Investigadores de la Universidad de St. Louis en los Estados Unidos han
desarrollado redes definidas por música, o MDN. Equilibra la carga en la red analizando señales de sonido especiales que entrega el equipo del centro de datos. Te contamos cómo funciona.
/ foto Dennis van Zuijlekom CC BY-SA¿Por qué necesitabas la tecnología MDN?
Según los analistas de Cisco, la cantidad de datos procesados en el centro de datos está creciendo a un 25% anual. Esta tendencia conduce a un aumento en el número de servidores en los centros de datos y a una complicación de la topología de la red. Se hace más difícil para los administradores de sistemas administrar dichos sistemas y monitorear su "estado".
Por ejemplo, en noviembre de 2018, debido a la configuración incorrecta de los servidores en el centro de datos de Facebook, los servicios de la compañía, incluidos WhatsApp e Instagram,
trabajaron de manera intermitente durante doce horas. No solo los usuarios de aplicaciones habituales, sino también los anunciantes que lanzaron campañas antes del Black Friday sufrieron esto.
Para ayudar a los operadores de centros de datos a monitorear el estado de la infraestructura de TI, los investigadores de la Universidad de St. Louis presentaron la tecnología de redes definidas por música. Gestiona las redes de forma independiente, centrándose en las señales de sonido generadas por los equipos en la sala de máquinas. Los desarrolladores lograron usarlo para equilibrar la carga, identificar fallas en los sistemas de enfriamiento y detectar el acceso no autorizado.
Principios de Operación MDN
El sistema MDN es un conjunto de Raspberry Pi con altavoces conectados a conmutadores de red en el centro de datos. Las mini computadoras emiten un sonido especial cada vez que ocurre uno de los eventos programados en la red (por ejemplo, una gran cantidad de solicitudes de una dirección IP).
En el centro de datos hay micrófonos económicos que capturan estos sonidos y transmiten información sobre ellos a controladores especiales. Y los controladores deciden sobre otras acciones.
Durante las pruebas, los investigadores aplicaron la tecnología para equilibrar la carga. Se utilizaron sonidos de diferentes alturas: cuanto mayor es la frecuencia de la señal emitida, más paquetes esperan la cola en el conmutador. Tan pronto como el controlador MDN "escuchó" que uno de los dispositivos estaba sobrecargado, redistribuyó el tráfico a lo largo de otras rutas de red.
Al mismo tiempo, el sistema responde no solo a los sonidos creados artificialmente, sino también a un cambio en el ruido de fondo en la sala de máquinas. Entonces, ella logró identificar una falla en el sistema de enfriamiento del servidor. Durante las pruebas, el controlador pudo detectar la falla del ventilador en una de las máquinas y lo apagó hasta que se reparó la falla.
Ventajas y desventajas.
Una de las principales ventajas de la tecnología MDN es su bajo costo. Aunque los investigadores no revelaron el costo total del sistema, notaron que cada controlador les costó aproximadamente $ 80. Según los autores del proyecto, su solución es más barata que otros sistemas de
monitoreo fuera de banda. Estos últimos a menudo requieren la compra de equipos adicionales y la construcción de líneas de comunicación duplicadas (estos son
miles de dólares de gastos).
Para resolver este problema, en el futuro, los investigadores planean crear un sistema de micrófonos que no "escuche" uno, sino varios enrutadores y servidores a la vez.
/ foto William Zhang CC BYOtra ventaja del sistema MDN es su flexibilidad. La tecnología funciona con cualquier dispositivo y no depende de la topología de la red, pero hasta ahora no se puede usar en grandes centros de datos. MDN maneja el procesamiento de miles de sonidos de diferentes dispositivos. Esta cantidad no es suficiente para los centros de datos a gran escala en los que el número de servidores
puede ser decenas de miles.
¿Quién más está desarrollando tecnologías "sólidas" para centros de datos?
En el mundo, también se están desarrollando otras soluciones de audio para monitorear el funcionamiento del centro de datos. Por ejemplo, en la Universidad de Pensilvania,
crearon un sistema que proporciona información de voz para los administradores del centro de datos sobre los puertos utilizados, la fuente del tráfico y la dirección IP del remitente.
El sistema tiene dos modos de operación. El primero está diseñado para monitorear conexiones a puertos específicos en la red, para cada uno de los cuales el programa usa un cierto sonido "zumbido". Esto ayuda a los administradores a detectar rápidamente los ataques de escaneo de puertos.
El segundo modo es necesario para determinar las fuentes de paquetes recibidos por la red. El programa emite
un sonido de gong , cuyo volumen aumenta con cada recepción de un bloque de datos del mismo remitente. El timbre del sonido depende de la ubicación geográfica del usuario.
Una
tecnología similar
se creó en la Universidad Tecnológica de Ontario. Un grupo de investigadores
propuso el uso de
melodías conocidas , cuya composición cambia con el crecimiento del tráfico o las conexiones de red. La idea es que los administradores de red noten un cambio en la música conocida más rápido que en un conjunto aleatorio de sonidos, y comiencen a contrarrestar las amenazas más rápidamente.
Otra solución fue creada por investigadores de la Universidad de Northumbria en el Reino Unido. Los autores de la tecnología
propusieron implementar un sistema de monitoreo basado en los
sonidos de la naturaleza : el ruido de la lluvia, los grillos o una corriente de agua. Juntos, estos sonidos se perciben como una sola "imagen" y no distraen a los empleados de sus tareas. Sin embargo, cualquier cambio en este "panorama de audio" será notorio para los profesionales de TI que pueden responder a los problemas de la red.
El futuro del sonido en los centros de datos.
Según los expertos, el sonido en el centro de datos es una fuente de información útil sobre las redes, que ahora casi nunca se usa.
Por ejemplo, Cameron Turner, un experto en big data que trabajó con Microsoft y la Universidad de Stanford, habló sobre el potencial de las tecnologías de control de sonido. En su opinión, los sistemas como MDN pueden complementarse con algoritmos de aprendizaje automático, que ampliarán las capacidades de la tecnología. Por ejemplo, ayudará al centro de datos a hacer un uso más eficiente de la electricidad.
Otra dirección en el desarrollo de la tecnología de sonido es el uso de frecuencias fuera del rango auditivo humano. Esto ampliará el rango de señales para el sistema de control automático, así como también reducirá el nivel de ruido en el centro de datos y el riesgo potencial para la salud de los empleados.
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