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Die Zukunft der Konnektivität Netzwerkautomatisierung im Fokus

Autor / Redakteur: Guy Matthews / Dipl.-Ing. (FH) Andreas Donner

Netzbetreiber stehen mehr denn je unter dem Druck, ihre Kosten zu senken und ihre Gewinnspannen zu verbessern. Sie müssen zudem intensiver daran arbeiten, die von ihren Kunden geforderten Leistungen zu garantieren. Die weitergehende Automatisierung des Netzes dürfte ein wesentlicher Bestandteil der Bewältigung dieser Herausforderungen sein. Vielleicht ist dies sogar die einzige Möglichkeit, um langfristig überlebensfähig zu bleiben.

Ohne Künstliche Intelligenz und Automatisierung werden die Netze den künftigen Anforderungen nicht gewachsen sein!
Ohne Künstliche Intelligenz und Automatisierung werden die Netze den künftigen Anforderungen nicht gewachsen sein!
(Bild: © Funtap - stock.adobe.com)

Netzwerkautomatisierung ist der Prozess, bei dem das manuelle Eingreifen bei der Konfiguration, der Verwaltung, dem Testen, der Bereitstellung und dem Betrieb von physischen und virtuellen Geräten innerhalb eines Netzwerks minimiert wird. Wenn alltägliche Aufgaben und Funktionen automatisiert und sich wiederholende Prozesse automatisch verwaltet werden, sollte sich die Verfügbarkeit der Netzdienste theoretisch exponentiell verbessern.

Automatisierung unterstützt die operativen Teams und verschafft ihnen Zeit für andere Aufgaben. Sie kann außerdem den Kunden des Service-Providers mehr Selbstbestimmung und einen effektiveren Self-Service ermöglichen. Sie verschafft einen besseren Einblick in die Vorgänge im Netz und hilft, Probleme zu lösen, bevor sie sich auf die Dienste auswirken. Dabei geht es um ein flexibleres und reibungsloser funktionierendes Netz. Und letztendlich bedeutet es eine Umgestaltung des Geschäftsmodells der Dienstanbieter, die in der Konsequenz zu einem besseren Ergebnis und einer sichereren Zukunftsperspektive führt.

Wo stehen wir also auf dem Weg zu einem autonomeren Netz? Und welche Technologien führen dahin?

Klare Ziele setzen

„Wenn es um Netzwerkautomatisierung geht, befinden wir uns derzeit in einer diffusen Phase“, meint Tim Doiron, Senior Director of Solution Marketing beim Netzwerkhersteller Infinera. „Wir stehen zwar nicht ganz am Anfang, aber wir haben auch noch kein vollständig geschlossenes, vollautomatisiertes Netzwerk erreicht. Die gute Nachricht ist jedoch, dass wir uns als Branche an gemeinsamen Datenmodellen und offenen Schnittstellen orientieren, die eine breite Einführung der Netzwerkautomatisierung erleichtern.“

Doiron räumt jedoch ein, dass jedes Automatisierungsprojekt eine Reise für sich ist und Fortschritte nur durch die Zusammenarbeit von Anbietern und Dienstleistern erzielt werden können, um spezifische Bereiche und Funktionen des Netzwerks nach und nach zu automatisieren. Mit einem schrittweisen Ansatz und einem klaren Ziel vor Augen könne sich die Branche daran machen, bestimmte Aspekte des Netzes zu verbessern und sich auf eine vollständig automatisierte Zukunft zuzubewegen.

Im Hinblick auf die Technologien unterscheidet Doiron drei Hauptbestandteile: Abstraktion, Telemetrie und Programmierbarkeit: „Abstraktion bedeutet, dass gemeinsame Datenmodelle wie YANG verwendet werden, um die Attribute eines physischen Elements im Netz zu beschreiben, z.B. eines optischen Transponders oder eines ROADM“, erklärt er. „Die Telemetrie gibt Auskunft über die Leistung oder Kapazität des Netzes, und die Programmierbarkeit ermöglicht es der Software, Einstellungen oder Verhaltensweisen des Netzwerkes anzupassen.“

Die Verfeinerung des Datenmodells und der Schnittstellendefinitionen sowie die Nutzung gemeinsamer Ansätze zwischen den Anbietern sind seiner Meinung nach ebenfalls Teil des Puzzles. „Und Technologien wie das maschinelle Lernen, das von Telemetriedaten profitiert, werden das Bild vervollständigen, da Software und Algorithmen die Daten anstelle von Menschen analysieren, um zu entscheiden, was passiert und wie das Netz am besten an bestimmte Bedingungen und Ereignisse angepasst werden kann.“

Vieles noch manuell

Joachim Mason, Leiter des Bereichs Data Centres bei Cisco UK & Ireland, ist sich sicher, dass die Kostenreduzierung eine zentrale Rolle spielt: „Da sich die Unternehmensnetzwerke vergrößern und über das lokale Office hinausgehen, besteht eines der größten Probleme für Netzwerkmanager darin, dass die Kosten für die bloße Verwaltung dieser Netzwerke sowie für die Aktualisierung und Sicherung der entsprechenden Geräte steigen“, meint er. „Workloads sind über verschiedene Cloud-Plattformen, Standorte und Anwendungen verteilt. Wir haben festgestellt, dass beispielsweise 83 Prozent der CIOs und IT-Leiter mindestens eine Multi-Cloud- und On-Premises-Lösung verwenden. Viele der Netzwerkänderungen und -anpassungen, die im täglichen Betrieb erforderlich sind, könnten automatisiert werden, aber bis zu 95 Prozent werden immer noch manuell durchgeführt. Abgesehen von der erforderlichen Zeit und Aufmerksamkeit kann dies auch zu Inkonsistenzen bei der Bereitstellung und den Richtlinien zwischen verschiedenen Bereichen eines bestimmten Netzwerks führen.“

Da die Menge an Daten und Geräten weiter zunimmt, so Mason, steigt auch die Relevanz von halbautonomen Lösungen wie Intent-based Networking: „Ziel ist es, die Lücke zwischen der IT-Abteilung und dem übrigen Unternehmen zu schließen, sich an neue Anwendungs- und Serviceanforderungen anzupassen und die Netzwerkrichtlinien und -sicherheit entsprechend zu gestalten", fügt er hinzu.

Nach der Pandemie, glaubt Mason, hat die Verlagerung auf Tele- und Hybridarbeit die Frage der Vernetzung und der Automatisierung von Netzwerken noch dringlicher gemacht: „Viele der Veränderungen, die wir erlebt haben, werden nachhaltige Auswirkungen haben“, stellt er fest. „Ciscos Global Workforce Survey ergab, dass 58 Prozent der Büroangestellten davon ausgehen, dass sie acht oder mehr Tage pro Monat von zu Hause aus arbeiten werden. Einige Gruppen werden eine Reihe von Tagen von zu Hause aus arbeiten, während andere ins Büro gehen – und umgekehrt. Aus der Netzwerkperspektive bedeutet dies, dass es keine konventionelle Grenze mehr gibt, an der ein Unternehmensnetzwerk beginnt und endet, und daher müssen alle Management-Tools diese Tatsache berücksichtigen.“

Der zunehmende Einsatz von Multi-Cloud-Lösungen und der darin ausgeführten Anwendungen haben die Komplexität noch erhöht. Um die Verwaltung und Automatisierung von Multi-Cloud-Umgebungen in den Griff zu bekommen, ist eine umfassende Betrachtung des gesamten Systems erforderlich, denn je mehr Informationen bereitstehen, desto mehr Probleme lassen sich lösen. Das ermöglicht wiederum die Automatisierung und eine daraus resultierende Steigerung der Widerstandsfähigkeit und Agilität des Unternehmens.

Kein wirklich neues Thema

Es wäre jedoch falsch, die Netzautomatisierung als ein gänzlich neues Phänomen zu betrachten, das von den Erfordernissen nach der COVID-Krise angetrieben wird. Kailem Anderson, Vice President of Portfolio and Engineering bei Blue Planet, einem Geschäftsbereich von Ciena, weist darauf hin, dass die Telekommunikationsbranche im Laufe der Jahre mehrere Entwicklungen durchlaufen hat, die zu dem heutigen Stand geführt haben: „Es ist fast ein Jahrzehnt her, dass Rechenzentrumskonzepte wie SDN, Service-Orchestrierung und NFV im Telekommunikationsnetz diskutiert wurden“, sagt er. „Wir haben die Notwendigkeit der Automatisierung lange erkannt, aber da das Telekommunikationsnetz viel komplexer ist als das Netzwerk eines Rechenzentrums, konnten sich diese Konzepte bisher nicht durchsetzen. Aktuell haben wir in der Branche nun ein Stadium erreicht, in dem Software eingesetzt wird, die die dringend benötigte End-to-End-Automatisierung, tiefgreifende Analysen und maschinelles Lernen vorantreiben kann. Auf diese Weise lässt sich ein Netzwerk schaffen, das sich weiterentwickelt und wachsen kann. Es ist unverzichtbar, das Problem der End-to-End-Automatisierung des Service-Lebenszyklus zu lösen – von der Verwaltung von Serviceaufträgen über die Orchestrierung bis hin zur Qualitätssicherung.“

CSPs, so sagt er, müssen jetzt KI nutzen, um Netzwerkmuster zu prognostizieren, die Kapazität je nach Bedarf zu erhöhen oder zu verringern und Fehler selbsttätig zu erkennen – alles ohne menschliches Eingreifen: „Automatisierung wäre ohne KI nicht möglich“, resümiert er. „CSPs können durch den Einsatz von KI in ihren Netzwerken bessere Geschäftsergebnisse erzielen, indem sie Silos beseitigen, die Betriebskosten durch den Wegfall manueller Aufgaben senken und die Geschwindigkeit und Genauigkeit bei der Erkennung von Ausfällen und Netzwerkproblemen verbessern.“

Er erinnert daran, dass sein Team vor drei Jahren damit begonnen hat, einen ganzheitlicheren Ansatz für KI-gesteuerte Analysen und Automatisierung zu entwickeln. „Wir haben zunächst Packet Design übernommen, um Layer-3-Routenoptimierung und Assurance-Funktionen in die Software-Suite zu integrieren“, erklärt er. „Dann haben wir DonRiver akquiriert, um eine einheitliche Inventarisierung von OSS zu ermöglichen. Darüber hinaus entwickelten wir unser Portfolio weiter, um Echtzeitkontrolle und -transparenz von Ende zu Ende zu bieten, damit Kunden die digitale Transformation beschleunigen und die On-Demand-Dienste bereitstellen können, die sie benötigen.“

Ein bewegliches Ziel

Aber es gibt immer noch Fallstricke, und der Weg zur Automatisierung bleibt steinig. Ein Problem bei der Automatisierung eines Netzwerks besteht darin, dass es angesichts der Unbeständigkeit des Netzwerkrands und der sich schnell weiterentwickelnden Technologie ein bewegliches Ziel darstellt, so Jacob Rapp, Director und Cheftechnologe Networking beim Softwareanbieter VMware: „Teilautomatisierung ist, als würde man eine Brücke bauen und auf halbem Weg aufhören“, erklärt er. „Aber natürlich lässt sich die Brücke bis zur anderen Seite bauen, alles automatisieren, was automatisierungsbedürftig ist, um dann festzustellen, dass eine Flut das Ziel weggespült hat. Wenn die Abläufe in Software definiert sind, ergibt sich zumindest die Möglichkeit, sich mit dem Ziel zu bewegen.“

Ein Zeichen des Fortschritts ist nach Ansicht von Rapp, dass jetzt die Anwendungen definieren, was ein Netzwerk braucht: „Es benötigt zunächst IaaS als Basisschicht, aber jetzt wird auch eine andere Schicht erforderlich. Wenn der Stack nach oben verschoben wird, ergeben sich eine Menge interessanter Funktionalitäten. Hinzu kommt, dass sich die Grenzen auflösen, insbesondere nach dem letzten Jahr der Pandemie. Es ist eine Herausforderung, all diese verschiedenen Mikro-Perimeter sicher zu verbinden und eine wirklich gute Benutzererfahrung zu bieten. Das war nur so lange einfach, wie man noch die gesamte Infrastruktur kontrollierte.“

Fazit

Wird es also so weit kommen, dass ein Netz von selbst funktioniert und sich selbst repariert? „Auch wenn man noch so sehr versucht, zu automatisieren und auszulagern, werden sich Fehler einschleichen und Ausfälle auftreten“, so Rapp abschließend. „Wir versuchen, auf selbstheilende Netze hinzuarbeiten, die durch Service-Level-Ziele in Kombination mit Service-Level-Indikatoren gesteuert werden. Können wir das alles in Software definieren, mit Kubernetes als Basisschicht und einem Service-Mesh als Weg zur Konnektivität? Ich denke schon.“

Die Netzwerkbranche scheint in Bezug auf die Automatisierung auf einem guten Weg zu sein. Die digitale Wirtschaft hängt in hohem Maße von der Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit der Netze ab. Es überrascht nicht, dass die Netze unter zunehmendem Druck stehen, mehr Kapazität und Bandbreite bereitzustellen – all das treibt den Bedarf an Automatisierung voran. Es mag länger dauern als gehofft, aber letztlich ist die Automatisierung eher unvermeidlich als eine bloße Möglichkeit.

Über den Autor

Guy Matthews ist Redakteur bei NetReporter, einem Blog von NetEvents.

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