Comment les jumeaux numériques transforment l’infrastructure réseau, partie 1

La conception, les tests et la mise à disposition des mises à jour des réseaux numériques de données dépendent de nombreux processus manuels et sujets aux erreurs. Les jumeaux numériques commencent à jouer un rôle crucial dans l’automatisation de ce processus pour aider à apporter la transformation numérique à l’infrastructure réseau. Ces efforts favorisent déjà l’automatisation des réseaux de campus, des réseaux étendus (WAN) et des réseaux sans fil commerciaux.

La transformation numérique de l’infrastructure réseau se déroulera sur une longue période. Dans cette série en deux parties, nous explorerons comment les jumeaux numériques entraînent la transformation du réseau. Aujourd’hui, nous examinerons l’état actuel de la mise en réseau et la manière dont les jumeaux numériques contribuent à automatiser le processus, ainsi que les lacunes actuellement constatées avec la technologie.

Dans la partie 2, nous examinerons l’état futur des jumeaux numériques et la manière dont la technologie peut être utilisée lorsqu’elle est entièrement développée et mise en œuvre.

À propos des jumeaux numériques

En son cœur, un jumeau numérique est un modèle de toute entité tenu à jour par des mises à jour constantes de la télémétrie. Dans la pratique, plusieurs jumeaux numériques qui se chevauchent sont souvent utilisés dans divers aspects de la conception, de la construction et de l’exploitation des réseaux, de leurs composants et des services commerciaux qui y sont exécutés.

Peyman Kazemian, cofondateur de Forward Networks, affirme que le programme original Traceroute écrit par Van Jacobson en 1987 est l’outil le plus ancien et le plus utilisé pour comprendre le réseau. Bien qu’il ne modélise ni ne simule les réseaux, il aide à comprendre le comportement du réseau en envoyant un paquet représentatif à travers le réseau et en observant le chemin qu’il emprunte.

Plus tard, d’autres outils de simulation de réseau ont été développés, tels que OPNET (1986), NetSim (2005) et GNS3 (2008), qui peuvent simuler un réseau en exécutant le même code que les périphériques réseau réels.

« Ces types de solutions sont utiles dans l’exploitation des réseaux, car ils vous offrent un environnement de laboratoire pour tester de nouvelles idées et modifier votre réseau », a déclaré Kazemian.

Teresa Tung, première technologue en chef du cloud chez Accenture, a déclaré que le modèle conceptuel d’interconnexion de systèmes ouverts (OSI) fournit la base pour décrire les capacités de mise en réseau ainsi que la séparation des préoccupations.

Cette approche peut aider à se concentrer sur différentes couches de simulation et de modélisation. Par exemple, un cas d’utilisation peut se concentrer sur les modèles RF au niveau de la couche physique, jusqu’au niveau des paquets et des événements au sein de la couche réseau, la qualité de service (QoS) et les mesures du score d’opinion moyen (MoS) dans les couches de présentation et d’application. .

Modélisation : la question de l’interopérabilité

Aujourd’hui, les jumeaux numériques de réseau ne permettent généralement que de modéliser et d’automatiser des poches d’un réseau isolées par fonction, fournisseurs ou types d’utilisateurs.

Le cas d’utilisation le plus courant des jumeaux numériques consiste à tester et à optimiser les configurations des équipements réseau. Cependant, comme il existe des différences dans la manière dont les fournisseurs d’équipements mettent en œuvre les normes de mise en réseau, cela peut entraîner de subtiles variations dans le comportement de routage, a déclaré Ernest Lefner, directeur des produits chez Gluware.

Lefner a déclaré que le défi pour tous ceux qui tentent de créer un jumeau numérique est qu’ils doivent avoir une connaissance détaillée de chaque fournisseur, fonctionnalité, configuration et personnalisation de leur réseau. Cela peut varier selon l’appareil, le type de matériel ou la version du logiciel.

Certains fournisseurs d’équipements réseau, comme Extreme Networks, permettent aux ingénieurs réseau de créer un réseau qui synchronise automatiquement la configuration et l’état de l’équipement spécifique de ce fournisseur.

Aujourd’hui, le produit d’Extreme ne prend en charge que la capacité de rationaliser la mise en place, la validation et le déploiement des commutateurs et des points d’accès Extreme. La fonction de jumeau numérique ne prend actuellement pas en charge l’équipement ou les routeurs sur site du client SD-WAN. À l’avenir, Extreme prévoit d’ajouter la prise en charge des configurations de test, des mises à niveau du système d’exploitation et des problèmes de dépannage.

D’autres offres de fournisseurs de réseau telles que Cisco DNA, Juniper Networks Mist et HPE Aruba Netconductor il est plus facile de capturer les configurations réseau et d’évaluer l’impact des changements, mais uniquement pour leur propre équipement.

« Ils vous permettent de mettre en place ou de tester votre configuration, mais sans répliquer spécifiquement l’intégralité de l’environnement », a déclaré Mike Toussaint, directeur analyste senior chez Gartner.

Vous pouvez tester une configuration spécifique, et l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) vous permettront de comprendre si une configuration est optimale, sous-optimale ou défaillante. Mais ils n’ont pas automatisé la création et le calibrage d’un environnement de jumeau numérique au même degré qu’Extreme.

Laboratoires virtuels et jumeaux numériques par rapport aux tests physiques

Jusqu’à ce que les jumeaux numériques soient largement adoptés, la plupart des ingénieurs réseau utilisent des laboratoires virtuels comme GNS3 pour modéliser l’équipement physique et évaluer la fonctionnalité des paramètres de configuration. Cet outil est largement utilisé pour former des ingénieurs réseau et pour modéliser des configurations de réseau.

De nombreuses grandes entreprises testent physiquement de nouveaux équipements lors du World Wide Technology Advanced Test Centre. L’entreprise a un partenariat avec la plupart des principaux fournisseurs d’équipements pour fournir un accès virtuel permettant d’évaluer les performances du matériel physique réel dans leurs installations de St. Louis, Missouri.

Les fournisseurs d’équipements de réseau ajoutent des fonctionnalités de type jumeau numérique à leurs équipements. L’acquisition récente de Juniper Networks par Mist capture et modélise automatiquement différentes propriétés du réseau qui informent l’IA et les optimisations des machines. De même, le contrôleur réseau de Cisco sert d’intermédiaire entre l’entreprise et l’infrastructure réseau.

Balaji Venkatraman, vice-président de la gestion des produits, DNA, Cisco, a déclaré que ce qui distingue un jumeau numérique des premiers outils de modélisation et de simulation est qu’il fournit une réplique numérique du réseau et est mis à jour par les données de télémétrie en direct du réseau.

« Avec l’introduction des contrôleurs de réseau, nous avons une vue centralisée d’au moins les données de télémétrie pour faire des jumeaux numériques une réalité », a déclaré Venkatraman.

Cependant, les pratiques d’ingénierie réseau devront faire évoluer leurs pratiques et leurs cultures pour tirer parti des jumeaux numériques dans le cadre de leurs flux de travail. Toussaint de Gartner a déclaré à VentureBeat que la plupart des équipes d’ingénierie réseau créent encore des diagrammes d’architecture réseau statiques dans Visio.

Et lorsqu’il s’agit de déployer un nouvel équipement, ils le testent dans un environnement réel avec un équipement physique ou « font le truc du cow-boy et le testent en production et espèrent qu’il n’échouera pas », a-t-il déclaré.

Même si les jumeaux numériques réseau commencent à virtualiser une partie de cette charge de travail de test, Toussaint a déclaré que tester physiquement les performances du matériel réseau de pointe qui comprend des puces ASIC, FPGA et TPU spécialisées restera critique pendant un certain temps.

Changement de culture requis

À terme, Toussaint s’attend à ce que les équipes réseau adoptent les mêmes pratiques devops qui ont permis d’accélérer les processus de développement, de test et de déploiement de logiciels. Les jumeaux numériques permettront aux équipes de créer et de gérer le développement et de tester des bacs à sable réseau en tant que code qui imite le comportement de l’environnement de déploiement en direct.

Mais le changement culturel ne sera pas facile pour la plupart des organisations.

« Les équipes réseau ont tendance à vouloir intervenir et apporter des changements, et elles n’ont jamais vraiment adopté les méthodologies devops », a déclaré Toussaint.

Ils ont tendance à suivre les paramètres de configuration sur des fichiers texte ou des cartes dessinées dans Visio, qui ne fournissent qu’une représentation statique du réseau en direct.

« Il n’y avait pas vraiment d’outils pour faire cela en temps réel », a-t-il déclaré.

L’obtention d’une carte du réseau est un processus manuel très chronophage que les ingénieurs réseau détestent, ils veulent donc éviter de le faire plus d’une fois. Par conséquent, ces cartes sont rarement mises à jour.

Les jumeaux numériques comme intermédiaire étape de l’automatisation

Toussaint considère les jumeaux numériques comme une étape intermédiaire, car le secteur utilise davantage l’IA et le ML pour automatiser davantage d’aspects du provisionnement et de la gestion du réseau. Les chefs d’entreprise sont susceptibles d’être plus enthousiasmés par des réseaux plus flexibles et adaptables qui suivent le rythme des nouvelles idées commerciales qu’une carte mise à jour dynamiquement.

Mais dans l’intervalle, les jumeaux numériques du réseau aideront les équipes à visualiser et à renforcer la confiance dans leurs recommandations à mesure que ces technologies s’améliorent.

« Dans cinq ou 10 ans, lorsque les réseaux deviendront entièrement automatisés, les jumeaux numériques deviendront un autre outil, mais pas nécessairement quelque chose d’indispensable », a déclaré Toussaint.

Toussaint a déclaré que ces premiers jumeaux numériques de réseau sont adaptés aux configurations de vérification, mais ont été limités dans leur capacité à résoudre des problèmes plus complexes. Il a dit qu’il aime le considérer comme analogue à la façon dont nous pourrions utiliser Google Cartes comme une sorte de jumeau numérique de notre trajet au travail, qui est bon pour prédire différents itinéraires dans les conditions de circulation actuelles. Mais il ne vous parlera pas de l’effet d’un voyage sur vos pneus ou de l’impact du vent sur l’aérodynamisme de votre voiture.