HPE Discover 2026: мережа більше не фонова інфраструктура

У продовження розповіді про HPE Discover 2026 до вашої уваги ще один кейноут конференції. Нагадаємо, Антоніо Нері (Antonio Neri) задавав стратегічний контекст, виступ СТО HPE Фідельми Руссо (Fidelma Russo) чітко окреслив головну тезу: основною проблемою AI стають вже не самі моделі, а економіка їхньої експлуатації. А деталі того, як саме забезпечити цю економіку на рівні заліза та програмних платформ, розкрив у своїй сесії Рамі Рахім (Rami Rahim), виконавчий віцепрезидент і генеральний менеджер HPE Networking.

Рамі Рахім розпочав з інженерної притчі - про будівлю Millennium Tower у Сан-Франциско: «Це приголомшливий 58-поверховий хмарочос. Прекрасний дизайн, технологічно досконалий, справді культовий. Але з часом щось несподіване почало відбуватися. Будівля почала осідати, а потім нахилятися. Не тому, що конструкція над землею була погано спроєктована, а тому, що фундамент під нею не був побудований для довгострокових реалій навколишнього середовища».

Паралель була очевидною, але точною. Саме так виглядають сьогоднішні підприємства, що нашаровують AI-застосунки на мережеву інфраструктуру, яка для цього не проєктувалася. «AI створює безпрецедентні запити на інфраструктуру - масивне переміщення даних, постійний інференс, вибухове масштабування. Якщо фундамент не спроєктований для цієї нової реальності, напруга рано чи пізно проявиться», заявив Рамі Рахім. Відповідь HPE - концепція Self-Driving Network. Замість спроб «прикрутити» штучний інтелект до застарілих технологій (retrofitting), компанія пропонує повністю AI-нативну платформу, здатну автономно оптимізуватися, захищатися та відновлюватися у реальному часі.

Те, що мережева сесія на Discover 2026 відбулася в перший день конференції - явний сигнал того, що мережа більше не фонова інфраструктура.

Один рік після поглинання Juniper

«Рік тому ми пообіцяли нашим клієнтам, що об'єднаємо найкраще від Juniper і Aruba. Сьогодні ми виконуємо цю обіцянку», - зазначив виступаючий. До закриття угоди по Juniper у липні 2025 року Aruba Central і Mist існували як окремі площини управління - спадщина двох незалежних поглинань (Aruba у 2015 р., Mist у 2019 р.). Клієнти, що працювали на інфраструктурі Aruba, здійснювали управління мережами через Aruba Central, а клієнти Juniper - через Mist. Як заявлено на Discover 2026 це розмежування офіційно починає зникати.

Один з центральних анонсів конференції те, що Marvis Actions - автономний движок ремедіації, серцевина платформи Mist, - переходить до HPE Aruba Central. Паралельно з цим портфель комутаторів HPE Networking CX, що раніше підтримувався виключно Aruba Central, незабаром отримає підтримку Mist для всього життєвого циклу. Технологічна основа, що зробила це можливим, - мікросервісна архітектура і спільний Agentic AI Framework, побудований об'єднаною командою data scientists від обох компаній. 

Підтвердження того, що ринок це помітив: Gartner Magic Quadrant для дротових і бездротових LAN визнав HPE лідером. При цьому «найдальше праворуч» за Vision і «найвище» за Ability to Execute. «Минулого року ринок дивився на HPE Aruba Networking і Juniper Networks як на двох окремих лідерів. Цього року - визнає, що відбувається, коли ви об'єднуєте ці сильні сторони», - прокоментував цю оцінку Рахім.

Університету штату Огайо - 200 тис користувачів і 2000 точок доступу

CIO Університету штату Огайо Роб Лоуден (Rob Lowden) вийшов на сцену, щоб описати найекстремальніше мережеве середовище серед усіх клієнтів HPE. Ohio State University - четвертий за розміром університет США: 66 000 студентів, 8 500 викладачів, 15 коледжів, госпіталь, онкологічний центр і 22 000 бездротових точок доступу HPE лише у кампусі в Колумбусі.

Але справжній виклик - інфраструктура стадіону Horseshoe, що належить університету. «Ми можемо приймати 100 000 учасників на грі. Ще 100 000 - навколо стадіону. Тобто в день домашньої гри у нас 200 000 з гаком людей. І за 200 метрів - лікарня на 7 млрд дол., онкологічний центр, 2000 ліжок», - описав Лоуден масштаб задачі. Торік матч проти команди з півдня зібрав найбільшу аудиторію в NCAA в історії будь-якого спортивного заходу. Електронна реєстрація квитків, мобільні платіжні системи, трансляції - все йде через мережу.

Наразі інженери HPE та Університету штату Огайо спільно оновлюють Wi-Fi-інфраструктуру на стадіоні. Проєкт охоплює понад 2000 точок доступу HPE Juniper Mist - за словами Лоудена, це «наймасштабніше розгортання мережі на одному об'єкті в країні». Саме тут AIOps перестає бути теорією. «AIOps дозволяє нам аналізувати величезні обсяги даних у реальному часі. Ми бачимо, як час розв'язування мережевих проблем скоротився з годин - до хвилин», підкреслив CIO.

Мережа, що сама себе вилікувала до того, як хтось поскаржився

Під час демонстрації віцепрезидентка HPE Суналіні Санкхаварам (Sunalini Sankhavaram) показала сценарій самовідновлення мережі в реальному робочому середовищі. Аналіз системою Marvis офісної інфраструктури умовної компанії виявив, що минулого тижня понад 6% сесій користувачів мали проблемну якість з'єднання. З'ясувалося, що дротове підключення та WAN працювали штатно, а причиною стала недостатня ємність бездротової мережі - кілька точок доступу були завантажені на 90% від пікової спроможності.

Далі система перейшла в режим повного самокерування. Marvis змінив параметри радіочастот, перевівши пристрої на дводіапазонний режим 5 ГГц - без жодного ручного втручання, без тікетів до підтримки. В результаті завантаження впало до 54%, задоволеність користувачів - 100%. «Мережа сама ідентифікувала проблему, сама зрозуміла першопричину, сама визначила правильну дію і вирішила її автоматично - до того, як хтось із користувачів встиг поскаржитися», - прокоментував Рамі Рахім.

Ключова деталь цієї презентації - ця функціональність вже доступна у HPE Mist сьогодні та незабаром з'явиться в HPE Aruba Central. Повноцінна автономність досягається завдяки інструменту Marvis Trust List - гнучкому списку дій, які мережевий адміністратор дозволяє мережі виконувати без попереднього узгодження. Приклад: камера безпеки підключена до порту з нестабільним зв'язком - відеопотік переривається. Згідно зі списком довірених дій Marvis автоматично перезавантажує порт і відновлює живлення PoE. Камера знову працює - без інженерного виїзду та без ручного тікету.

Технічна основа всього цього - чотири стовпи Agentic Framework HPE. По-перше, реальні live-дані про досвід користувачів, верифіковані на тисячах реальних звернень до підтримки та збагачені цифровими двійниками. По-друге, API-first підхід, де всі дані доступні через API, що робить MCP-сервер потужним для агентної автоматизації. По-третє, набір AI-агентів і навичок - Marvis Minis як цифрові двійники досвіду користувачів, агенти аналізу пакетів, логів і статей бази знань. У-четверте, Large Experience Model (LEM) від Marvis - спеціалізована нейромережева модель, навчена на мільйонах телеметричних сесій, яка ідентифікує приховані причини деградації якості зв'язку у Teams чи Zoom і передбачає потенційні збої до їх виникнення.

Royal Bank of Canada: мережа як єдине місце незаперечних доказів

Марлон Драммонд (Marlon Drummond), Senior Director of Engineering, Automation and AI у Royal Bank of Canada, з'явився на сцені, щоб описати реальність безпеки для банку у 29 країнах з 13 млн клієнтів. Він окреслив масштаб загрози: близько 4000 ендпоінтів у SDWAN і EdgeConnect, але якщо взяти весь ландшафт загроз, включно з хмарою і торговими операціями, реальна цифра вдвічі-втричі більша. «Безпека - наша робота номер один. У нас насправді немає жодної іншої роботи, крім захисту даних клієнтів», підкреслив Драммонд. І далі - теза, яку Рахім підхопив як ключову: «Єдине місце, де можна отримати незаперечні докази аномальної активності - це мережа. Саме тут ми живемо: виявляємо, управляємо, захищаємо - все на мережевому рівні».

RBC зараз переходить до стратегії «AI everywhere»: публічно задекларована ціль - генерувати мільярд доларів доходу виключно користуючись з AI. Інструмент на боці мережі - DPI-движок EdgeConnect, що будує «персонажа» або «особистість» кожного користувача. Все, що виходить за межі цього профілю, стає аномалією.

SASE Orchestrator, AI Firewall і заблокований Claude

Якщо RBC описував загрозу, то Мадані Аджалі (Madani Adjali), віцепрезидент напрямку SASE and Security показав відповідь HPE у живому демо. Центральний анонс - Unified SASE Orchestrator - єдина консоль, що об'єднує EdgeConnect SD-WAN і SSE (Security Service Edge) з єдиною zero trust-політикою та AI-керованими операціями. До цього ці дві системи існували як окремі продукти. Тепер - одне вікно. «Те, що раніше вимагало двох різних продуктів, тепер можливо в єдиному SASE Orchestrator», - підсумував виступаючий, додавши окремий анонс - SASE Copilot всередині Orchestrator для запитів природною мовою і проактивного виявлення ризиків.

Друга частина демо - AI Firewall - яскраво продемонструвала захист від «тіньового AI». Система розділяє всі зовнішні AI-сервіси на три категорії: sanctioned (офіційно дозволені), unsanctioned (заблоковані) і tolerated (допустимі з суворими обмеженнями).

У рамках демонстрації Мадані Аджалі спробував зайти на ChatGPT, але брандмауер
миттєво заблокував доступ. Потім спробував Claude - аналогічне блокування. «Просто щоб всі побачили», - прокоментував він, перейшовши на Google для підтвердження.

Далі показали роботу з Gemini, віднесеним до категорії tolerated: звичайні текстові запити на кшталт «What is HPE Discover?» проходять без перешкод. Проте як тільки доповідач спробував завантажити у вікно чату файл із внутрішнім корпоративним звітом, DLP-механізм брандмауера миттєво перехопив передачу і заблокував виток даних. «Ніхто не хоче обирати між безпекою і швидкістю інновацій», - резюмував Рамі Рахім.

Окремо було продемонстровано Security Director Copilot. Адміністратор запитує «покажи останні загрози в моєму середовищі» і отримує деталізовану картину: імена користувачів, IP-адреси, типи загроз, галузі-мішені, країни походження атак, плюс конкретні рекомендації.

Sentara Health і п'ятниця, яка мало не зірвала запуск

Для блоку про AI-нативну маршрутизацію Рамі Рахім запросив Тома Джонсона (Tom Johnson), IT-директора Sentara Health - некомерційній медичній системі з 14 млрд дол. обороту, 35 000 співробітників, 12 лікарень у Вірджинії та Північній Кароліні, 400+ точок медичної допомоги. «Коли дані затримуються - затримується допомога. Наші клініцисти покладаються на дані в реальному часі для прийняття рішень у ліжка пацієнта. У рентгенології зображення завжди підтягуються свіжими, без кешування. Затримка - не варіант», зазначив виступаючий.

Продемонстрований сценарій маршрутизації був один з найбільш наочних у всій сесії. П'ятниця, кінець робочого дня. Мережевий інженер медичної системи збирається додому - в понеділок запуск AI-агентів у кожній лікарні та клініці мережі. Агенти управлятимуть усім: від тріажу до догляду за пацієнтами.

Старший продакт-менеджер HPE Катріна Пикет (Katrina Pickett) провела демонстрацію процедуру, коли Marvis упереджує катастрофи за допомогою цифрових двійників мережі. Система залучила Marvis Minis, який згенерував синтетичний трафік застосунків увечері п'ятниці - точно так, як це робили б реальні AI-агенти у понеділок. Завдяки цьому деградацію було виявлено без жодного реального користувача та без виїзду технічного фахівця.

Було отримано несподіване сповіщення, що затримка трафіку стрибнула з 80 мс до понад 200 мс. Виявлено, що через недавні конфігураційні зміни було випадково видалено пріоритетний маршрут, і трафік пішов резервним шляхом. Marvis не просто діагностував аномалію, він запропонував точне виправлення, відновив префікс і миттєво перевірив результат на тих самих цифрових двійниках. Мережа була повністю відновлена за лічені хвилини, і запуск у понеділок пройшов бездоганно. «Я думав, що маршрутизація - це складно. Виявляється - більше ні», - відзначив Рамі Рахім.

Walt Disney і петабайти: «зробіть мережу невидимою»

Бен Крой (Ben Croy), директор із глобальних мережевих рішень у Walt Disney, окреслив колосальні масштаби сучасного медіавиробництва. Його команда відповідає за мережеву архітектуру, інжиніринг та операційну діяльність для студій Marvel, Pixar і Lucasfilm. Одночасно у роботі перебуває понад 200 проєктів по всьому світу. Один великий фільм генерує петабайти даних. Наприклад, контент для анімаційної стрічки «Зоотопія 2» створюють у Бербенку, після чого локалізують для одночасного релізу більш ніж 35 мовами.

«Кіно виробництво стало повністю цифровим - від першого кадру до фінального монтажу. Ми пройшли шлях від терабайтів до петабайтів даних, адже понад 80% фільмів містять ті чи інші VFX-ефекти. Фізичного страхувального варіанта більше не існує: усе перетворилося на дані», - підкреслює Бен Крой. Вимога до інфраструктури тут гранично чітка: «Мережа є критично важливою частиною виробництва, але в ідеалі вона має залишатися невидимою. Наша мета - аби кінематографісти зосереджувалися на сюжеті, персонажах і звуці, а не переймалися тим, чи витримає мережа». Для реалізації цих завдань Disney використовує платформу HPE Mist у кампусному сегменті та Apstra - для Data Center Fabrics. «Ці рішення забезпечують узгодженість між різними середовищами та дають надійну платформу для подальшого масштабування».

Демонстрація з використанням Morpheus повністю підтвердила цю узгодженість: під час створення або міграції віртуальних машин нові мережеві сегменти (vnet10 та vnet11) розгортаються та транслюються у фізичну фабрику Apstra автоматично — без ручного втручання та ризику людської помилки. Міграція ВМ із сервера 09 на сервер 15 у режимі безперервного тестування пройшла без жодної втрати пакетів: політики безпеки й мережеві параметри беззатримно слідують за віртуальною машиною.

QFX5252, QFX5250, QFX5140 та відкриті стандарти

Презентація апаратних систем під час виступу чітко розставила крапки над «і» щодо того, як саме HPE розподіляє продукти для різних завдань AI-інфраструктури.

QFX5252 - це Scale-Up комутатор, спроєктований спеціально для стійок AI-платформ на базі AMD Helios. Побудований на двох чипах Broadcom Tomahawk 6, він підтримує UALink - відкритий стандарт з'єднання accelerator-to-accelerator, що виступає прямою альтернативою закритому стандарту NVIDIA NVLink. Пристрій працює під управлінням open-source мережевої ОС SONiC (Linux Foundation), оснащений 100% рідинним охолодженням і надає агреговану місткість перемикання у 1024 Тб/с. «Якщо хтось хоче побудувати дата-центр з підключенням 1,6 Тб/с - реально є лише один варіант. Це ми», - сказав Рахім.

QFX5250 - це Scale-Out комутатор місткістю 102,5 Тб/с для об'єднання GPU-кластерів між стійками дата-центру. Він також оснащений рідинним охолодженням і повністю готовий до Ultra Ethernet Transport (UET).

QFX5140 - спеціалізований Inference Switch місткістю 16 Тб/с в компактному формфакторі 1RU. Він спроєктований для AI inference-кластерів і периферійних розгортань, оптимізований для навантажень, де мінімальна затримка прямо впливає на коефіцієнт утилізації GPU, і повністю інтегрований з HPE Networking Data Center Director.

Під час презентації окремо було означено позиції HPE у звітах Gartner. Компанію визнано лідером у Magic Quadrant за напрямом Data Center Networking, а також відзначено №1 для корпоративних розгортань (Enterprise Buildouts) та №2 для AI Ethernet Fabrics у дослідженні Gartner Critical Capabilities.

«Ви можете бути об'єктом змін - або їхнім автором»

Рамі Рахім завершив сесію тією ж метафорою, з якої й почав - згадкою про хмарочос Millennium Tower та критичну роль надійного фундаменту. «АІ спричиняє один із найпотужніших технологічних зсувів, які будь-хто з нас побачить за свою кар'єру, - підсумував він. - Сьогодні кожна компанія змушена переосмислювати свої підходи до роботи, інновацій, захисту бізнесу та конкуренції. У такі моменти є лише два варіанти: або вас витіснять ті, хто адаптувався швидше, або ви самі станете тими, хто витісняє інших».

Було зазначено, HPE Financial Services запускає спеціальну програму міграції мереж для організацій, які прагнуть вийти зі застарілих «non-self-driving» технологій і реінвестувати у нові. «Як тільки ви бачите інфраструктуру, яка постійно моніторить себе, оптимізує себе, захищає себе і щодня стає розумнішою - ви вже не можете цього не бачити», відзначив виступаючий.

В HPE вважають, що успіх агентного AI в підприємстві залежить від сучасного мережевого фундаменту, побудованого для автономних робочих процесів, де мережева продуктивність, надійність та інтелект визначають ефективність усієї AI-архітектури.

Стратегія охолодження ЦОД для епохи AI