La popularidad de la expresión “red basada en la intención”, o red autoadaptable, aumentó en 2018, pero ¿cuán real es? El Intent-Based Networking es un gran avance hacia la red auto-operante (conocida como Intent-Based Networking de nivel 3), pero en sí misma se compone de muchos avances menores. Tiene muchos aspirantes que ofrecen características parciales, como la automatización básica (nivel 0 de Intent-Based Nertworks), pero sin soporte para la infraestructura agnóstica de los proveedores, una única fuente de verdad y la capacidad de ofrecer validación de cambios en tiempo real, independientemente del hardware subyacente o de la tecnología del sistema operativo.
La primera característica realmente significativa del trabajo en red autoadaptable debe ser una arquitectura construida sobre una única fuente de verdad, que abarque tanto la intención como el estado real de la red, incluyendo el control de cada aspecto del servicio de la misma.
Sin esta única fuente de verdad, preguntas como “¿qué usuarios se verán afectados si el enlace X falla o se congestiona? o “¿qué utilización se da al enlace en todos los aquellos que transportan el tráfico del usuario X?”, implican consultar el mapa de la red, comprobar que está actualizado, comprobar el estado operativo de cada uno de los enlaces, y así sucesivamente. Incluso cuando se han recopilado y cotejado todos los datos necesarios, la respuesta final debe ser calculada. Mientras que una red con una sola fuente de verdad tiene todos los datos necesarios en esa única fuente y, en un sistema realmente basado en la intención, la respuesta a esas preguntas puede calcularse y mostrarse de forma automática y rápida.
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— Esta única fuente de verdad ya se ha realizado en las soluciones de automatización de centros de datos más avanzadas, y supone un paso muy significativo hacia la red o el centro de datos auto-operante.
Identificación de la causa raíz
Otro paso vital es la identificación de la causa raíz”. Una vez que se tiene una sola fuente de verdad que encapsula tanto lo que la red debería estar haciendo como lo que realmente está haciendo en tiempo real, entonces la inteligencia adicional puede estudiar la telemetría entrante, detectar cualquier irregularidad, interrupción o degradación del rendimiento, y no sólo reportarlas, sino también rastrearlas hasta la causa subyacente de fondo.
Ya sean coches, ordenadores o electrodomésticos, no hay nada más exasperante que un fallo intermitente. Algo está mal, pero todo funciona perfectamente cuando se lleva a reparar. Mientras que el operador del servicio estudia el rendimiento durante la inspección, un sistema adecuado basado en la intención mantiene un registro completo y continuo de cuándo y cómo las cosas salieron mal, junto con el pleno conocimiento de la infraestructura y los componentes. La combinación de una sola fuente de verdad más la inteligencia artificial puede retroceder desde síntomas erráticos para identificar la causa raíz.
La mayoría de los centros de datos están adoptando la topología leaf spine o ‘Clos’ para proporcionar un mejor rendimiento de las aplicaciones. La jerarquía tradicional de tres niveles generaba mucho tráfico arriba y abajo del sistema, mientras que la topología “más plana” leaf spine coloca a los hosts a distancias iguales, mientras que las aplicaciones se comportan de forma más predecible. El resultado es un mayor ancho de banda, menor latencia y una gestión de red relativamente más sencilla.
“Relativamente” es la palabra clave en este contexto porque, incluso para las redes leaf spine, los administradores de red tienen que rastrear y verificar manualmente miles de elementos lógicos y virtuales, así como componentes físicos. Si sólo uno de ellos está mal configurado o falla, un efecto en cascada puede afectar a varios nodos de computación, red y almacenamiento con consecuencias impredecibles para el rendimiento del sistema, la experiencia del usuario, el negocio y, en última instancia, la reputación.
Si, por ejemplo, el operador de red necesita quitar o ajustar un conmutador en funcionamiento a mitad del día laborable, una red avanzada basada en contenido permitirá que el tráfico pase por alto ese dispositivo de tal manera que el negocio diario pueda continuar mientras se cambia el conmutador. Cuando se restaura el dispositivo, los monitores del sistema se darán cuenta inmediatamente, de modo que la visibilidad del sistema y la monitorización del rendimiento no se interrumpen. Todo esto se puede gestionar en tiempo real desde una única consola de gestión y una sencilla interfaz gráfica.
Es fácil ver cómo esta centralización y automatización de la gestión ahorra mucho tiempo y trabajo, ya que todos esos parámetros relativamente complicados y tediosos se despliegan de forma automática y precisa a través de la red. Pero en la práctica es la reducción del error humano la que proporciona el mayor ahorro.
Confiar en que las redes funcionen por sí mismas
El papel del operador de red se asemeja cada vez menos al de un mecánico de motores, pareciéndose cada vez más al de un conductor de Fórmula 1, con una visión clara de la carretera, la posición del vehículo, la velocidad y el combustible restante – todo lo que se necesita para cumplir con la intención – sin verse abrumado por los datos técnicos sobre el funcionamiento interno del sistema. El equipo de TI ahora puede cumplir con los plazos, garantizar los niveles de rendimiento, especificar los requisitos de actualización y hablar el idioma que la empresa entiende.
Ahora podemos confiar en las redes basadas en la intención más avanzadas para identificar las causas de fondo de los problemas, pero ¿podemos confiar en ellas para que apliquen sus propias acciones correctivas? La rapidez con que esto suceda en el mundo real depende tanto del nivel de confianza de los operadores como de la propia tecnología. Como se sentiría hacer un primer viaje en un auto o avión sin conductor?
Por Michael Wood, CMO, Apstra
