Camada 8: Uma camada de rede semântica para a era da IA

Na frase mais famosa do clássico mockumentary “Spinal Tap”, Nigel Tufnel, o guitarrista principal, aponta para um amplificador e anota o número adicional no mostrador, dizendo que “vai até 11”.

Infelizmente, “este vai para oito” não tem exatamente o mesmo significado, mas talvez seja hora de usar esta frase para descrever uma nova camada da pilha de rede tradicional – a camada semântica. A adição da Camada 8 é impulsionada por aplicações de IA e seus novos requisitos.

O modelo OSI (Open Systems Interconnection), uma estrutura conceitual que tem orientado o design e a comunicação de redes há décadas, enfrenta um novo desafio na era da IA. À medida que a IA continua a permear vários aspectos da tecnologia, incluindo as redes, as tradicionais sete camadas do modelo OSI podem não ser suficientes para capturar todos os requisitos e realidades das redes orientadas pela IA.

A Camada 8 é minha proposta de extensão para o modelo OSI que visa atender aos requisitos e capacidades exclusivos da IA ​​no contexto da rede. Ao contrário das camadas existentes, que se concentram nos aspectos técnicos da transmissão de dados, a Camada 8 preocupa-se com a compreensão semântica e o processamento inteligente dos dados transmitidos.

O que é a camada 8 e por que precisamos dela agora?

As redes hoje não são apenas pipelines de dados, mas entidades cada vez mais inteligentes, capazes de tomar decisões com base no conteúdo e no contexto dos dados que manipulam. O modelo OSI consiste em sete camadas: física, enlace de dados, rede, transporte, sessão, apresentação e aplicação. Cada camada possui funções e protocolos específicos que permitem a comunicação entre dispositivos em rede.

As sete camadas OSI concentram-se principalmente nos aspectos sintáticos da transmissão de dados, como codificação, formatação e correção de erros. No mundo nativo da nuvem, a Camada 4 (transporte) e a Camada 7 (aplicação) tornaram-se as mais abordadas.

Essas camadas estão cada vez mais confundidas porque o HTTP e outros protocolos da Web se tornam o foco principal de fornecimento de funcionalidade aos usuários e serviços. Até a camada de aplicação concentra-se no desempenho, mas ignora o conteúdo. No geral, as camadas OSI não consideram inerentemente o significado semântico ou o contexto dos dados transmitidos.

No entanto, já estamos vendo o surgimento do cache semântico em aplicações de IA, onde as tecnologias de entrega de aplicações e de rede incorporam a compreensão do conteúdo e das expectativas do usuário de uma aplicação para melhorar a experiência do usuário e acelerar o desempenho da aplicação.

Esses novos recursos já estão estendendo o modelo OSI além de seu escopo atual e se fundirão em uma Camada 8 mais claramente definida. A Camada 8 ficaria acima da camada de aplicação (Camada 7) e se concentraria na compreensão do significado, da intenção e das informações contextuais nos dados. . Ao incorporar a análise semântica, a Camada 8 permitiria decisões de rede e entrega de aplicativos mais inteligentes e conscientes do contexto.

Como funcionaria a camada 8?

Assim como as tecnologias e protocolos de transporte de aplicativos (HTTP) são implantados na Camada 7, as técnicas de IA, como aprendizado de máquina, aprendizado profundo e processamento de linguagem natural (PNL), seriam empregadas na Camada 8 para analisar e compreender os dados que estão sendo transmitidos. As técnicas de PNL podem ser usadas para processar e interpretar o corpo da mensagem, extraindo informações importantes, identificando entidades relevantes e determinando o significado e o contexto gerais.

Os modelos de classificação podem rotear solicitações HTTP para um endpoint de API mais adequado à linguagem humana nele contida. Algoritmos de análise de sentimento poderiam ser aplicados para avaliar o tom emocional e a intenção por trás dos dados. Isto poderia ajudar a priorizar ou encaminhar dados com base na sua urgência, importância ou complexidade.

Apoiados por essas técnicas, na Camada 8, os modelos de aprendizado de máquina poderiam ser treinados para identificar padrões, anomalias e variações nos dados. Esses modelos poderiam aprender com dados históricos e se adaptar às mudanças nas condições da rede ou no comportamento do usuário.

A inspeção orientada por IA funcionaria em tempo real, processando dados à medida que fluem pela rede. Isto requer algoritmos eficientes e aceleração de hardware para minimizar a latência e garantir a tomada de decisões oportuna. Por exemplo, poderia priorizar o tráfego com base na importância ou urgência do conteúdo, rotear dados com base na finalidade pretendida ou adaptar o comportamento da rede com base na intenção do usuário. Conteúdo ofensivo ou perigoso pode ser filtrado, sinalizado ou colocado em quarentena para sistemas de moderação de conteúdo mais sofisticados antes do encaminhamento. Por exemplo, ataques de voz profunda poderiam ser identificados com base no conteúdo da chamada e em comparações com ataques semelhantes registrados pelo sistema.

A alma do novo ADC

O lar lógico da Camada 8 está dentro dos gateways de IA emergentes que podem aplicar modelos em tempo real. Dito isto, esses gateways precisarão coexistir e interagir com gateways de API, controladores de entrega de aplicativos (ADCs) e redes de entrega de conteúdo (CDNs) já existentes. A cooperação deve ser simples e super rápida para melhorar o desempenho, a resiliência e a segurança da Camada 7. A proximidade beneficiaria ambos; a inspeção e compreensão semântica induzem latência e exigem tráfego de inferência intenso e contínuo para modelos de IA.

Ao integrar os recursos da Camada 8 diretamente com gateways de API, ADCs e CDNs, o processamento semântico pode ser realizado mais próximo da borda, reduzindo a latência de ida e volta e permitindo a tomada de decisões em tempo real. Esta relação simbiótica entre a Camada 8 e a infraestrutura de entrega de aplicações existente abrirá caminho para redes mais inteligentes, sensíveis ao contexto e responsivas, que possam se adaptar às demandas em constante evolução das aplicações orientadas por IA – em outras palavras, redes que vão para 11 .

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