En el escenario global de infraestructuras de tecnología, Amazon Web Services (AWS) continúa su camino hacia la innovación en la gestión de su red global. Esta vasta infraestructura, que actúa como columna vertebral, es responsable de la entrega segura y confiable de servicios a millones de usuarios en todo el mundo. La red de AWS, conformada por 34 regiones operativas, más de 600 puntos de presencia de Amazon CloudFront, junto con 41 Zonas Locales y 29 Zonas de Longitud de Onda, ofrece un rendimiento de alta velocidad y latencia ultrabaja, cubriendo así unos 245 países y territorios.
La complejidad de gestionar esta red global es inmensa. AWS debe llevar a cabo labores constantes de planificación, mantenimiento y operación en tiempo real para asegurar el óptimo funcionamiento de su infraestructura. Aunque la mayoría de los cambios se implementan sin inconvenientes, la dimensión y naturaleza dinámica de la red pueden ocasionar imprevistos que impacten el rendimiento y disponibilidad. Las interdependencias intrincadas entre componentes de la red hacen que predecir estos impactos sea un desafío, requiriendo por tanto estrategias avanzadas de evaluación y mitigación de riesgos.
Dentro de este contexto, surge una cuestión crucial: la incapacidad de anticipar cómo modificaciones en una parte de la red global pueden repercutir en el tráfico y rendimiento de todo el sistema. Es fundamental determinar si la red posee la capacidad necesaria para manejar el tráfico de clientes, cuánto tiempo pasará antes de que surja la congestión y dónde podrían presentarse estos problemas, así como calcular la cantidad de tráfico que podría ser descartada.
AWS se ha comprometido a reforzar sus procedimientos de seguridad y evaluación de riesgos. Parte de este empeño incluye un proceso exhaustivo de planificación para diseñar y construir una red resiliente, comprobando cada modificación con simulaciones rigurosas, sin importar cuán mínima pueda parecer. Sin embargo, a la escala de la red backbone de AWS, las simulaciones tradicionales enfrentan limitantes en operaciones en tiempo real debido a su elevado costo y tiempo de cómputo.
Frente a estos desafíos, AWS ha apostado por estrategias basadas en datos que se adapten al tamaño de su red sin incrementar proporcionalmente el tiempo de evaluación. Recientemente, han obtenido resultados alentadores mediante el uso del marco de aprendizaje automático de gráficos, GraphStorm, para resolver problemas de predicción en redes complejas. Estas técnicas de aprendizaje automático han demostrado superar tareas relacionadas con el tráfico, como el enrutamiento y la gestión de carga, gracias a su habilidad para descifrar datos estructurales ocultos dentro de la topología de la red.
En pruebas recientes, implementando modelos de redes neuronales de gráficos, se logró predecir patrones de tráfico y mitigar riesgos de congestión de manera eficaz. En una prueba sobre 85 segmentos de la red backbone durante dos semanas, el modelo alcanzó una precisión con un margen de error del 13% en el percentil 90, mejorando así no solo la seguridad operativa, sino también optimizando el día a día de las operaciones.
Para avanzar en la mejora continua de la seguridad de su red, AWS ha desarrollado una arquitectura que integra GraphStorm con varios servicios propios, permitiendo una formación de modelos escalable y eficiente. Este sistema está diseñado para facilitar una formación continua, rápida inferencia y una integración fluida con flujos de trabajo existentes, garantizando así una mejor gestión ante las fluctuaciones del tráfico.
Con estos desarrollos, AWS busca equilibrar la satisfacción de las necesidades de sus clientes y mantener la operatividad segura de su infraestructura, reafirmando su compromiso de comunicar progresos en el despliegue de estas soluciones tecnológicas.
