Netzwerkbetreiber stehen heute unter Druck, das steigende Verkehrsaufkommen in Weitverkehrsnetzen (WANs) zu bewältigen und dabei den Anforderungen von Anwendungen gerecht zu werden, die eine sehr geringe Latenz, eine stetig steigende Bandbreite (zum Beispiel für Video-Streaming) oder beides benötigen. Neue KI-Modelle, die Daten aus sehr diversen Quellen importieren und verarbeiten und mit Benutzern in aller Welt interagieren, verursachen unerwartete Verkehrsmuster. Gleichzeitig steigt die Nachfrage nach latenzarmer Konnektivität ungebrochen weiter an.
Aus der Perspektive der Endbenutzer ist diese vorhanden, wenn die Benutzererfahrung so makellos ist, dass die Übertragung über das Netzwerk sich nicht bemerkbar macht. Für Netzwerkbetreiber bedeutet das Netzwerkoptimierung in Echtzeit: die kontinuierliche Feinabstimmung und Anpassung des Netzwerks in Echtzeit, um trotz der stärkeren Auslastung eine einwandfreie Benutzererfahrung aufrechtzuerhalten und mit gleichbleibender Kapazität mehr Netzwerkverkehr zu bewältigen.
Doch was ist mit „Netzwerkoptimierung“ wirklich gemeint und wie kann sie einen echten Mehrwert bieten? Sehen wir uns zunächst beispielhaft zwei Parameter der Optimierung in Echtzeit an: Bandbreite und Latenz.
Eine steigende Bandbreitenutzung macht erhebliche Investitionen in Netzwerkerweiterungen erforderlich. Die meisten Betreiber planen die bedarfsgerechte Dimensionierung ihrer Netzwerkkapazität aufgrund von Prognosen für die in den nächsten Jahren zu erwartenden Lastspitzen. Wenn diese sich als falsch erweisen, kann das zu Überlastung, inkonsistenter Leistung und zur Verärgerung von Endbenutzern führen, die ihre abonnierten Streaming-Services nicht nutzen, nicht an einer Telekonferenz teilnehmen oder ihre Arbeit nicht effizient erledigen können. Die Betriebsteams müssen dann rigorose rückblickende Analysen durchführen, um im Detail zu ermitteln, was die Probleme verursacht hat und wie sie das Netzwerkdesign ändern sollten, damit sie sich nicht wiederholen. Diese reaktive Herangehensweise ist zeitaufwendig, frustrierend und kann in der Regel nicht verhindern, dass dieselben oder ähnliche Probleme erneut auftreten.
Die Latenz ist ein für Echtzeitanwendungen kritischer Aspekt, da verzögerte Antworten die Benutzererfahrung dieser Anwendungen so stark beeinträchtigen können, dass sie durch zu lange oder schwankende Latenzzeiten unbrauchbar werden. Durch netzwerkweite Pfadoptimierung für diese Anwendungen kann sichergestellt werden, dass der Datenverkehr von und zu diesen Anwendungen stets einen Pfad nutzt, der die Anforderungen an die maximal zulässige Latenz – und damit die für diese Anwendungen vereinbarten Servicelevel – erfüllt. Gleichzeitig kann die auf anderen Netzwerkpfaden verfügbare Kapazität für Anwendungen mit weniger stringenten Latenzanforderungen genutzt werden.
Darüber hinaus müssen Netzwerkbetreiber bei der Optimierung möglicherweise andere Einschränkungen berücksichtigen. Der Datenverkehr mancher Kunden darf vielleicht nie durch bestimmte Regionen geleitet werden, weil dies ein Sicherheitsrisiko darstellen könnte.
Dies sind nur einige der am weitesten verbreiteten Gründe dafür, dass Betreiber ihre Netzwerke proaktiv und nicht reaktiv optimieren sollten.
Juniper ist ein richtungsweisender Anbieter von Technologien für das Traffic-Engineering (TE), mit denen genau verfolgt und gesteuert werden kann, wie Datenverkehr durch WANs geleitet wird, um strengen Leistungserwartungen gerecht zu werden und zugleich die Investitions- und Betriebskosten zu minimieren. TE kann theoretisch durch die Konfiguration einzelner Router erreicht werden, doch in großen Netzwerken wird dies schnell praktisch unmöglich. Ein zentralisierter, auf Controllern basierter Ansatz bietet nicht nur die erforderliche Skalierbarkeit, sondern auch eine umfassende Übersicht über das Netzwerk, mit Visibilität für die gesamte Topologie und die Netzwerkbedingungen in Echtzeit: Welche Verbindungen sind besonders stark ausgelastet? Welche haben verfügbare Kapazität? Entspricht die Bandbreitenutzung den TE-Richtlinien? Diese Fragen können für jeden Netzwerkpfad beantwortet werden. Mit einer solchen umfassenden Übersicht kann der Controller sicherstellen, dass alle verfügbaren Netzwerkressourcen optimal ausgenutzt werden, wenn saisonale oder unerwartete Schwankungen in den Verkehrsmustern auftreten. Das sorgt nicht nur für eine hervorragende Kundenerfahrung, sondern gestattet es dem Betreiber auch, mit hohen Investitions- und Betriebskosten verbundenene Netzwerkerweiterungen so lange wie möglich hinauszuschieben. Juniper entwickelt und implementiert derartige Controller bereits seit mehr als sieben Jahren in einigen der größten Netzwerke der Welt.
Jetzt gehen wir mit einem absichtsbasierten Ansatz für die Netzwerkoptimierung noch einen Schritt weiter. Damit bauen wir auf dem Erfolg unserer Controller-basierten TE-Lösungen auf und bieten einen zusätzlichen Vorteil, die Simplifizierung: Es ist nun einfacher, Konnektivitätslösungen zu entwerfen, bereitzustellen und zu verwalten, die modernstes TE nutzen und es letztendlich mehr Kunden gestatten, von den kommerziellen Vorteilen dieses Ansatzes zu profitieren.
Doch wie genau funktioniert das?
Paragon Automation enthält wiederverwendbare Profile, die von Netzwerkdesignern konfiguriert werden können, um die TE-Technologie für die Konnektivität und das Optimierungsverhalten zu definieren, die sie in ihrem Netzwerk anbieten möchten. Endpunktgruppen gestatten es Netzwerkbetreibern, ihre Topologie für die Konnektivität und die involvierten Endpunkte festzulegen. Diese Gruppen sind ebenfalls wiederverwendbar und können in Kombination mit verschiedenen Profilen genutzt werden, um unterschiedliche Transport-Slices einzurichten.
Ansicht der Pfadabsichten in einer Netzwerk- und Bandbreitendarstellung
So können in wenigen Sekunden Konnektivitätsdienste mit unterschiedlichen, genau auf die Anforderungen verschiedener Kunden abgestimmten Servicelevel-Vereinbarungen (SLAs) bereitgestellt werden. Sobald Paragon Automation bereitgestellt ist, optimiert es das Netzwerk kontinuierlich, um es an sich verändernde Gegebenheiten anzupassen und dafür zu sorgen, dass die geltenden SLAs eingehalten werden. Eine derartige geschlossene Automatisierungsschleife gehört zu den Basistechnologien für Netzwerkbetreiber, die längerfristig ein Self-Driving Network™ anstreben.
Wenn sich die Anforderungen eines Kunden ändern, kann der Betreiber die entsprechenden Absichten problemlos aktualisieren und Hunderte von Konfigurationsänderungen mit einem Klick veranlassen. Nehmen wir beispielsweise an, dass eine Pfadabsicht definiert wurde, um ein voll vermaschtes Netz mit latenzarmer Konnektivität zwischen 100 Routern einzurichten. Wenn Router Nummer 101 in dieses vermaschte Netz eingefügt werden soll, reicht es aus, ihn zu der Endpunktgruppe hinzuzufügen und diese Änderung zu veröffentlichen. Die 200 erforderlichen neuen TE-Richtlinien werden dann automatisch in das Netzwerk eingefügt (eine Richtlinie für jeden bereits vorhandenen Router zur Verbindung mit dem neuen Router und 100 Richtlinien für den neuen Router zur Verbindung mit allen bereits vorhandenen). Das reduziert den Aufwand für das Lebenszyklusmanagement der Netzwerkkonnektivität erheblich und gibt Betriebsteams mehr Zeit, sich auf die wesentlichen Geschäftsziele zu konzentrieren.
Eine Live-Ansicht der Topologie nutzt KI/ML, um etwaige Defekte und Routing-Probleme im Netzwerk zu erkennen und nahezu in Echtzeit anzuzeigen, sodass sie rasch behoben werden können. Das minimiert die Auswirkungen auf die Benutzer und spart weitere Administrationsaufgaben ein.
Informieren Sie sich ausführlicher über die absichtsbasierte Netzwerkoptimierung mit Juniper Paragon Automation:
