Интеллект на поле: как сеть обеспечила работу ИИ в реальном времени на Кубке Райдер 2025

Сетевая задача масштаба мероприятия

Кубок Райдер 2025 привлек почти четверть миллиона зрителей на поле Bethpage Black в Фармингдейле, Нью-Йорк. Сотни тысяч устройств, камеры, датчики, терминалы продаж и рабочие станции персонала создали огромную нагрузку на ИТ-инфраструктуру — реальный полевой тест возможностей сетей для работы ИИ в реальном времени.

Централизованный хаб для принятия решений

Организаторы турнира объединились с HPE, чтобы создать связанный операционный хаб. Платформа собирала разнородные потоковые данные и направляла их в частное облако и высокопроизводительную сеть. Итоговый дашборд агрегировал телеметрию от сканирования билетов, погодных сводок, GPS-трекеров гольф-каров, продаж на точках, очередей и производительности сети, давая персоналу мгновенную картину активности по всей площадке.

Как отмечает Джон Грин, технический директор HPE Networking, сеть — это третий столп внедрения ИИ наряду с моделями и данными. 'Disconnected AI doesn’t get you very much; you need a way to get data into it and out of it for both training and inference,' — он подчеркивает важность надежного канала для передачи данных при обучении и выводе моделей.

Проектирование сетей для инференса

Традиционные корпоративные сети рассчитаны на предсказуемый трафик приложений, таких как почта и обмен файлами. Для ИИ, и в особенности для инференса, необходимы иные характеристики: сверхнизкая задержка, безпотерьная пропускная способность, специализированное оборудование и точная передача больших массивов данных между GPU. Малейшие задержки или потеря пакетов, незаметные в офисных системах, могут стать узким местом в конвейере инференса.

На Кубке Райдер использовали двухуровневую архитектуру. По всей территории работали более 650 точек доступа WiFi 6E, 170 коммутаторов сети и 25 сенсоров пользовательского опыта, обеспечивая плотное покрытие там, где собирались люди. Фронт-энд слой подключал камеры и сенсоры для захвата видео и перемещений, а бэк-энд слой в временном локальном дата-центре связал GPU и серверы в высокоскоростной, низкозадерживающей конфигурации, выступая в роли мозговой системы для живой аналитики.

Это позволило обеспечить оперативные реакции на месте и собирать данные для последующего анализа и планирования. В дополнение к сенсорам на поле работало 67 камер с возможностями ИИ, которые могли анализировать видео и выделять наиболее интересные кадры и события.

Инференс на периферии и возврат on-prem

Пример Кубка Райдер отражает более широкую тенденцию физического ИИ, где время реакции критично для безопасности и операций. Автономные автомобили или автоматизированные станки требуют инференса рядом с источником данных. Отправка сенсорных данных в удаленное облако создаст задержки, неприемлемые для мгновенных решений.

В результате формируется гибридный подход: обучение интенсивных моделей по-прежнему проходит в облаке, но инференс переносится на периферию и локальные кластеры. Это меняет подходы к размещению рабочих нагрузок с учетом скорости, безопасности, суверенитета данных и затрат. Исследования и прогнозы рынка указывают на активную переоценку стратегий разворачивания приложений под влияние ИИ.

ИИ для сетей и дорога к самоуправляемой инфраструктуре

Взаимоотношение сетей и ИИ двунаправленно: современные сети генерируют огромную телеметрию, что делает их идеальной областью для применения ИИ. В HPE модели анализируют анонимизированные данные с миллиардов устройств и триллион телеметрических точек в день, выявляя закономерности, которые улучшают производительность и стабильность.

Концепция AIOps уже предоставляет администраторам рекомендации, которые можно применить одним кликом; следующим шагом станет автоматическое тестирование и развертывание низкорисковых изменений. Видение самоуправляемой сети предполагает устранение рутинной, подверженной ошибкам работы инженеров, позволяя системам автоматически конфигурировать сотни устройств и исправлять частые проблемы с подключением.

Значение для бизнеса

Координация живых мероприятий или управление распределенными производственными системами — в обоих случаях скорость и надежность передачи данных определяют результат бизнеса. Опыт Кубка Райдер — конкретный пример того, как инвестиции в готовую к инференсу сеть и обработку на периферии открывают доступ к оперативной аналитике. Те, кто создаст такую основу сегодня, смогут перейти от пилотов к масштабируемым решениям ИИ.