● news.bsdnet.hu

A vállalati hálózat sokáig jól körülhatárolható műszaki rendszer volt. A konfigurációkat hálózati szakemberek kezelték. Egy új kapcsolat, VLAN vagy tűzfalszabály létrehozása jeggyel indult, kézi beavatkozással folytatódott, majd dokumentálással zárult. A működés minősége jelentős részben azon múlt, ki ismeri a környezet sajátosságait. Ez a modell lassan változó infrastruktúrában hosszú ideig elfogadhatóan működött. Az olyan új lehetőségek, mint a felhő, a konténerek és a hibrid munkavégzés, azonban megsokszorozták a kapcsolatok számát. Az alkalmazások percek alatt új példányokat indítanak, az adatforgalom pedig adatközpontok, nyilvános felhők és külső szolgáltatások között halad. A kézi üzemeltetés tempója egyre kevésbé illeszkedik ehhez a dinamikához. A konfiguráció kóddá válik Az első nagy válasz az automatizáció volt. A szoftveresen definiált hálózatok (SDN) szétválasztották a vezérlési és adattovábbítási funkciókat, és központi vezérlőkön keresztül programozhatóvá tették a hálózati viselkedést. Az infrastruktúra kódként való kezelése (IaC) ehhez megismételhető, verziókkal követhető konfigurációkat adott. Az infrastruktúra módosításait így már az alkalmazáskódhoz hasonlóan lehetett verziókövetéssel, ellenőrzéssel és teszteléssel kezelni, szükség esetén pedig visszaállítani egy korábbi állapotot. Az eredmény gyorsabb és következetesebb működés lett. Egy sablon száz eszközön is ugyanazt a beállítást alkalmazhatja, a verziókezelő rendszerek pedig megőrzik a változásokat. Az automatizáció ugyanakkor pontosan azt hajtja végre, amit előre leírtak számára - váratlan helyzetben csak egy korábban elkészített szabály, szkript vagy runbook alapján tud reagálni. Emellett visszatérő gond a konfigurációs eltérés, vagyis a drift. Közvetlen módosításnál a tényleges állapot eltérhet a kódtárban rögzített változattól, a következő telepítés pedig felülírhatja a gyorsjavítást, illetve hibával leállhat. Az automatizáció ezért hiteles állapotforrást és folyamatos visszacsatolást igényel. Utasítástól a szándékig A következő lépcső a szándékalapú hálózatvezérlés (intent-based networking, IBN), ahol a kiindulópontot magasabb szintű célok jelentik. Ilyenek például, hogy egy alkalmazás kapjon biztonságos kapcsolatot két környezet között, az ügyfélforgalom késleltetése maradjon egy meghatározott érték alatt, vagy egy érzékeny adatokat kezelő szolgáltatás feleljen meg az előírt elkülönítési szabályoknak. A rendszer lefordítja ezt a célt konkrét konfigurációkra, telepíti, majd ellenőrzi a teljesülést. Az IETF meghatározása szerint IBN használatakor deklaratív módon írják le az elérendő célt és a kívánt eredményeket, a részletes lépéseket azonban a rendszerre bízzák. Az üzemeltető feladata annak pontos megfogalmazása, milyen szolgáltatási, biztonsági és üzleti állapotot vár el. A szándék azonban önmagában még kevés. A hálózatnak folyamatosan össze kell vetnie a kívánt és a megfigyelt állapotot, majd eltérés esetén beavatkoznia. Ezt a zárt szabályozási kört a felhőlapú világ már széles körben használja; a Kubernetes vezérlői például állandóan azon dolgoznak, hogy a klaszter tényleges állapotát a deklarált célállapothoz közelítsék. Ugyanez a minta hálózati környezetben is alkalmazható: mérés, értékelés, korrekció, majd újabb mérés követi egymást. Az önműködő infrastruktúra – ígérete Az autonóm infrastruktúra ezt a visszacsatolási hurkot egészíti ki mesterséges intelligenciával. A rendszer képes felépíteni, szabályozni, „gyógyítani” (azaz megjavítani) és optimalizálni saját magát. A fejlesztő üzleti nyelven megfogalmazza az igényt, a platform megtervezi a szükséges infrastruktúrát, ellenőrzi a szabályzatokat, végrehajtja a telepítést, figyeli az eredményt, szükség esetén korrigál. A mesterséges intelligencia ott hozhat értéket a képbe, ahol sok szempontot kell egyszerre mérlegelni. Egy intelligens vezérlő az aktuális terhelés, a korábbi incidensek és az üzleti prioritások alapján egyensúlyozhat költség, teljesítmény, rendelkezésre állás és megfelelőség között. Az anomáliák összekapcsolása és a valószínű gyökérok azonosítása szintén gyorsabbá válhat. Ugyanakkor érdemes hűteni a marketing állítások fűtötte várakozásokat. A generatív modellek valószínűségi alapon működnek, miközben egy hálózati változtatásnak kiszámítható és ellenőrizhető eredményt kell adnia. A működőképes architektúra ezért az MI döntési képességét determinisztikus korlátokkal kapcsolja össze. Policy-as-code szabályok, szerepköralapú jogosultságok, változtatási limitek, jóváhagyási kapuk és részletes auditnaplók szabják meg, milyen művelet hajtható végre önállóan. Az autonómia fokozatosan vezethető be. Kezdetben az MI javaslatot készít, a végrehajtás emberi jóváhagyáshoz kötött. Kellő tapasztalat után az alacsony kockázatú, jól visszafordítható műveletek – egy túlterhelt útvonal átterelése vagy egy hibás konfiguráció visszaállítása – automatikussá tehetők. A kritikus változtatások magasabb ellenőrzési szinten maradhatnak, egy vállalat így egyszerre több autonómiaszinten működhet. A jó döntéshez jó megfigyelhetőség kell Az „öngyógyítás” csak pontos és időszerű adatokra épülhet. Az SNMP (Simple Network Management Protocol) mérések és eszköznaplók mellé áramlási adatok, alkalmazásszintű metrikák, felhőesemények és biztonsági jelzések kerülnek. A rendszernek azt is tudnia kell, melyik üzleti szolgáltatást érint egy kapcsolat, és mekkora kárt okozhat egy hibás beavatkozás. Hiányos leltárból, rosszul címkézett erőforrásokból és töredezett telemetriából a mesterséges intelligencia is – emberi szemmel nézve – bizonytalan következtetéseket von le. Az autonóm működés előfeltétele ezért a rendezett alap, melynek kialakítása jelenti valószínűleg a szervezetek számára az átmenet legnagyobb munkáját, jóval az intelligens ágensek bekapcsolása előtt. Mindeközben a hálózati szakemberek szerepe magasabb absztrakciós szintre kerül. Kevesebb időt visz el az ismétlődő konfigurálás, több figyelem jut az architektúrára, a kockázati határokra és az automatizált döntések ellenőrzésére. Merre tartunk, merül fel óhatatlanul is a kérdés. Nos, az evolúció végpontját még nem látni, csak az irányt, mivel az önálló célokat kitűző, teljes infrastruktúrát felügyelő rendszerekhez hosszú út vezet. A részfeladatokra korlátozott autonómia viszont már a jelen technológiáiból is felépíthető. Az előttünk álló években fog eldőlni, hogy mely szervezetek tudják a hálózatukat ellenőrizhető, mesterséges intelligenciával értelmezhető és biztonságosan vezérelhető rendszerré alakítani. Persze az ode vezető út egyáltalán nem sima. Következő cikkünkben ezért áttekintjük, hogy milyen előnyökkel és hátrányokkal kell számolni az MI-natív „önvezető” hálózatokban. Ez a cikk független szerkesztőségi tartalom, mely az EURO ONE támogatásával készült. Részletek »