Huaweiによって実行される企業ADNネットワークの主なテクノロジー：始まり

2021年、Huaweiは企業のADNネットワークのさらなる開発に賭けています。この獣とは何か、2020年の終わりに開催されたWorldwide IP Clubオンラインフォーラムからのレポートの結果に基づいて、この記事で簡単に概説します。これは、イノベーションについて話し合い、テレコムのネットワーキングのために作成したコミュニティです。







Huawei Enterprise ADNを理解する には、まず、企業ネットワークが今日直面している課題について簡単に説明することが役立ちます。







デジタル変革が大規模な組織を迂回しないことは間違いありません。そして、このプロセスは、価値のあるインフラストラクチャのサポートなしでは考えられません。デジタル化の要求を満たすには、企業ネットワークは信頼性が高く、柔軟性があり、スケーラブルである必要があります。



このようなネットワークには、アクセスネットワークとコアネットワークの2つの主要部分があります。上の図では、地域の機器の場所の左側に、企業のキャンパス、支店、外部構造、IoT環境などへの接続を提供するように設計された同じアクセスネットワークがあります。右側には、地域間および「クラウド間」接続が表示されます。



アーキテクチャは基本的に最も単純ですが、実際には、原則として、さまざまなベンダーの機器に基づく巨大な異種ネットワークを処理する必要があります。その運用および保守コストは、購入するよりも大幅に高い場合があります。現代のコーパスネットワークの設計者と管理者の生活を困難にする4つの主な悪化要因を以下に示します。



I.ネットワークインフラストラクチャからサービスを切断するネットワークサイロは、ネットワークタスクが多すぎると混乱を招き、ネットワーク自体の構成が複雑になり、O＆Mの効率が低下します。



II。雑多な

機器パークを備えた、 高度なネットワークの不均一性。これは、インフラストラクチャの正常な操作が個々の専門家の経験に依存すること、長い問題解決サイクル、効果のないチェック、操作の大部分を手動で実行する必要性によって引き起こされるエラーなど、多くの問題につながります。



III。ビジネスレベルのサービスとネットワークインフラストラクチャの分離。その結果、NaaS（Network as a Service）の完全な機能は、別のゾーンまたはネットワークのゾーン間で不可能になります。数え切れないほどのネットワークアクティビティメトリック、アラート、およびログが殺到している中で、管理者は、サービスがいつでも完璧に機能することを保証できません。



IV。エンドツーエンドのネットワーク視覚化とその包括的な分析のためのツールの欠如。それは、ネットワークを構築して運用する人々の本当の惨劇です。機能不全は、サービスの運用中に直接気のめいるように明らかになることが多く、ユーザーはそれらを迅速に検出して排除することができないため、それらに遭遇する時間があります。







これらの課題に対処するために、HuaweiはiMaster NCEと呼ばれる自律駆動ネットワーク（ADN）ソリューションを作成しました。これには、「デジタルツイン」の機能、意図のエンドツーエンド分析（意図駆動型ネットワークの概念についてはすでにHabréで詳しく説明 しています）、およびインテリジェントな意思決定のテクノロジーが含まれています。

• 意図主導の原則。ネットワークの存続期間中、ネットワークを管理する人は、単純なWYSIWYGツールを使用してネットワークを制御できます。
• インテリジェントな意思決定。このシステムにより、人は最適なソリューションを簡単に選択できます。たとえば、サービス展開の段階で、適切なネットワーク設定と構成を「プロンプト」することができ、問題を分析するときに、問題の根本原因をすばやく見つけることができ、それ自体が問題を解消するための手順を提案します。
• 「デジタルツイン」。iMaster NCEには、ネットワーク内の任意の物理デバイスの「仮想スナップショット」で動作するビッグデータに基づく多層モデリングおよび管理KPIインフラストラクチャが含まれています。この場合、ソリューションはネットワークとその「ツイン」の間で双方向マッピングを実行します。

したがって、ADNの助けを借りて、5つの重要な変換が可能です。

1. «», , , , , . iMaster NCE .
2. , , , . , O&M- .
3. . , , , .
4. «» . — , , — .
5. ネットワークの設計、監視、分析、ネットワーク相互作用の最適化など、「スマート」テクノロジーを活用した意思決定が普及するモデルを使用して、主に専門家の経験に基づく人的要因に基づいて作業を置き換えます。

インテントドリブン分析モデルの主なものは、ユーザーのビジネスリクエストをネットワークレイヤーに転送することです。このプロセスには3つの重要な要素があります。

1. 意図の抽象的なモデルの形成（意図の抽象化）。企業ネットワークでは、ほとんどの目的は、ユーザー、エンドデバイス、およびアプリケーション間の相互作用に関連しています。結果として、ネットワークのライフサイクル全体を通じて要件を一般化し、シナリオアプローチに基づいてカスタマイズできるモデルが必要になります。
2. (intent conversion). - . .
   
   
   • «» , , , , ., «», (solver), .
   • - « ». , «» , .
3. . . :
   
   
   • ;
   • - ;
   • (SDN, OVS .);
   • , .

ネットワークで何が起こっているのか、どのシナリオのために設計されているのか、そしてそれを使用することで、保証されたサービスレベル（SLA）を維持しながらネットワークを構築するのがはるかに簡単になるというモデリングに移りましょう。



基本的に、ネットワーク構成、リソース、および転送システムをシミュレートして、元の実際のネットワークの動作の特性と詳細を反映する仮想ネットワークを作成します。



仮想ネットワークを使用する場合、正式な証明を使用します。これは、ネットワークが安定したネットワーク接続、継続的なルーティング、適切に構成された転送、ポリシーの一貫性、遅延、許容可能なパケット損失レベルなどのSLA基準を満たしているかどうかを確認できる数学的な方法です。等



このメソッドを使用するための基本的なシナリオを簡単に見てみましょう。

• 包括的なエンドツーエンドのインテントモデリングは、ソリューションをプロアクティブに検証して、新しいインテントがネットワーク上ですでに行われているプロセスを中断させないようにします。
• 企業ネットワークでの意図の実装後、それが期待どおりに機能しているかどうかがチェックされ、サービスの運用に影響を与える前に、あらゆる種類の超過のリスクが監視されます。
• 仮想ネットワークの動作は、1つのゾーン、ゾーン間、ハイブリッド（クラウドリソースなどを使用）を含むシナリオでチェックされ、自動モードでメインの企業ネットワークから完全に分離できます。

つまり、ネットワーク分析はこの順序で実行されます。

• 既存のネットワークトポロジとネットワーク要素に関する情報に基づいて、仮想ネットワークの制御モデルが構築されます。
• シミュレーション構成は、仮想ネットワーク転送システムを生成するために使用されます。
• 正式な証明方法は、構成、リソース割り当て、ルーティングなど、すべての側面でネットワークの動作をモデル化するために使用されます。
• プラットフォームは、ネットワークに変更を加えるための推奨事項をアルゴリズムで提案します。

これらすべての手順が実行された後、前述のインテリジェントアクティブモニタリングテクノロジーが機能します。運用、サポート、最適化、およびさらなる設計の統合管理を可能にするような方法で、ネットワークインフラストラクチャ全体をデジタル化するように設計されています。



これがどのように機能するかのいくつかの例。アプリケーションにアクセスできなくなったというシグナルが会社のあるビジネスユニットから来たとしましょう。 iMaster NCEプラットフォームは、主に動的ネットワークトポロジモデリングを通じて、アプリケーションに関連するすべてのメトリックのクエリと視覚化を容易にします。また、ルーティングナビゲーターのおかげで、エンドツーエンドの原則に従って、トラフィックがどこにどこに向かっていたかをネットワークのすべてのレベルで追跡するのに便利です-スマートフォンなどの特定の物理デバイスまで（セクションやネットワーク要素の到達範囲、ルーティングのループやブラックホールをチェックします）等。）。次に、分析ツールの作業を複雑に視覚化することで、ルーティングテーブル内の特定のデバイスのエントリが正しいかどうかをすばやく確認できます。また、通知、ログ、構成変更の記録を監視します。また、RunBookサービスが推奨するソリューションの助けを借りて（もちろん、管理者は必要に応じて自由に選択できます）、必要に応じて、ネットワークコンポーネントとサービスの操作性が迅速に復元され、その誤動作が排除されます。



別のシナリオは、ネットワークのステータスを確認することです。このために、5つのレベルの制御を備えたモデルが使用され、それぞれがインフラストラクチャの独自のスライスを追跡します。

• 機器は安定して機能していますか？ボード、ファン、電源、プロセッサ、メモリなどです。
• ポートのステータスとトラフィックが正常かどうか、キューの長さと光減衰係数、「壊れた」パケットの割合が高すぎるかどうかなど、ネットワークに入る物理デバイス間の接続に問題があるかどうか。
• M-LAG集約、OSPF、BGPなどを介したルーティングが機能するかどうか。
• BD、VNI、VRF、EVPN、SRV6の現在のステータスを含め、課せられたネットワークインフラストラクチャですべてが良好です。
• リダイレクトがサービスレベルで定期的に実行されるかどうか、特にTCP接続の設定は何ですか。

スマートモニタリングサービスの中心には2つのテクノロジーがあります。 1つ目は、前述の「デジタルツイン」システムです。これは、ビッグデータを使用してネットワーク状況をリアルタイムで仮想モデリングすることに依存しているため、原因と結果の関係を簡単に追跡し、問題の原因を見つけることができます。このメカニズムを実装するために重要なのは、エンタープライズネットワークのライフサイクルを複製するための単一のモデルを持つこと です。



2つ目は、「デジタルツイン」の概念に基づいて、ネットワークアクティビティの高精度マップを作成するために使用されるフロントエンドおよびバックエンドソリューションのセットです。フロントエンド部分には、スマート検索、分析サマリーのマルチレベルの細かさ、ルーティングナビゲーション、統合データ視覚化システムなどが含まれます。バックエンドは、主にネットワークトポロジを動的に再現するためのエンジンであり、サードパーティのネットワークモデルを柔軟にインポートするためのシステムです。







スマートモニタリングの作業は、知識グラフに基づくインテリジェントなネットワーク分析方法の使用によってサポートされます。



モデリングを通じて、ネットワーク要素の抽象的な記述をオブジェクトモデルプレーンで具体的なクエリに変換できます。



テレメトリ、ネットワークKPI、サービスレベルでのトラフィックフロー、構成情報、およびネットワークイベントログが監視されます。この情報に基づいて、機械学習アルゴリズムはその場で標準からの逸脱を記録し、それらをオブジェクトモデルのデータと相関させます。



また、iMaster NCEプラットフォームは、あらゆる種類の障害の潜在的な結果を安全に解決するための環境を提供します。他の実際のネットワークで発生した問題は、この特定のネットワークのシミュレーションで「テスト」されます。したがって、以前は特定の異常なネットワーク状況に対処できた専門家の経験を組み合わせて、MLモデルをトレーニングし、新しい問題のパターンを特定して全体を増やすなど、過剰をさらに効果的に克服できるようにします。 iMasterNCEを使用するすべての企業が利用できる知識。







前述のテクノロジーにより、ネットワーク管理者は問題をすばやく検出できます。ただし、知的分析だけでは不十分です。ADNの本質である、人がそれらを克服するための最も効果的な決定を下せるようにすることが重要です。現在、このような決定はAIの直接の助けを借りて開発および実装されています。



意図を収集し、その場でネットワークで何が起こっているかに関するデータを分析し、決定を下し、それらを実装し、それらの採用の結果を分析することで、スマートな意思決定を可能にする閉ループが形成されます。この作業モデルの有効性には、4つの要素が鍵となります。

1. , : , on-premise cloud- ML-, iMaster NCE.
2. . .
3. . , , .
4. . .

***

Huaweiのエンジニアは、ネットワークインフラストラクチャの「自給自足」とその「自己回復」能力を高めるためにADNソリューションの改善を続けており、この方向での新しい開発について確実に記述します。また、Huaweiの先行販売エンジニアの助けを借りて、デモクラウドでiMasterNCE-Fabricのソリューションをライブで知ることができます。