Self-Driving Networks: Juniper macht das Netzwerk intelligent Netzwerkautomatisierung mit Bots

Juniper Networks hat mehrere Bots angekündigt, die zur Automatisierung des Betriebs von Netzwerken beitragen sollen. Die von Machine Learning unterstützten Bots eignen sich für Peering, Testing und Health Check. Zudem präsentierte Juniper Erweiterungen seines Extension Toolkits, die bei der Programmierung von ASICs helfen sollen.

Anbieter zum Thema

Dell GmbH

ICP Deutschland GmbH

Vogel IT-Medien GmbH

Juniper Networks GmbH

Juniper Networks arbeitet nach den Worten seines CEO Rami Rahim daran, die Vision des Self-Driving Networks https://www.juniper.net/us/en/dm/the-self-driving-network/ Wirklichkeit werden zu lassen. Dafür sollen die bisherigen maschinenorientierten Applikationen umgedreht und auf menschliche Anforderungen ausgerichtet werden. Menschen wollen wissen, was im Netzwerk vor sich geht, wo es Probleme gibt und wie die Technik diese Probleme beheben bzw. den Betrieb optimieren kann.

Da die Komplexität und Leistung von modernen Netzwerken menschliches Eingreifen überfordern (und verteuern) würde, sollen nun Bots automatisiert die notwendigsten Aufgaben ausführen. Juniper hat mit AppFormix einen Spezialisten für Machine Learning gekauft, dessen analytische Algorithmen nun in den ersten drei Bots genutzt werden sollen.

Bildergalerie

Contrail Peer Bot

Dieser Bot automatisiert den meist aufwändigen Prozess des Peerings von Netzwerken, also das Handhaben mehrerer Border Gateway Protocols (BGP) hinsichtlich Routing und Durchsetzung komplizierter Richtlinien. Der Bot soll die Policy-Anwendung sowie das bedarfsgerechte Skalieren vereinfachen und Risiken durch Fehler reduzieren. Contrail ist eines von Junipers zentralen Softwareprodukten.

Contrail Test Bot

Der Test Bot soll das kontinuierliche Auditieren des Designs, der Provisionierung und der Änderungen an der Bereitstellung im Netzwerk erleichtern. Damit will Juniper einen DevOps-Ansatz im Hinblick auf Continuous Integration / Continuous Deployment unterstützen. Ein durchschnittlicher Testprozess könnte auf diese Weise, so Juniper, von drei Monaten auf drei Tage verkürzt werden.

AppFormix Health Bot

Der Health Bot spielt quasi die Rolle eines Fitness Trackers für das Netzwerk. AppFormix sammelt dafür Echtzeitdaten aus dem Netzwerk und liefert daraus – im Abgleich mit den KPIs – analytische Erkenntnisse. Die Erkenntnisse hinsichtlich Zustände von Geräten, Nutzung und Verhalten in Echtzeit sowie Reparatur- und Wartungsbedarf übersetzt der Bot in handlungsrelevante Erkenntnisse, die in einer intuitiven Benutzeroberfläche präsentiert werden. Der nächste Schritt besteht in Vorhersage und Problembehebung, also Predictive Maintenance. Von Prescriptive Analytics ist hier aber noch keine Rede, und der Bot arbeitet offenbar noch nicht selbständig.

Netzwerk Automation tut Not

Die Notwendigkeit der Netzwerk Automation wurde in einer Umfrage bestätigt, die IDC im Sommer 2017 unter Unternehmen in der EMEA-Region (v.a. Europa und Saudi-Arabien) durchführte. Zwischen 58 und 61 Prozent der Befragten gaben an, dass sie Netzwerk-Automation in irgendeiner Form innerhalb der nächsten zwei Jahre über unterschiedliche Netzwerksegmente hinweg einführen werden.

Die drei wichtigsten Treiber für die Einführung von Netzwerk-Automation innerhalb von Unternehmen sind eine verbesserte Betriebseffizienz (43 Prozent), die Implementierung innovativer Services (41 Prozent) sowie optimierte Security-Fähigkeiten (34 Prozent). Hinsichtlich der spezifischen Geschäftsvorteile durch Netzwerk-Automation stehen weniger menschliche Fehler (44 Prozent), reduzierte CAPEX / OPEX (43 Prozent) und bessere Security-Level (39 Prozent) ganz oben auf der Liste. Diese erhöhen die Wettbewerbsfähigkeit und sind dementsprechend entscheidende Gründe für die Einführung.

Juniper Extension Toolkit

Das Juniper Extension Toolkit (JET) ist ein API-Framework zur automatisierten Verwaltung und Kontrolle eines Netzwerks. Nun hat Juniper das JET-Toolkit um den Zugriff auf die Datenebene erweitert, damit Programmierer Anwendungen erstellen können, die direkt auf die Daten zugreifen: auf die Universal Edge Router der Reihen Juniper vMX und MX Series 3D. Das könnte im Hinblick auf die Edge-Verarbeitung der Telemetriedaten von IoT-Geräten nützlich sein, z.B. zwecks Erhöhung der Datensicherheit und des Systemschutzes.

Mithilfe von JET sollen Entwickler nun Zugriff auf API-Funktionen des Betriebssystems Junos OS erhalten. Damit sollen sie mehr Kontrolle über die ASICs bekommen, die in den Juniper-Edge-Routern verbaut werden können. Auch die Bots laufen auf den Routern. Wenn Drittanbieter ihre Bots und Apps darauf ausführen wollen, müssen sie nach den Worten von Kireeti Kompella, CTO für Engineering bei Juniper, signierte Binärcode-Dateien (signed binaries) liefern, die von Juniper zertifiziert worden sind. So etwas wie einen App Store biete Juniper daher noch nicht. Aber die API von Junos sei so mächtig, dass jeder fähige Programmierer dafür entwickeln könne.

Rami Rahim, CEO von Juniper Networks.

Kireeti Kompella, CTO of Engineering bei Juniper Networks.

Daher kann sich Kompella auf dem Router innerhalb der Juniper Event-Driven Infrastructure (JEDI) neben Bots auch Rule Engines, die einen Großteil der Automation erledigen, vorstellen, wohingegen die auf Machine Learning basierenden Bots den Rest bewältigen. "Sie erkennen Muster und Trends anhand von historischen Daten und können mithilfe von Zeitreihenanalyse der Nutzungsdaten erkennen, wann ein Bauteil ausfallen oder ein Bandbreitenengpass auftreten kann", so Kompella. Diese Vorhersage dient der präventiven Wartung ebenso wie der vorausschauenden Betriebsplanung. "Diese macht nicht nur den Kunden zufrieden, weil er planen kann, sondern auch den Dienstleister, weil er das richtige, für die Aufgabe geschulte Personal zu einer geplanten Zeit schicken kann." Mit solchen Premium Services will Juniper künftig mehr Geld verdienen, stellte Kompella klar.

Solche Premium Services sollen auch im aufkommenden Edge Computing realisierbar werden. "Für jedes Machine-Learning-basierte Modell benötigt der Kunde nicht viel RAM, denn die ganze Berechnung erledigt ein zentral geführter Cloud-Cluster. Was auf dem Router ausgeführt wird, ist ein kleines ML-Modell, das nur wenige Daten über das Netz schickt: die Abweichungen nämlich." So sei es beispielsweise möglich, zentral jeweils andere Modelle für bestimmte Kunden anzuwenden und jedem Kunden den für ihn optimierten Service zu bestimmten Zeiten zu liefern.

Auf einer einschlägigen KI-Konferenz im Dezember 2016 fanden sich unter 5.500 Besuchern nur zwei aus der Netzwerkindustrie: Kompella von Juniper und eine Person von Cisco. "Dieser traurige Zustand muss sich rasch und tiefgreifend verbessern", sagte Kompella.

(ID:45057935)