AWS sigue avanzando en la innovación de su infraestructura de red global, que es fundamental para asegurar la entrega eficiente y segura de sus servicios a nivel mundial. Este complejo sistema interconecta 34 regiones, más de 600 puntos de presencia de Amazon CloudFront, además de 41 Zonas Locales y 29 Zonas de Longitud de Onda, proporcionando una conectividad de alto rendimiento y baja latencia en 245 países y territorios.
El manejo de esta red global requiere una continua planificación y operaciones en tiempo real, enfrentándose a retos frecuentes debido a su dinámica y alcance geográfico. Aunque la mayoría de las modificaciones a la red se efectúan sin causar disturbios, las interdependencias complejas entre sus componentes pueden afectar el rendimiento y la disponibilidad de manera inesperada. Esto demanda estrategias avanzadas para evaluar y mitigar posibles riesgos.
La predicción y manejo de cambios dentro de la red es uno de los mayores desafíos. Se plantean interrogantes vitales como: ¿podrá la red soportar el tráfico de los clientes con la capacidad disponible? ¿Cuándo y dónde podrían surgir problemas de congestión? ¿Cuál es la cantidad de tráfico en riesgo de perderse?
Para enfrentar estos dilemas, el equipo de AWS se centra en mejorar sus evaluaciones de riesgos mediante enfoques innovadores, como simulaciones rigurosas y pruebas exhaustivas de los cambios en su infraestructura. Sin embargo, las limitaciones de las simulaciones, como altos costos operativos y tiempos prolongados, han llevado a AWS a explorar métodos basados en datos que pueden escalar sin aumentar significativamente el tiempo de cálculo.
Un avance significativo en este ámbito ha sido la implementación del marco de aprendizaje automático de gráficos GraphStorm. Este enfoque se ha distinguido por su capacidad para comprender las estructuras subyacentes en la topología de la red, logrando mejorar la predicción del tráfico, el enrutamiento y la distribución de carga. En pruebas recientes con 85 segmentos de la red backbone, el modelo basado en GraphStorm alcanzó un 90% de precisión con un margen de error del 13%, demostrando mejoras operativas y de seguridad notables.
El desarrollo de una arquitectura que integra GraphStorm con diversos servicios de AWS permite la formación de modelos de manera efectiva y continua. Esta integración facilita la rápida inferencia y mejora los flujos de trabajo existentes, permitiendo una gestión más eficaz de la red frente a las fluctuaciones del tráfico global.
Con estos continuos avances, AWS reafirma su compromiso de equilibrar las necesidades de sus clientes con la seguridad operativa de su red, prometiendo mantener informados a sus usuarios sobre los progresos en la implementación de estas soluciones tecnológicas.