Într-o serie de documente redactate în 1962, J.C.R Licklider, director al ARPA (Advanced Research Projects Agency), o agenție a Ministerului Apărării din SUA, propune ideea unei „rețele intergalactice de calculatoare”, în care toate calculatoarele din lume ar fi interconectate pentru a putea accesa date și programe de oriunde.
După aproape 60 de ani mai târziu, viziunea originală rămâne implementată, rețeaua continuând să conecteze servicii și aplicații la nivel global.
2020 Global Networking Trends Report este un raport realizat de Cisco la sfârșitul anului trecut, în care sunt prezentate rezultatele a peste 2.000 de interviuri cu manageri IT despre tehnologiile viitorului și integrarea lor în rețelele de astăzi ale companiilor. Pentru a citi întregul raport, vă invităm să consultați site-ul https://www.cisco.com/c/en/us/solutions/enterprise-networks/networking-technology-trends.html.
Mai jos puteți citi un rezumat al concluziilor acestui raport, precum și recomandările generale.
Lumea de astăzi e caracterizată de creșteri exponențiale în ceea ce privește gradul de performanță al tehnologiilor, devenind «conectată» cu fiecare dispozitiv smart, digitalizată și cu procesare distribuită. Toate domeniile de activitate, precum și majoritatea departamentelor din interiorul companiilor, depind de tehnologie într-o măsură din ce in ce mai mare. Nu e de mirare astfel că departamentele IT sunt copleșite de complexitatea și nevoia de securizare a datelor și aplicațiilor.
În timp ce rețeaua devine platforma care facilitează toate aplicațiile și procesele de business, vă invităm să vedeți care sunt tendințele tehnologice care determină evoluția acesteia:
1. Aplicațiile sunt dezvoltate și găzduite nu doar în centrul de date on premise, ci și în cloud-uri publice
2. Aplicațiile sunt construite sub formă de microservicii, folosind workload-uri fizice, virtuale sau containere, din cloud-uri publice sau private
3. Aplicațiile sunt dezvoltate în mod continuu și rapid, schimbând arhitecturile și modul clasic de design.
4. Explozia dispozitivelor de tip IoT duce la construirea unor noi modele de calcul distribuit, care contribuie la creșterea exponențială a complexității
5. Inteligența Artificială folosită din ce în ce mai mult în aplicații, atât pentru business cât și pentru consumer are nevoie de mai multă putere de calcul, aproape de edge și/sau de connectivitate către providerii de Cloud.
6. Mobilitatea – tehnologii ca WiFi 6 și 5G vor permite dispozitivelor wireless să aibă o eficiență a folosirii spectrului radio pentru aplicații care necesită o largime de bandă mare și, mai ales, o latență foarte mică (AR/VR).
Rețeaua este cea care trebuie, pe de o parte, să faciliteze folosirea acestor noi tehnologii și, pe de altă parte, să asigure securitatea cibernetică și segmentarea accesului la resurse.
Care sunt cele cinci tehnologii principale care modelează noile rețele?
· Automatizare
· Inteligența artificială
· Multicloud Networking
· Wireless
· Securitate
Automatizarea rețelei este procesul de a automatiza configurațiile, managementul, procesul de testare, de implementare și operațiile de zi cu zi ale echipamentelor fizice și virtuale din cadrul rețelei de date. Inovațiile din domeniul Software Defined Networking (SDN), Intent Based Networking (IBN), virtualizarea, programabilitatea și controller-ele de rețea de tip open transformă automatizarea într-o realitate a rețelelor de astăzi.
SDN (Software Defined Networking) nu este un termen nou și, de la apariția sa, propune separarea planului de control de planul de date, abstractizând infrastructura de rețea de aplicații și servicii.
SDN a fost introdus ințial în datacenter, pentru a reduce complexitatea necesară de a migra workload-uri și traficul est-vest. Aceleași principii au condus și la soluțiile SD-Access și SD-WAN, care propun optimizarea aplicațiilor și a accesului la servicii cloud.
SDN oferă multe avantaje în partea de automatizare, însă este doar o parte din soluție. Companiile au nevoie de monitorizare continuă și optimizare în funcție de nevoile din business.
Pentru a face acest lucru, rețelele IT trebuie să înțeleagă cerințele continue și să se adapteze rapid în funcție de schimbări. IETF menționează într-un articol că «intent» (intenția) constă într-o politică declarativă cu aplicare în toata rețeaua. Un operator de rețea definește ce anume se așteaptă a fi îndeplinit, iar rețeaua calculează o soluție care îndeplinește cerințele.
Termenul de «Intent based Networking» a fost introdus din 2017 și adoptat de atunci în întreaga industrie.
«Intent based Networking» implică trei pași importanți:
– Interpretarea „intenției” și translatarea într-o politică validată
– Activarea – orchestrarea politicilor și automatizarea configurațiilor
– Assurance: vizibilitate și optimizare continuă, identificare proactivă a problemelor și remediere
Unul dintre punctele importante identificate în «2019 Global Networking Trends Survey», este nevoia de aliniere între domeniile IBN (LAN, WAN și Datacenter) din punct de vedere al politicilor și a performanțelor aplicațiilor.
Inteligența artificială
Folosirea Inteligenței Artificiale în operarea rețelelor reprezintă un ajutor necesar pentru echipele care operează rețele IT. Numărul mare de dispozitive care sunt conectate a crescut exponențial în ultimii ani și o cantitate foarte mare de date, telemetrie și evenimente sunt generate de echipamente, care depășesc capabilitatea umană de a lua decizii și acțiuni pe baza lor.
Câteva cuvinte întâi despre diferența dintre Machine Learning și Machine Reasoning, ambele domenii fiind categorii de AI (Artificial Intelligence).
– ML este procesul prin care se „învață statistic” din date, fără a fi programat explicit.
– MR folosește aceste cunoștințe dobândite pentru a naviga printr-o serie de opțiuni posible către un rezultat optim
AI oferă posibilitatea ca echipele de rețea să folosească datele mai eficient, în trei moduri:
– Procesarea complexă a evenimentelor
– Informații corelate care pot prezice cu o acuratețe foarte mare când vor apărea probleme (deviații de la normal)
– Remediere
Câteva considerente și recomandări înainte de a implementa AI în rețele :
1. Formularea unor bune practici operaționale – AI nu va rezolva toate problemele din rețele și este foarte importantă conștientizarea limitărilor precum și a ariilor care ar beneficia cel mai mult din această inteligență.
2. Definirea unor functii clare și obiective – niciun algoritm de ML nu poate scoate rezultate fără a specifica în prealabil obiectivele.
3. Interacțiunea dintre om și AI – stabilirea a cât de departe poate AI să meargă în luarea unor decizii, până ca un om să intervină (monitorizare, aprobare)
4. Cunoștințele oamenilor vs AI – o dependență din ce în ce mai mare de AI are potențialul de a crea lacune de cunoaștere a subiectelor, drept urmare expertiza inginerilor de rețea trebuie menținută pentru a verifica deciziile luate de motorul de AI
5. Nevoia colectării de date – algoritmul de ML are nevoie de date din cât mai multe surse, iar corectitudinea deciziilor depinde de cantitatea de date primită (e.g. exportare de loguri, netflow etc. din cât mai multe echipamente)
6. Domeniile de aplicabilitate AI – deși există astăzi câteva capabilități de procesare AI on premise, în general este nevoie de puterea cloud-ului pentru a rula algoritmi de AI, pentru putere de calcul și de stocare foarte mare. În unele cazuri, pot apărea restricții referitor la unde sunt stocate datele, regiune geografică etc. Alți factori ca latența pot influența deciziile real-time.
Vom continua prezentarea tehnologiilor care modelează noile rețele, în articolul următor.
Authors