade de vários domínios em ambientes distribuídos. Ao preservar o rigor técnico e o reconhecimento global dos padrões legados de Carrier Ethernet, ao mesmo tempo em que se expande para a garantia de transporte otimizada por IA, o conjunto de certificação aprimorado da Mplify visa reforçar a confiança das empresas na prontidão da rede, tanto para a conectividade empresarial tradicional quanto para a entrega de serviços de IA de próxima geração.

Uma palavra final


À medida que as implantações de IA aumentam e se expandem, as organizações precisarão de recursos de infraestrutura prontos para IA. As novas certificações Mplify Carrier Ethernet fornecem validação independente e de terceiros do desempenho da rede para cargas de trabalho exigentes de IA. 

Alinhada com os padrões atuais de Carrier Ethernet, a certificação oferece suporte à interoperabilidade em todo o ecossistema de IA, permitindo que os provedores de serviços e tecnologia demonstrem recursos comprovados para conectividade confiável, flexível e eficiente. Esses recursos são críticos para coordenar modelos de IA e dispositivos periféricos em toda a infraestrutura distribuída. 

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