Il mercato SD-WAN è in costante trasformazione e il 2025 si prospetta come un anno di ulteriore espansione. Le aziende puntano a soluzioni che rendano la rete più flessibile senza far lievitare i costi operativi. In questo contesto, SD-WAN si conferma una scelta strategica: garantisce una connettività agile, sicura e scalabile, riducendo la dipendenza dalla tradizionale tecnologia MPLS grazie all’integrazione di LTE/5G e delle connessioni a banda larga.
Parallelamente, l’approccio SASE sta guadagnando rapidamente terreno come pilastro delle reti moderne. La sua architettura cloud-native combina connettività e sicurezza in un unico framework, semplificando la gestione della rete e garantendo policy di protezione uniformi per applicazioni, utenti e dispositivi, indipendentemente dalla loro posizione. Questo modello non solo migliora la sicurezza e riduce la complessità dell’infrastruttura IT, ma ottimizza anche l’esperienza utente, un aspetto cruciale in ambienti di lavoro sempre più ibridi.
Micro-segmentazione della rete
Le minacce alle reti e ai data center si fanno sempre più sofisticate, mettendo a dura prova la sicurezza delle infrastrutture IT. La micro-segmentazione rappresenta una risposta efficace a questa sfida: suddivide la rete in segmenti più piccoli e isolati, limitando i movimenti laterali degli attaccanti e rafforzando il controllo degli accessi.
Come sostiene Edoardo Accenti, country manager della divisione Aruba di Hewlett Packard Enterprise “implementando la micro-segmentazione, le organizzazioni possono applicare criteri di sicurezza più granulari e garantire che solo il traffico autorizzato sia consentito tra i segmenti. Ciò è in linea con l’enfasi posta su solide misure di sicurezza di rete e di controllo degli accessi richieste dalle normative internazionali sulla cybersecurity, come la direttiva NIS2 dell’UE, entrata in vigore nel 2023”.
La rete è una soluzione di sicurezza
Fino a poco tempo fa, la regola era quella di gestire separatamente alcune aree dell’infrastruttura, come la rete e la sicurezza. Oggi, consolidare questi elementi e gestirli insieme consente di utilizzare in modo più efficiente le informazioni provenienti da fonti diverse all’interno dell’infrastruttura. Questo porta a una gestione più coerente dell’ambiente. Monitorando più dispositivi, indipendentemente dal fornitore, e gli elementi di rete e di sicurezza, possiamo ottenere un quadro completo dello stato della nostra infrastruttura e reagire di conseguenza sulla base di questi dati.
Più AI nel networking
“Con la crescita esponenziale dei dispositivi connessi alle reti aziendali e l’aumento dei dati che fluiscono da o attraverso questi dispositivi – osserva il manager – è diventato più difficile gestire questi ambienti. Il numero crescente di attacchi alle varie infrastrutture evidenzia ulteriormente l’impossibilità per l’uomo di monitorare tutto in modo efficace. La mole di dati e il numero di eventi rilevanti sono schiaccianti e richiedono un reparto IT in continua espansione”.
Parallelamente, il ruolo dell’IT si sta evolvendo. Non è più solo un supporto tecnico, ma un elemento strategico che incide direttamente sulla produzione, sulle decisioni aziendali e sulla rapidità con cui prodotti e servizi raggiungono il mercato. Questa centralità rende essenziale un approccio più efficiente alla gestione del crescente volume di dati e degli eventi di rete. In questo scenario, l’intelligenza artificiale diventa un alleato imprescindibile: permette di analizzare enormi quantità di informazioni in tempo reale, individuare anomalie e minacce e accelerare la risposta agli incidenti. Inoltre, solleva i team IT da attività ripetitive, consentendo loro di concentrarsi su iniziative più strategiche e ad alto valore aggiunto.
Più networking nell’AI
È evidente l’attenzione sulle grandi risorse che l’AI richiede, come i grandi volumi di dati di qualità, le notevoli quantità di energia e potenza di calcolo necessarie. Allo stesso modo, è utile ricordare il ruolo fondamentale che riveste la rete in questo contesto.
Secondo il Gruppo Dell’Oro, si prevede che il traffico di rete per i carichi di lavoro dell’AI aumenterà di dieci volte ogni due anni. Gli enormi volumi di dati necessari per creare e gestire i modelli di AI devono essere trasmessi in modo rapido ed efficiente. Si diffonderanno dispositivi con larghezze di banda di 100, 400 e, più recentemente, 800 Gb.
