Cuando hace décadas se hablaba de utopías como el coche inteligente, muchos pensaban que, pese a los avances de la tecnología, sería irrealizable la creación de un coche sin piloto. Hoy, en pleno 2021, comienza a ser una realidad que antes o después aparecerá en nuestras ciudades.
Ahora, cambiemos el mundo del motor por el de las telecomunicaciones. Ahí nos encontramos con una situación parecida: la de las redes autogestionadas (self-driving networks), que se basan en el concepto del vehículo autoguiado y serán las predominantes en un plazo máximo de diez años.
Se trata de un concepto que se basa en la necesidad de diseñar redes que se puedan gestionar por sí solas con tecnologías de machine learning e inteligencia artificial. Y este concepto, que puede parecer revolucionario, ya se encuentra en fase de automatización de las redes, implementando sistemas de visualización de eventos de red no tradicionales. Es el comienzo de una nueva revolución en uno de los sectores que más está avanzando a nivel mundial.
“Las redes autogestionadas (self-driving networks) serán las predominantes en un plazo máximo de 10 años”
Estas redes tendrán la capacidad de descubrir por sí mismas elementos recientes, organizarse, monitorizarse, detectar automáticamente nuevos clientes, configurar servicios y diagnosticar automáticamente fallos… Serán las que acaben dominando el mercado, para lo que los proveedores deberán incorporar soluciones robustas de analítica y capas de inteligencia, no solo para monitorización y gestión; también para el establecimiento de sólidas políticas de ciberseguridad.
Uno de los principales escollos para que las redes evolucionen rápidamente hacia este nuevo modelo es la extracción de información, que permitirá convertir los datos en decisiones de negocio. No debemos olvidar que cuando añadimos software y quitamos hardware, las redes avanzan, como lo demuestra la proliferación de las redes definidas por software. Pero estas no se transformarán si no incorporan las cinco claves de las redes del futuro próximo:
Telemetría. Su objetivo es dotar a la red la capacidad para suministrar información en tiempo real para convertir los datos en decisiones de negocio. Se ha de poder programar a nivel físico para incrementar la velocidad del sistema en aras de tener una mejor visibilidad de lo que ocurre en tiempo real. Y permitirá conocer qué tipo de cambios de rutas se han producido en un equipo, lo que favorecerá la toma rápida de decisiones basadas en datos.
Visión multidimensional basada en capas de inteligencia. La aplicación de inteligencia a las redes permite identificar donde aparece un problema, donde podría generarse y anticiparse. La correlación de eventos y datos de diferentes fuentes es clave para una acertada toma de decisiones.
Automatización. Es esencial. Los métodos actuales se basan en servicios estándar que se implementan en sistemas operativos modernos. Para automatizar es muy importante disponer de un pseudo lenguaje que haga posible un desacoplamiento total de los sistemas. Es imprescindible la analítica basada en IA.
El lenguaje natural. Para optimizar la interacción entre humanos y red es preciso impulsar tecnologías de reconocimiento de voz dictada: será posible decirle al sistema qué queremos hacer (declarative intent).
Capacidad para la toma de decisiones de forma autónoma. Basada en reglas o en un workflow definido, ya es posible entrenar a los sistemas para que tomen decisiones, cada vez más inteligentes. Con machine learning es posible preparar los sistemas en base a la experiencia y permitir la toma de complejas decisiones.
Todos estos aspectos son los que definirán las redes en el futuro y convergen en una sola idea: que la inteligencia artificial y el machine learning son cada vez más una realidad patente en nuestra tecnología.
