Las redes del futuro serán autogestionadas

En un futuro próximo las redes serán tan inteligentes que no precisarán de la intervención humana para su gestión.

Operarán de forma autónoma gracias al machine learning y la inteligencia artificial.

 Las self-driving networks o redes autogestionadas, que se basan en el concepto del vehículo autoguiado, serán las predominantes a diez años vista. El concepto, en el que ya está trabajando Grupo Aire y que se encuentra en fase de automatización de las redes implementando sistemas de visualización de eventos de red no tradicionales, se basa en la necesidad de diseñar redes que se puedan gestionar por sí solas con tecnologías de machine learning e inteligencia artificial.

Estas redes podrán descubrir por sí mismas elementos nuevos en la red, organizarse y monitorizarse, detectar automáticamente nuevos clientes, configurar servicios y diagnosticar automáticamente fallos utilizando estas tecnologías. Para Grupo Aire, serán estas las redes que acaben dominando el 100% del mercado para lo cual, los proveedores deberán incorporar soluciones robustas de analytics y capas de inteligencia, no solo para la monitorización y la gestión, también para el establecimiento de sólidas políticas de ciberseguridad.

Las cinco claves que definirán las redes en un futuro cercano según Grupo Aire:

1. Telemetría: tal vez el elemento más disruptivo en el sector telco. El objetivo de la telemetría es dotar a la red con la capacidad para suministrar información en tiempo real para convertir los datos en decisiones de negocio. Cada vez hay más fabricantes que soportan este tipo de monitorización de los sistemas. Se ha de poder programar a nivel físico para incrementar la velocidad del sistema en aras de tener una mejor visibilidad de lo que ocurre, siempre en tiempo real. La telemetría, además, permitirá conocer no solo el tráfico de la red, también qué tipo de cambios de rutas se han producido en un equipo, algo que favorecerá la toma rápida de decisiones basadas en datos.

2. Visión multidimensional basada en capas de inteligencia: la aplicación de inteligencia a las redes permite identificar no solo donde aparece un problema, también donde más podría generarse y anticiparse a que se produzca para evitarlo. La correlación de eventos y datos de diferentes fuentes es clave para una toma de decisiones lo más acertada posible, ya sea para la provisión, o para la operación de la propia red. Esta visión multidimensional permite que analizando datos de diferentes fuentes y distinto tipo -como la experiencia de usuario, contenido extraído de Twitter, o de puestos de observación meteorológica- se pueda identificar qué está ocurriendo, no solo en la red, si no en servicios y plataformas distintas y así poder anticipar como van a impactar en la red.

3. Automatización: es esencial. Los métodos actuales están basados en los servicios estándar que se implementan en los sistemas operativos modernos. Para poder automatizar es muy importante disponer de un pseudo lenguaje que haga posible un desacoplamiento total de los sistemas. Para una auténtica automatización se hace imprescindible la analítica basada en IA.

4. El lenguaje natural: para optimizar la interacción entre humanos y red es preciso impulsar las tecnologías de reconocimiento de voz. En un futuro próximo será posible decirle al sistema qué queremos hacer (declarative intent). Si bien es una tecnología que se encuentra en fase embrionaria, ya comienza a ser una realidad y existen modelos en fase de prueba que permiten preguntar por voz a una red qué problemas ha identificado en su sistema y la red los lista, incluso ya se les puede preguntar qué nodos están en riesgo de sobrecalentamiento y pedirle que ponga en marcha estrategias de mitigación y las redes comienzan a obedecer estas peticiones de voz.

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5. Capacidad para la toma de decisiones de forma autónoma: basada en reglas, o en un workflow definido, ya es posible entrenar a los sistemas para que tomen decisiones, cada vez más inteligentes. Con machine learning es posible preparar los sistemas en base a la experiencia y permitir la toma de decisiones mucho más complejas que en los sistemas basados en reglas.

Para Zigor Gaubeca, director de Tecnología de Grupo Aire, la evolución de las redes va a estar ligada a un cambio en la mentalidad de los fabricantes de hardware, que todavía no han interiorizado que los dispositivos han de venir preparados para incorporar soluciones de telemetría y señala que, tanto antes se produzca este cambio, más pronto proliferará la inteligencia de las redes. Lo explica así: “Uno de los principales escollos que tenemos hoy para que las redes evolucionen rápidamente hacia el modelo que tendremos en tan solo unos pocos años, es la extracción de información para convertir los datos en decisiones de negocio. Estamos viendo que los fabricantes todavía no diseñan sus equipos para las últimas novedades del mercado, como es la telemetría. Cuando añadimos software y quitamos hardware las redes avanzan, así lo demuestra la proliferación de las redes definidas por software, pero incluso éstas no se transformarán en lo que podrían ser si no incorporan soluciones de telemetría, capacidad para la toma de decisiones autónoma, automatización avanzada, capacidad para interactuar con lenguaje natural y para la visión multidimensional”.

Gaubeca añade; “la visión multidimensional es algo que será crítico en un futuro cercano y esto se elevará a la categoría de imprescindible. Con un ejemplo se entiende muy fácil: si tenemos en internet a dos influencers que llevan dos meses entrenándose para afrontar un combate físico y llevan todo ese tiempo generando expectación entre sus millones de followers, el encuentro final va a ser seguido por muchos millones de usuarios desde distintas partes del mundo al mismo tiempo. Un evento así puede colapsar una red. Si la propia red tiene capacidad para manejar la existencia de este tipo de acontecimientos, puede tomar contramedidas -de forma autónoma- para impedir incidencias que la impacten. Las redes del futuro serán autogestionadas, o no serán”.