顧客はデータセンターのネットワークインフラストラクチャをどのように望んでいますか？もちろん、効率的で信頼性が高く、保守が容易でなければなりません。ネットワークがそれ自体をセットアップして維持するならば、それは素晴らしいでしょう。最新のSDNコントローラーはますます多くのことを実行できますが、自動化のレベルを評価するにはどうすればよいでしょうか。この自律性をどのように分類するのですか？
これらの質問に答えるために、私たちはコンサルティング会社IDCに調査を依頼しました。その結果、特定のネットワークの管理の自律性を特徴付ける方法と、そのような実装。IDCの同僚 が私たちの提案に応え、興味深い結論に達しました。
コンテキストから始める価値があります。つまり、その波が世界中を席巻している完全なデジタル化から始める価値があります。インフラストラクチャとワークフローの両方を最新化する必要があります。そして、この変革の背後にある原動力はクラウドコンピューティングです。
それまでの間、クラウドをワークロードを実行するための単なる場所と考えるべきではありません。これは、作業に対する特別なアプローチでもあり、高レベルの自動化を意味します。 IDCのアナリストによると、私たちは「多数のイノベーションの時代」に入っています。企業は、人工知能、モノのインターネット、ブロックチェーン、ナチュラルインターフェースなどのテクノロジーに投資しています。しかし、最終的な目標は、まさにシステムとインフラストラクチャの自律性です。この文脈において、データセンターネットワークの開発の見通しを評価する必要があります。
この図は、ネットワーク自動化のプロセスを示しています。これは、いくつかの連続した段階に分かれています。それは、コマンドラインインターフェイスとスクリプトから始まります。次のステップは、速度とパフォーマンスを向上させるためにネットワークファクトリを導入することです。次は、SDNコントローラーと仮想化ツールの時期です。この段階で、データセンターネットワークのオーケストレーションと自動化のためのツールも実装されています。
インテントベースのネットワーキングへの移行は、新しい次元です。しかし、この進歩の目標は、人工知能によって制御される完全に自律的なネットワークを作成することです。すべての市場参加者は、この問題を何らかの形で考えています。
ネットワークの自律性とは何ですか？それを評価する方法は？IDCは、特定のソリューションを特定のレベルの自律性に正確に割り当てることができる6層モデルを提案しました。
- レベル0。この段階では、ネットワークの管理は、ネットワークのライフサイクル全体を通じて手動プロセスによってのみ実行されます。ネットワークは自動化されていません。
- レベル1。ネットワーク管理は、ネットワークライフサイクル全体を通じて依然として大部分が手動です。
- レベル2。一部のシナリオでは、標準の分析およびポリシー管理ツールと組み合わされた部分的な自動化が表示されます。
- レベル3。「条件付き自動化」。システムは、オペレーターによって承認または拒否された推奨事項と指示をすでに発行できます。
- Level 4. . . .
- Level 5. . , .
データセンターのイノベーターが直面している主な課題は何ですか？ IT専門家へのインタビューから編集されたIDCのデータは、ネットワークの自動化をコンピューティングとストレージの自動化および柔軟性と整合させるために1位と2位にランク付けされました。これは、混合ワークロードと環境をサポートするネットワークの機能です。
第三に、ネットワークインフラストラクチャの自動化の問題です。これは、ほとんどの場合、さまざまなベンダーの製品から組み立てられます。これには、ソリューションの動物園全体をまとめて、必要な自律性のレベルに従って機能させることができる管理ツールが必要です。同時に、調査対象者の90％が、ネットワークの自律性を達成することが組織の目標であることに同意しています。
IDCの調査によると、自律型ネットワーク管理は注目を集めており、ITインフラストラクチャを開発しているすべての企業の最大半数が何らかの形で関与しています。
デジタルトランスフォーメーションの例として、金融セクターの会社を取り上げましょう。過去1年間で、オフライン販売は劇的に減少し、金融機関はこれに最初に対応しました。
企業は活動の多くをアプリにすばやく変換し、デジタル販売を組織化しました。これにより、オフラインチャネルの低下を短時間で補い、収益を節約することが可能になりました。同時に、自動化により、会社の従業員によるエラーのレベルを最小限に抑え、ビジネスプロセスのかなりの部分を大幅にスピードアップすることができました。
同時に、顧客サービスの革新により、ITインフラストラクチャの複雑さが増し、ITインフラストラクチャに加えられる変更の頻度が増加しました。 現在データセンターに登録されている複雑な問題の最大50％は、ある程度、ネットワークリソース自体と管理者チームのリソースの両方の制限が原因です。
新しいサービスの導入に伴う負荷は絶えず増大していますが、ほとんどの場合、従業員は日常業務の実行に従事しています。テスト、他のサービスとの相互影響のチェックなどが必要です。実装には、すでに機能しているものを破壊するリスクが伴います。その結果、スタッフは圧倒されます。
おそらくこれは次の図を説明しています： 複雑なデータセンターの問題の最大40％は、人的エラーが原因です。新しいアプリケーションの起動、サービスの展開など、ネットワークの変更には多くの注意と多数のチェックが必要であり、常に十分な作業時間がかかるとは限りません。その結果、データセンターで重大な事故が発生する可能性があります。
この問題またはその問題の解決にどのくらいの時間が費やされていますか？私たちのデータによると、障害を単独で検出するには、平均して約80分かかります。そして、これらの誤動作は必ずしも物理的なデバイスに関連しているわけではありません。これらは、プロトコルレベル、サービスの可用性などで発生する可能性があります。
その結果、ネットワークサポートは昼夜を問わず機能しますが、それでも多くの苦情の対象になります。それらの多くにとって、データセンターネットワークがある程度の自律性を獲得したとしても理由はありません。
IDCによって提案された自律レベルの分類に戻りましょう。これは、ネットワークがこれらの各レベルで実証する必要のある機能のリストです。ソリューション HuaweiAutonomous Driving Networkは、第3レベルのすべての要件を満たしています。プロセスの開始と停止、機器のセットアップなど、完全自動モードで作業を維持できます。さらに、ADNは認識基準に完全に準拠しており、デバイス、プロセス、アプリケーションとサービス。
半自動モードでは、ADNはネットワーク上で何が起こっているかを分析し、イベントの原因を特定し、それらを排除するための推奨事項を提案することができます。 2023年までに、ADN機能にフィードバック機能を追加する予定です。
制御システムは、他社が所有するインフラストラクチャを含む、他の同様のインフラストラクチャで効果的であることが証明されている手法を使用して、ネットワークの問題に対処する方法を学習します。
ロードマップに従って、 2028年までに、第5レベルの自律性に完全に対応するシステムを構築する予定です。
自律型ネットワーク管理を導入するとどのような効果がありますか？ネットワークの設計から始めましょう。 Huawei Autonomous Driving Networkを使用すると、お客様は手動でアーキテクチャを作成したり、デバイスを設計または構成したりする必要がありません。システムは、特定の帯域幅のデバイスとリンクをいくつ使用するかを示すように要求するだけです。次に、ネットワークインフラストラクチャを自動的に組み立て、ターンキーソリューションとして提供します。顧客はすぐに完全に機能するデータセンター工場を受け取ります。
しかし、ネットワークインフラストラクチャを取得するだけでは十分ではありません。仮想マシン、アプリケーション、およびその他のプロセスの操作性を確保する必要があります。各プロセスには、特定のチャネルの帯域幅に関する独自の要件があります。自律型ネットワークは、負荷を分析し、情報フローの最適な編成に関する推奨事項を提供できます。
運用中、ADNは常にトラフィックの通過をチェックし、さまざまなサービスが相互に及ぼす相互の影響を識別します。これにより、ネットワークの品質をリアルタイムで向上させ、新たなボトルネックを排除できます。
最適化は継続的に実行されます。システムがサービスの劣化を検出すると、すぐにオペレーターに通知します。オペレーターは準備された決定を行うだけで済みます。たとえば、ADNが光モジュールの劣化に気付いた場合、ADNは問題の影響を受けたプロセスの数をカウントし、バックアップチャネルの使用を提案します。
上記のすべての機能により、ADNは非常に重要な役割を果たすことができます。つまり、技術担当者のネットワークのサポートに費やす時間を節約し、技術担当者を解放してより高いレベルのタスクを実行できるようにします。
Huawei Autonomous Driving Networkの強みは、インストールして提供できるのはソフトウェアだけではないということです。システムは3層モデルを実装しており、その基本レベルはすでに最終的なスイッチングおよびルーティングデバイスのプロセッサのレベルにあります。これらのハードウェアおよびソフトウェア要素は、データの収集と分析、およびストリームとフレームの切り替えのタスクを実行します。このようなプロセッサを搭載したスイッチは、ソフトウェアプラットフォーム（この場合はiMaster NCE）に向けてリアルタイムで情報を送信します 。
他の同等の製品とは一線を画すのは、ADNのアーキテクチャです。ハードウェア要素との統合により、独自の詳細な分析が可能になり、ネットワーク設計の自動構成、ネットワークデバイスのインストールなどのプロセスを実装できます。たとえば、アプリケーションの「仮想ツイン」を作成して検証できます。既存のインフラストラクチャのサービス。結果は、潜在的な問題の場所のリストを含む詳細なレポートになります。
ADNは、クラウドテクノロジーの機能を幅広く活用するサービス指向のソリューションであることに注意してください。自律性の第5レベルでは、ネットワークは、他の顧客や業界の専門家の経験に基づいて形成された、障害を処理するためのアルゴリズムを使用できなければならないことはすでに前述しました。署名に基づいて特定された特定のネットワーク問題の解決策を取得する方法をADNが間もなく学習するのは、クラウドからです。
ADNの作成に使用されたアプローチにより、1-3-5の原則をもう一度思い出すことができます。ネットワークの問題は、1分で特定し、3分でローカライズし、5分で修正する必要があります。
要約します。もちろん、ADNはSDNソリューションの後継です。これは技術開発の必要な段階でしたが、いくつかの欠点がありました。まず、ソフトウェア定義ネットワークの使用は、デバイスの手動初期構成を意味していました。第二に、エラーの特定もネットワークサポートスペシャリストの肩にかかった。第三に、SDNの場合、もちろん、クラウドベースのナレッジベースから取得したリカバリスクリプトの自動適用についての話はありませんでした。Huaweiは、ADNソリューションを使用して、本当に注意が必要なことに焦点を当てることで、これらのタスクからお客様を解放することを目指しました。