Datenwachstum, KI und SD-WAN
Intelligent vernetzt
Immer mehr Geräte und Anwendungen produzieren auch immer mehr Daten, seien es Wearables, "smarte" Haushaltsgeräte, Mobiltelefone, Laptops, vernetzte Autos oder Maschinen der Industrie 4.0. Diese Entwicklung bedeutet Chancen in Form neuer, datenbasierter Geschäftsmodelle, aber auch Herausforderungen für die Netzwerktechnik. Künstliche Intelligenz (KI) und softwaregesteuerte Weitverkehrsnetze (Software-Defined WAN, SD-WAN) müssen hier zusammenspielen, um der Datenfülle Herr zu werden.
Laut Prognosen von Statista und Handelsblatt wächst die weltweit produzierte Datenmenge ausgehend von 33 ZByte im Jahr 2018 auf 175 ZByte 2025. Im Jahr 2030 sollen es schon 612 ZByte sein, 2035 sogar 2.142 ZByte. Ob dieses Wachstum ewig so weitergeht oder irgendwann eine Grenze erreicht sein wird, lässt sich heute schwer einschätzen. Für die nächsten Jahre scheint die Entwicklung allerdings nur eine Richtung zu kennen: nach oben.
Netzwerke werden im Zuge dieser Entwicklungen immer größer und komplizierter und dehnen sich in Bereiche aus, wo man sie vor wenigen Jahren noch gar nicht vermutet hätte. Längst kommunizieren nicht mehr nur klassische IT-Endpoints darüber. 2018 war bereits ein Viertel der in deutschen Betrieben eingesetzten Maschinen "smart", so eine Bitkom-Studie - und jede dieser Maschinen stellt einen weiteren Endpunkt im Netzwerk eines Unternehmens dar. 71 Prozent der Unternehmen nutzen oder planen laut Bitkom bereits Industrie-4.0-Anwendungen.
Zahlreiche Unternehmen wollen betriebseigene 5G-Netze aufbauen, über die nicht nur Maschinen untereinander kommunizieren sollen, sondern auch allerlei andere IoT-Geräte - bis zum vernetzten Produkt, das schon während der Produktion und über seinen gesamten Lebenszyklus hinweg Daten sammelt. Laut IDC sollen die Gesamtausgaben für IoT-Anwendungen binnen drei Jahren auf 1,2 Billionen Dollar anwachsen. Um immer mehr Daten kostengünstig und skalierbar zu speichern, greifen Unternehmen vermehrt auf Cloud-Dienste zurück. Bei sensiblen Unternehmensdaten herrschen aber oft Bedenken bezüglich Sicherheit und Datenschutz. Dies wiederum führt - neben Kosten- und Latenzaspekten - dazu, dass sie bestimmte Daten weiterhin lokal ablegen. Zukunftsfähige Unternehmensnetzwerke müssen also auch in der Lage sein, die Cloud mit lokalen Speichern zu integrieren.
Flexibilität und Ausfallsicherheit
Traditionelle WANs, die auf MPLS (Multi-Protocol Label Switching) basieren, kommen den gestiegenen Anforderungen oft kaum noch nach. Denn sie beruhen auf statischen Übertragungswegen. In softwaregesteuerten Netzwerken sind die Datenströme dagegen von der physischen Infrastruktur entkoppelt. Das bringt gleich mehrere Vorteile mit sich - vorausgesetzt, das SD-WAN wird richtig implementiert. In einem solchen Netz lassen sich mehrere Kommunikationskanäle parallel nutzen und austauschen. Diese multimodalen Übertragungswege sind einerseits sehr ökonomisch: Man kann große unkritische Datenmengen auf langsamen, aber günstigen Kanälen versenden, während besonders wichtige Pakete über schnelle Kanäle laufen. Andererseits sorgt die Flexibilität des SD-WANs für hohe Ausfallsicherheit: Ist ein Kanal nicht verfügbar, lassen sich Daten sehr leicht umleiten.
Um Übertragungswege einer bestimmten Anwendung zuzuordnen, sollte man diese zunächst anhand verschiedener Metriken klassifizieren, zum Beispiel anhand der Paketlaufzeit, der Auslastung einer bestimmten Bandbreite oder des Paketverlusts. Um anschließend den Traffic von Anwendungen zu verteilen, müssen die Datenströme priorisiert sein. Dabei gilt es, einen Kompromiss zwischen schneller, günstiger Übertragung und Ausfallsicherheit zu finden.
Dezentralisierung
Früher waren Netzwerke zentralisiert aufgebaut und auf ein einziges Rechenzentrum ausgerichtet. Dieses erbrachte die Hauptlast der Datenverarbeitung. Bei einer überschaubaren Anzahl von Endpunkten und somit relativ geringen Datenmengen funktionierte dieser Ansatz noch gut. Je mehr Daten allerdings von der Peripherie ins Zentrum zu übertragen sind, desto mehr Probleme treten auf. Die Übertragung kostet Geld, zudem steht vor allem in ländlichen Regionen nicht immer die ausreichende Bandbreite zur Verfügung. Hinzu kommen noch durch die Übertragung hervorgerufene Latenzen. Aus diesen Gründen verbreitet sich das sogenannte Edge Computing immer weiter. Dabei werden Daten zum Beispiel von IoT-Geräten direkt an der Peripherie verarbeitet, nur das Ergebnis läuft über das WAN.
Im Zuge des vermehrten Einsatzes von KI-Anwendungen werden sich die hier skizzierten Probleme noch verschärfen. Analyseverfahren wie Machine Learning basieren auf der automatisierten Auswertung riesiger Datenmengen. Mit jedem verwertbaren Ergebnis fällt gleichzeitig ein Berg nichtssagender Daten an. Eine zentralisierte Netzwerkstruktur eignet sich hier also denkbar schlecht, denn dieser "Datenabfall" wäre dann stets ebenfalls zu übertragen. Verlagert man die Ausführung der KI-Verfahren in die Peripherie, entfällt diese unnötige Datenübermittlung. Durch solche verteilten Infrastrukturen entstehen komplizierte Beziehungen innerhalb des Netzwerks, die sich mit veralteten Techniken kaum noch realisieren lassen. Innovativen SD-WAN-Lösungen dagegen erleichtern das Management und die Orchestrierung solcher Netzwerke.
KI im Zusammenspiel mit dem SD-WAN
Für die Steuerung und Anpassung der Dienste im Software-Defined Network sind umfassende Datenanalysen unumgänglich. Auch hier spielen KI-Anwendungen eine zunehmend große Rolle. Zum einen ermöglichen sie es, größere Datenmengen schneller zu analysieren, zum anderen lassen sich anhand der gewonnen Informationen auch Vorhersagen anstellen: Mit Predictive Analytics kann man die Entwicklung des Datenverkehrs in der Zukunft anhand von Daten aus der Vergangenheit abschätzen. Die KI-basierte Traffic-Analyse lässt sich auch dazu einsetzen, Bedrohungen zu erkennen, indem die KI die Vorgänge im Netzwerk laufend auf Anomalien untersucht. Solche Innovationen sind wichtig, da die immer größeren verteilten Infrastrukturen breitere Angriffsflächen für Cyberkriminelle entstehen lassen.
Die Vision für die Zukunft ist ein Netzwerk, dass sich nahezu selbstständig verwaltet. Anhand KI-basierter Analysen der Übertragungswege sollte darin die automatisierte Umleitung des Datenverkehrs je nach Situation folgen. Ein solches intelligentes Netzwerk unterstützt gleichzeitig die weitere Verbreitung von KI-Anwendungen, indem es die Infrastruktur für die komplexe Vernetzung bereitstellt.
Lesen Sie mehr zum Thema
