AWS está a la vanguardia de la innovación en la gestión de su extensa red global, que actúa como la columna vertebral esencial para la entrega confiable y segura de sus servicios a nivel mundial. Esta vasta infraestructura conecta 34 regiones, más de 600 puntos de presencia de Amazon CloudFront, además de 41 Zonas Locales y 29 Zonas de Longitud de Onda, asegurando una conectividad de alto rendimiento y latencia ultra baja en 245 países y territorios.
El desafío de operar una red tan compleja exige un esfuerzo constante de planificación, mantenimiento y operaciones en tiempo real. Aunque la mayoría de las modificaciones en la red se implementan sin problemas, la escala global y la dinámica intrínseca del sistema pueden llevar a impactos imprevistos que afectan el rendimiento y la disponibilidad. Las complejas interdependencias entre los componentes de esta infraestructura dificultan la previsión de estos efectos, lo que requiere de sofisticadas estrategias de evaluación y mitigación de riesgos.
Un problema crucial en la gestión de redes como la de AWS es anticipar el impacto de los cambios en un segmento de la red global sobre los patrones de tráfico y el rendimiento del sistema completo. Preguntas importantes surgen, tales como: ¿podrá la red manejar el tráfico con su capacidad actual? ¿Cuánto tiempo transcurrirá antes de que se presente la congestión? ¿Dónde es más probable que ocurran estos problemas y qué cantidad de tráfico podría perderse?
Para enfrentar estos desafíos, el equipo de AWS está comprometido en mejorar continuamente sus mecanismos de seguridad y evaluación de riesgos. Su enfoque riguroso incluye una planificación meticulosa para diseñar y operar la red, manteniendo su resistencia mediante simulaciones y pruebas exhaustivas de cada cambio, incluso los más triviales.
Sin embargo, las simulaciones enfrentan limitaciones cuando se trata de operaciones en tiempo real debido a los altos costos y el tiempo prolongado de computación. Para superar estas barreras, AWS está invirtiendo en estrategias basadas en datos que puedan escalar de manera eficiente al tamaño de su red sin incrementar desproporcionadamente el tiempo de cálculo.
En este contexto, la adopción del marco de aprendizaje automático de gráficos GraphStorm ha mostrado resultados alentadores en la predicción de tráfico y gestión de redes complejas. Estas técnicas han destacado por su capacidad para captar información estructural oculta en la topología de la red, demostrando ser efectivas para tareas como el enrutamiento y la distribución de carga.
En una reciente prueba de predicción de tráfico a lo largo de 85 segmentos de la red backbone durante dos semanas, el uso de modelos de redes neuronales de gráficos permitió predecir patrones de tráfico con un margen de error del 13% en el percentil 90, mejorando así la seguridad operativa y optimizando las operaciones diarias.
Para seguir mejorando la seguridad operativa de su red, AWS ha desarrollado una arquitectura de sistemas que integra GraphStorm con varios servicios propios. Este sistema está diseñado para permitir una formación continua y eficiente del modelo, permitiendo una rápida inferencia e integración fluida con los flujos de trabajo existentes, asegurando una gestión óptima frente a las dinámicas cambiantes del tráfico global.
Con estos avances, AWS continúa equilibrando las necesidades de sus clientes con la operación segura de su infraestructura, y promete seguir informando sobre los progresos en la implementación de estas soluciones innovadoras.
