Con l’affermazione del modello cloud, servizi e distribuzione delle applicazioni devono essere curati per offrire un’esperienza di fruizione all’altezza. E se la rete si blocca, o non è in grado di ‘assecondare’ questa esigenza, aver abbracciato l’architettura cloud si rivela inutile. Una preoccupazione, questa, condivisa dalle aziende che utilizzano con il cloud anche i propri data center on-premise, così come da Juniper Networks che vuole aiutare i propri clienti ad incrementare l’affidabilità di reti e DC dalle posizioni centralizzate a quelle periferiche. Da una parte si tratta di “rendere i private data center facili da gestire quanto le risorse cloud”, dall’altra offrire l’automazione necessaria coniugata all’affidabilità supportando al contempo quasi tutte le topologie di rete. Ne parliamo con James Kelly, Product Management senior director di Juniper Networks, che mette a fuoco proprio l’evoluzione dei data center, grazie all’automazione ed all’impatto dell’AI.
“Le sfide più difficile da gestire, quelle per cui le aziende dei diversi verticali chiedono a Juniper ed alle sue soluzioni di risolvere sono sostanzialmente tre – esordisce Kelly-. Migliorare in generale la gestione della rete (NetOps), l’integrazione con le altre componenti infrastrutturali e le applicazioni (DevOps) è, di queste, la prima. Seguono la gestione e validazione della rete end to end, estendendo il dominio ad hybrid/multicloud (2) ed infine l’evoluzione e la soddisfazione delle esigenze emergenti di networking ad alte prestazioni, richieste dai cluster di intelligenza artificiale (AI), in particolare per i cluster utilizzati nella fase di training (3)“.
Serve mettere anche a fuoco l’evoluzione dei moderni cluster AI/ML, individuando le tendenze più importanti. “Il ciclo di vita di un’app AI/ML – prosegue Kelly – può essere visto come un processo continuo e iterativo di progettazione e sviluppo di modelli, di addestramento e validazione con dati selezionati fino alla loro implementazione in produzione, monitorandone le performance ai fini di un miglioramento continuo”. I dati raccolti da diverse fonti sono scremati e verificati rispetto ad affidabilità e coerenza. Solo dopo, questi dati sono preparati e selezionati per essere usati dal modello di training. “Il modello AI viene quindi addestrato con il dataset selezionato e strutture di deep learning su cluster di Gpu”, spiega Kelly.
Successivamente, il modello addestrato viene implementato su cluster di inferenza per fornire risultati utilizzabili dagli input degli utenti. “Training, inferenza e raccolta dei dati vengono effettuati tramite cluster, ovvero gruppi di processori dedicati”. Ecco allora che quando si parla di evoluzione dei moderni cluster AI/ML, Juniper si riferisce in particolare a due trend significativi. “Il primo, riferito al networking, prevede la semplificazione degli schemi delle architetture come il design rail-optimized di Nvidia nonché l’ottimizzazione della capacità di trasporto del fabric data center su fabric Gpu di back-end ad alta velocità”. Ciò viene realizzato con la gestione e il controllo della congestione, grazie a innovazioni non solo nel fabric, ma anche negli endpoint Nic. “Il secondo trend vede al centro le innovazioni dell’Ethernet, l’apertura e la familiarità da parte degli operatori rispetto a Infiniband”.
L’azienda indirizza le esigenze del comparto su questi aspetti con gli ultimi aggiornamenti della proposta Juniper Apstra, al momento l’unica piattaforma multivendor intent-based per l’automazione dei data center. Entra nei dettagli della proposta e dell’accoglienza da parte del mercato così Kelly: “Con Apstra, Juniper ha visto un significativo aumento dei propri clienti, in particolare nell’area data center sia perché Apstra è una piattaforma multivendor sia proprio per la modalità intent-based, per la capacità di astrarre il workflow operativo elevandolo rispetto ai template basati su Cli (Command Line Interface)”. In particolare, l’ultima release di Juniper Apstra è in grado di migliorare l’esperienza degli operatori, facilitando il deployment e la gestione delle infrastrutture data center private.
Con l’introduzione di nuove funzionalità incentrate sull’esperienza utente – quali la raccolta semplificata dei dati e la visualizzazione mediante grafici – un’integrazione più rigorosa dei dati di flusso da switch multivendor e il provisioning automatizzato mediante Terraform, “i clienti Juniper possono continuare a sfruttare Apstra come soluzione primaria per il networking intent-based e l’assicurazione di una automatizzazione dei data center con un numero ancora maggiore di funzionalità di gestione che rendono i data center on-premise il più flessibili e agili possibile per poter essere utilizzati quanto le infrastrutture cloud”.
L’obiettivo che accomuna tutti i clienti di Juniper resta migliorare l’esperienza di rete e rendere possibile il cambiamento per le aziende stesse, le comunità di riferimento e tutti gli stakeholder. Juniper Apstra si caratterizza quindi per la capacità di consentire alle aziende di “lavorare su due fronti”, di coniugare efficienza cloud e, con l’automazione, anche quella della rete tradizionale.
“Questa è proprio un’area su cui io e il mio team lavoriamo da anni. Una delle dimostrazioni più recenti è il provider Terraform per Apstra. La nostra missione è proprio rendere l’uso di data center semplice quanto il cloud – ci spiega Kelly -. Per farlo dobbiamo andare oltre l’automazione, addentrarci nell’infrastruttura e creare astrazioni dei workflow nel modo in cui lo fa Apstra, facendo il mirroring dell’infrastruttura cloud“.
E quando questa infrastruttura di livello più alto è programmabile, anche le Api consentono la programmabilità a un livello più alto. “Oltre alla programmabilità, altri strumenti e linguaggi di programmazione rendono possibili metodi più semplici per Infrastructure as Code (IaC) e modelli Sre come GitOps – prosegue Kelly –. Esistono esempi specifici per il cloud, come CloudFormation. Terraform ricade in questa categoria, ma è uno strumento di automazione di terze parti portabile su cloud e infrastruttura”.
Ecco, proprio con il provider Terraform per Apstra, l’Infrastructure as Code per il cloud diventa disponibile nel networking data center privato per Apstra. “E oggi Juniper Networks continua a creare nuovi esempi e progetti validati che indicano come usare le configurazioni Terraform come via più rapida per essere operativi usando l’automazione con Apstra”.
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