AWS ha dado un paso significativo en la gestión de su red global, que es fundamental para ofrecer servicios seguros y confiables en 34 regiones y más de 600 puntos de presencia en Amazon CloudFront. Esta infraestructura, que abarca 41 Zonas Locales y 29 Zonas de Longitud de Onda, asegura una conectividad de alto rendimiento y una latencia ultrabaja en 245 países y territorios. No obstante, la magnitud y la complejidad de esta red requieren un esfuerzo constante en planificación, mantenimiento y operaciones en tiempo real.
La gestión de una red tan extensa presenta desafíos significativos, especialmente cuando se trata de anticipar los efectos de los cambios en uno de sus múltiples componentes. Preguntas cruciales emergen en este contexto: ¿puede la red manejar el tráfico existente?, ¿cuánto tiempo transcurrirá antes de que aparezcan congestiones?, y ¿dónde es más probable que se presenten problemas? Los esfuerzos por responder a estas interrogantes son vitales para garantizar un rendimiento óptimo y una disponibilidad constante de los servicios.
Para abordar estos retos, el equipo de AWS ha intensificado sus esfuerzos en mejorar los mecanismos de seguridad y los procesos de análisis de riesgos. A través de simulaciones y pruebas exhaustivas, se busca garantizar la resiliencia de la red ante variados escenarios, pero la complejidad del sistema plantea riesgos. Las simulaciones, aunque útiles, enfrentan limitaciones en operaciones en tiempo real, especialmente en términos de costo y tiempo de cálculo.
En este contexto, AWS está apostando por estrategias basadas en datos que permitan una escalabilidad sin requerir un aumento proporcional en el tiempo de cálculo. Un desarrollo reciente ha sido la aplicación del marco de aprendizaje automático de gráficos, GraphStorm, lo que ha conducido a resultados prometedores en la predicción del tráfico en redes complejas. Este enfoque ha destacado en tareas de enrutamiento y distribución de carga, gracias a su habilidad para captar la información estructural de la red.
En una prueba realizada en 85 segmentos de la red backbone durante dos semanas, el modelo logró una sorprendente precisión en sus predicciones, alcanzando un margen de error del 13% en el percentil 90. Esto no solo representa un avance en la seguridad operativa, sino que también optimiza las operaciones diarias al proporcionar información invaluable sobre los patrones de tráfico, permitiendo mitigar riesgos de congestión de manera más eficaz.
Para asegurar una mejora continua en la seguridad operativa, AWS ha diseñado una arquitectura de sistemas que integra GraphStorm con varios de sus servicios. Esto facilita una formación de modelos escalable y eficiente, permitiendo actualizaciones frecuentes y una integración fluida con los flujos de trabajo existentes. Así, AWS busca equilibrar la satisfacción de las necesidades de sus clientes con la operatividad segura de su infraestructura, comprometida a seguir comunicando sus avances en esta nueva estrategia.
