Vom selbstfahrenden Auto zum autonomen WAN

binary-1536623_1920Natürlich klingt die Vorstellung vom „selbstfahrenden“ Weitverkehrsnetz (WAN) wie Science-Fiction. Doch betrachtet man die Visionen, die Unternehmen wie Google, Tesla oder Amazon entwickelt haben, bekommt man eine Vorstellung davon, welch große Bedeutung die Künstliche-Intelligenz (KI) in den kommenden Jahren haben könnte – auch für die IT-Umgebung von Unternehmen.

Von „automatisch“ zu „autonom“

Ein Beispiel dafür sind Software-Defined-WANs (SD-WANs). Unternehmen nutzen bereits heute solche Lösungen. Sie dienen dazu, Mitarbeitern einen sicheren und konsistenten Zugang zu Anwendungen zu ermöglichen, die über ein Unternehmensrechenzentrum oder eine #Cloud bereitgestellt werden. Ein Kernelement solcher SD-WAN-Lösungen ist Automatisierung. Sie vereinfacht Routine-Arbeiten, die bei der Anbindung von Niederlassungen und Außenstellen anfallen.

Aber Automatisierung hat ihre Grenzen. Sie ist beispielsweise nicht dafür ausgelegt, geschäftliche Ziele in spezielle Aktionen im Netzwerk umzusetzen. Außerdem kommen automatische Funktionen nicht sonderlich gut mit unerwarteten Situationen zurande, die bei der Implementierung von Weitverkehrsnetzen nun einmal auftreten. Hier kommen Techniken wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel.

Vom Konzept des selbstfahrenden Autos lernen

Um zu verstehen, wie ein autonom agierendes SD-WAN funktionieren könnte, bietet sich ein Vergleich mit selbstfahrenden Autos an. Jedes Fahrzeug ist mit Hunderten von Sensoren ausgerüstet. Diese erstellen in Echtzeit ein Modell der Umgebung, in der sich das Fahrzeug bewegt. KI entscheidet, wie das Auto in einem bestimmten Moment reagiert. Somit arbeiten traditionelle Kontrollmechanismen und Machine-Learning-Algorithmen zusammen, damit das Fahrzeug sicher von A nach B gelangt.

Zu dieser „Intelligenz“, die in das Fahrzeug integriert ist, kommt ein weiterer Faktor: Ein zentraler Wissens-Pool, den jedes Fahrzeug speist und aus dem es gleichzeitig Informationen entnehmen kann. Eine solche gemeinsame Lernplattform bietet eine Reihe von Vorteilen. So lassen sich mithilfe der Informationen exaktere Karten erstellen und Gefahrenstellen identifizieren. Der wichtigste Effekt ist jedoch, dass es dadurch möglich ist, die Leistungsfähigkeit der Software eines Fahrzeugs zu überprüfen und zu verbessern.

Wide-Area-Networks lernen und teilen Wissen

Auch ein autonomes #WAN wird solche Lerntechniken und entsprechende Algorithmen umfassen, sowohl auf der Netzwerk- als auch der Unternehmensebene. Denkbar ist beispielsweise, dass sich auch im Bereich WAN mehrere Unternehmen zu einem „Wissens-Pool“ zusammenfinden und ihre Erfahrungen mit bestimmten Übermittlungsverfahren und den optimalen Übertragungswegen teilen.

Die Analogie zwischen autonomen Fahrzeugen und WANs lässt sich noch weitertreiben. Man denke nur an Google und dessen Ansatz eines selbstfahrenden Autos. Entwickelt wurde es von Waymo, einer Unternehmenssparte von Googles Dachgesellschaft Alfabet. Ein Waymo-Auto enthielt ursprünglich keine Bedienelement, außerdem einem Notstopp-Knopf. Nur weil die Aufsichtsbehörde (Department of Motor Vehicles, DMV) in Kalifornien es verlangte, wurde ein Lenkrad installiert.

Blick auf geschäftliche Belange – nicht die WAN-Technik

Von diesem Kompromiss abgesehen, orientiert sich die Benutzerschnittstelle eines Waymo-Car am „Geschäftszweck“: Die Fahrgäste sollen sicher und auf der optimalen Route von A nach B gelangen. Es ist durchaus denkbar, dass ein vergleichbarer Transformationsprozess bei Weitverkehrsnetzen stattfindet.

So wird sich ein WAN künftig an den geschäftlichen Anforderungen eines Unternehmens ausrichten. Dann müssen sich Administratoren nicht mehr um die zig unterschiedlichen Übertragungsprotokolle kümmern und über die Kommandozeile von Hand Befehle eingeben, um Netzwerksysteme zu konfigurieren. Der Netzwerkverwalter kann sich vielmehr auf die Services konzentrieren, die das Netzwerk bereitstellen soll- und auf deren Auswirkungen auf den Geschäftsbetrieb. Wie das in der Praxis umgesetzt wird, tritt in den Hintergrund.

Nach Einschätzung von Silver Peak steht die Automatisierung bei #Software-Defined-WANs noch am Anfang. Derzeit forscht das Unternehmen intensiv an Technologien, mit denen sich die Geschäftsanforderungen von Unternehmen in einem autonomen „selbstfahrenden“ WAN abbilden lassen. Ein Schritt in diese Richtung ist eine neue Technik von Silver Peak: „First-packet iQ“. Sie ist Teil der aktuellen Version der SD-WAN-Lösung „Unity EdgeConnect“ von Silver Peak. Mit „First-packet iQ“ können SD-WAN-Komponenten Applikationen eigenständig klassifizieren, sobald das erste Datenpaket übermittelt wurde.

Von David Hughes, Gründer und Chief Executive Officer von #Silver Peak.

#Netzpalaver