Wie möchten Kunden ihre Rechenzentrumsnetzwerkinfrastruktur? Es muss natürlich effizient, zuverlässig und leicht zu warten sein. Es wäre wunderbar, wenn sich das Netzwerk selbst einrichten und warten würde. Moderne SDN-Controller können immer mehr, aber wie lässt sich der Automatisierungsgrad beurteilen? Wie klassifiziert man diese Autonomie?
Um diese Fragen zu beantworten, haben wir uns an das Beratungsunternehmen IDC gewandt und es gebeten, eine Studie durchzuführen, anhand derer die Ergebnisse verstanden werden können, wie die Autonomie des Managements eines bestimmten Netzwerks charakterisiert und die Wirksamkeit von bewertet werden kann eine solche Implementierung. Kollegen von IDC reagierten auf unseren Vorschlag und kamen zu interessanten Schlussfolgerungen.
Es lohnt sich, mit dem Kontext zu beginnen, nämlich mit der vollständigen Digitalisierung, deren Wellen sich um die Welt ziehen. Es erfordert eine Modernisierung sowohl der Infrastruktur als auch der Arbeitsabläufe. Die treibende Kraft hinter dieser Transformation ist das Cloud Computing.
In der Zwischenzeit sollten Sie sich die Cloud nicht nur als einen Ort vorstellen, an dem Sie Ihre Workloads ausführen können. Es ist auch ein spezieller Arbeitsansatz, der einen hohen Automatisierungsgrad impliziert. Laut IDC-Analysten treten wir in eine "Ära der Vielzahl von Innovationen" ein. Unternehmen investieren in Technologien wie künstliche Intelligenz, das Internet der Dinge, Blockchain und natürliche Schnittstellen. Das ultimative Ziel ist jedoch genau die Autonomie von Systemen und Infrastrukturen. In diesem Zusammenhang sollten die Aussichten für die Entwicklung von Rechenzentrumsnetzwerken bewertet werden.
Das Diagramm zeigt den Prozess der Netzwerkautomatisierung, der in mehrere aufeinanderfolgende Stufen unterteilt ist. Es beginnt mit einer Befehlszeilenschnittstelle und Skripten. Der nächste Schritt ist die Einführung von Netzwerkfabriken zur Verbesserung von Geschwindigkeit und Leistung. Als nächstes kommt die Zeit für SDN-Controller und Virtualisierungstools. In dieser Phase werden auch Tools zur Orchestrierung und Automatisierung von Rechenzentrumsnetzwerken implementiert.
Der Übergang zu einer absichtsbasierten Vernetzung ist eine neue Dimension. Ziel dieses Fortschritts ist es jedoch, ein vollständig autonomes Netzwerk zu schaffen, das von künstlicher Intelligenz gesteuert wird. Alle Marktteilnehmer betrachten dieses Problem auf die eine oder andere Weise.
Was ist Netzwerkautonomie und wie wird sie bewertet? IDC hat ein sechsstufiges Modell vorgeschlagen, mit dem Sie einer bestimmten Autonomieebene eine bestimmte Lösung genau zuordnen können.
- Stufe 0. In dieser Phase erfolgt die Verwaltung des Netzwerks nur über manuelle Prozesse über den gesamten Lebenszyklus des Netzwerks. Das Netzwerk ist nicht automatisiert.
- Stufe 1. Die Netzwerkverwaltung erfolgt während des gesamten Netzwerklebenszyklus noch weitgehend manuell.
- Stufe 2. In einigen Szenarien wird eine teilweise Automatisierung angezeigt, die mit Standardtools für Analyse und Richtlinienverwaltung kombiniert wird.
- Stufe 3. "Bedingte Automatisierung". Das System kann bereits Empfehlungen und Anweisungen erteilen, die vom Bediener akzeptiert oder abgelehnt werden.
- Level 4. . . .
- Level 5. . , .
Was sind die Hauptherausforderungen für einen Rechenzentrumsinnovator? Die Daten von IDC, die aus Interviews mit IT-Experten zusammengestellt wurden, belegten Platz 1 und 2, um die Netzwerkautomatisierung mit der Automatisierung und Flexibilität von Computern und Speichern in Einklang zu bringen. Dies ist die Fähigkeit des Netzwerks, gemischte Workloads und Umgebungen zu unterstützen.
An dritter Stelle steht das Problem der Automatisierung der Netzwerkinfrastruktur, die, wie am häufigsten, aus Produkten verschiedener Anbieter zusammengesetzt ist. Dies erfordert ein Management-Tool, mit dem der gesamte Lösungszoo zusammengeführt und entsprechend dem erforderlichen Maß an Autonomie betrieben werden kann. Gleichzeitig stimmen 90% der Befragten zu, dass die Erreichung der Netzwerkautonomie das Ziel ihrer Organisationen ist.
IDC-Untersuchungen zeigen, dass autonomes Netzwerkmanagement ein heißer Trend ist, an dem bis zur Hälfte aller Unternehmen, die ihre IT-Infrastruktur entwickeln, auf die eine oder andere Weise beteiligt sind.
Nehmen wir ein Unternehmen des Finanzsektors als Beispiel für die digitale Transformation. Im vergangenen Jahr sind die Offline-Verkäufe dramatisch zurückgegangen, und Finanzinstitute gehörten zu den ersten, die darauf reagierten.
Unternehmen übersetzten schnell einen Großteil ihrer Aktivitäten in Apps und organisierten in ihnen den digitalen Verkauf. Dies ermöglichte es, den Rückgang des Offline-Kanals in kurzer Zeit auszugleichen und Einnahmen zu sparen. Gleichzeitig ermöglichte die Automatisierung, die Fehlerquote der Mitarbeiter des Unternehmens zu minimieren und einen erheblichen Teil der Geschäftsprozesse erheblich zu beschleunigen.
Gleichzeitig hat die Innovation im Kundenservice zu einer Zunahme der Komplexität der IT-Infrastruktur und zu einer Zunahme der Häufigkeit von Änderungen geführt. Bis zu 50% der komplexen Probleme, die derzeit in Rechenzentren registriert sind, sind bis zu dem einen oder anderen Grad auf die Begrenztheit sowohl der Netzwerkressourcen selbst als auch der Ressourcen des Administratorteams zurückzuführen.
Meistens sind die Mitarbeiter mit Routineoperationen beschäftigt, obwohl die mit der Einführung neuer Dienste verbundene Belastung ständig zunimmt. Sie müssen getestet, auf gegenseitige Beeinflussung mit anderen Diensten überprüft usw. Jede Implementierung birgt das Risiko, das zu zerstören, was bereits funktioniert. Infolgedessen ist das Personal überfordert.
Vielleicht erklärt dies die folgende Abbildung: Bis zu 40% der komplexen Probleme mit Rechenzentren werden durch menschliches Versagen verursacht. Änderungen im Netzwerk, wie das Starten neuer Anwendungen, das Bereitstellen von Diensten usw., erfordern viel Aufmerksamkeit und zahlreiche Überprüfungen, für die nicht immer genügend Arbeitszeit zur Verfügung steht. Das Ergebnis kann ein schwerer Unfall im Rechenzentrum sein.
Wie viel Zeit wird für die Lösung dieses oder jenes Problems aufgewendet? Unsere Daten deuten darauf hin, dass es im Durchschnitt fast 80 Minuten dauert, um einen Fehler allein zu erkennen. Und diese Fehlfunktionen sind nicht immer mit physischen Geräten verbunden. Sie können auf Protokollebene, Dienstverfügbarkeit usw. auftreten.
Infolgedessen funktioniert die Netzwerkunterstützung Tag und Nacht, wird jedoch immer noch zum Ziel zahlreicher Beschwerden. Für viele von ihnen gibt es keinen Grund, ob das Rechenzentrumsnetzwerk eine gewisse Autonomie erlangt.
Kehren wir zur von IDC vorgeschlagenen Klassifizierung der Autonomieebenen zurück. Hier ist eine Liste der Funktionen, die das Netzwerk auf jeder dieser Ebenen demonstrieren sollte. Lösung Das autonome Fahrnetzwerk von Huawei erfüllt alle Anforderungen der dritten Ebene. Es ist in der Lage, seine Arbeit in einem vollautomatischen Modus aufrechtzuerhalten, einschließlich Starten und Stoppen von Prozessen, Einrichten von Geräten usw. Darüber hinaus erfüllt unser ADN das Sensibilisierungskriterium vollständig und empfängt Echtzeitinformationen über den Status von Geräten, Prozessen usw. Anwendungen und Dienste.
Im halbautomatischen Modus kann ADN analysieren, was im Netzwerk geschieht, die Ursachen von Ereignissen identifizieren und Empfehlungen für deren Beseitigung vorschlagen. Bis 2023 planen wir, die ADN-Funktionen um eine Feedback-Funktion zu erweitern.
Das Steuerungssystem lernt, mit Netzwerkproblemen umzugehen, indem Praktiken angewendet werden, die sich in anderen ähnlichen Infrastrukturen, einschließlich solcher anderer Unternehmen, als wirksam erwiesen haben.
Gemäß unserer Roadmap werden wir bis 2028 ein System haben, das der fünften Ebene der Autonomie vollständig entspricht.
Welche Auswirkungen hat die Einführung eines autonomen Netzwerkmanagements? Beginnen wir mit dem Entwurf des Netzwerks. Mit Huawei Autonomous Driving Network muss der Kunde die Architektur nicht manuell erstellen oder die Geräte entwerfen oder konfigurieren. Das System fragt nur an, wie viele Geräte und Verbindungen einer bestimmten Bandbreite verwendet werden sollen. Anschließend wird die Netzwerkinfrastruktur automatisch zusammengestellt und als schlüsselfertige Lösung angeboten. Der Kunde erhält sofort eine voll funktionsfähige Rechenzentrumsfabrik.
Die Netzwerkinfrastruktur reicht jedoch nicht aus. Es muss die Funktionsfähigkeit virtueller Maschinen, Anwendungen und anderer Prozesse sicherstellen, von denen jeder seine eigenen Anforderungen an die Bandbreite bestimmter Kanäle stellt. Ein autonomes Netzwerk kann die Last analysieren und Empfehlungen für die optimale Organisation des Informationsflusses geben.
Während des Betriebs überprüft ADN ständig den Durchgang des Verkehrs, unter anderem um den gegenseitigen Einfluss verschiedener Dienste aufeinander zu ermitteln. Auf diese Weise können Sie die Qualität des Netzwerks in Echtzeit verbessern und auftretende Engpässe beseitigen.
Die Optimierung erfolgt kontinuierlich. Wenn das System eine Verschlechterung des Betriebs feststellt, informiert es den Bediener sofort darüber, der nur eine vorbereitete Entscheidung treffen muss. Wenn ADN beispielsweise die Verschlechterung des optischen Moduls feststellt, zählt es die Anzahl der vom Problem betroffenen Prozesse und bietet an, den Sicherungskanal zu verwenden.
Alle oben genannten Funktionen ermöglichen es ADN, eine äußerst wichtige Rolle zu spielen. Dies spart Zeit bei der Unterstützung des Netzwerks technischer Mitarbeiter und gibt ihnen die Möglichkeit, Aufgaben auf höherer Ebene auszuführen.
Die Stärke des Huawei Autonomous Driving Network besteht darin, dass nicht nur Software installiert und bereitgestellt werden kann. Das System implementiert ein dreistufiges Modell, dessen Basisebene sich bereits auf der Ebene der Prozessoren der endgültigen Switching- und Routing-Geräte befindet. Diese Hardware- und Softwareelemente führen Aufgaben zum Sammeln und Analysieren von Daten sowie zum Wechseln von Streams und Frames aus. Der mit einem solchen Prozessor ausgestattete Switch überträgt Informationen in Echtzeit an die Softwareplattform, in unserem Fall den iMaster NCE .
Es ist die Architektur unseres ADN, die es von anderen vergleichbaren Produkten unterscheidet. Die Integration mit Hardwareelementen ermöglicht eine einzigartige Tiefenanalyse, die es ermöglicht, die Prozesse der automatischen Konfiguration des Netzwerkdesigns, der Installation von Netzwerkgeräten usw. zu implementieren. Sie können beispielsweise einen "virtuellen Zwilling" der Anwendung erstellen und überprüfen der Service in der vorhandenen Infrastruktur. Das Ergebnis ist ein detaillierter Bericht, der eine Liste potenzieller Problemstellen enthält.
Es bleibt zu beachten, dass ADN eine serviceorientierte Lösung ist, die die Funktionen von Cloud-Technologien umfassend nutzt. Wir haben bereits oben erwähnt, dass das Netzwerk auf der fünften Ebene der Autonomie in der Lage sein muss, Algorithmen für den Umgang mit Fehlern zu verwenden, die auf der Grundlage der Erfahrungen anderer Kunden und Branchenexperten erstellt wurden. Aus der Cloud wird ADN bald lernen, Lösungen für bestimmte Netzwerkprobleme zu finden, die anhand von Signaturen identifiziert werden.
Die zur Erstellung des ADN verwendeten Ansätze ermöglichen es uns, noch einmal an unser 1-3-5-Prinzip zu erinnern: Jedes Problem im Netzwerk muss in einer Minute identifiziert, in drei Minuten lokalisiert und in fünf Minuten behoben werden.
Zusammenfassen. Natürlich ist ADN der Nachfolger von SDN-Lösungen. Dies war ein notwendiger Schritt in der Entwicklung der Technologie, hatte jedoch einige Nachteile. Erstens implizierte die Verwendung softwaredefinierter Netzwerke die manuelle Erstkonfiguration von Geräten. Zweitens fiel das Erkennen von Fehlern auch den Spezialisten für Netzwerkunterstützung auf die Schultern. Drittens wurde im Fall von SDN natürlich nicht über die automatische Anwendung von Wiederherstellungsskripten gesprochen, die aus der Cloud-basierten Wissensdatenbank stammen. Mit seiner ADN-Lösung wollte Huawei unsere Kunden von diesen Aufgaben befreien, indem es sich auf das konzentriert, was wirklich Aufmerksamkeit benötigt.