In der noch nicht allzu lange zurückliegenden Vergangenheit der Serviceprovider gab es eine klare Trennlinie.
Auf der einen Seite trieben Netzwerk- und Sicherheitsteams die Entwicklung hin zu einer NFV-Architektur voran, wobei der Schwerpunkt klar auf der Virtualisierung von Netzwerk- und Sicherheitsfunktionen lag. Erste Vorstöße in die Welt der Automatisierung waren bestenfalls zaghaft.
Auf der anderen Seite nahmen Entwickler Cloud-Plattformen mit Begeisterung an, DevOps-Methoden und die Automatisierung über CI/CD-Pipelines. Die schnelle Bereitstellung und Auslieferung von Anwendungen war und ist nach wie vor das oberste Gebot.
Am Edge kommen beide zusammen, sodass Anwendungen und Netzwerkfunktionen harmonisch nebeneinander betrieben werden können.
Dank seiner verteilten Architektur und angetrieben durch die schrittweise weltweite Einführung von 5G versetzt Edge Computing Dienstanbieter nun endlich in die Lage, neue Lösungen und Dienste anzubieten, die gleichzeitig zusätzliche Einnahmequellen erschließen und die Kosten für den Netzwerktransport senken.
Anstatt Daten zur Analyse an die Cloud oder ein zentrales Data Warehouse zu übertragen, kann die Verarbeitung am „Rand“ eines Netzwerks stattfinden. Dadurch werden die Netzwerklatenz verringert, die Bandbreite erhöht und deutlich schnellere Reaktionszeiten ermöglicht.
Nehmen wir selbstfahrende Autos als Beispiel.
Das Hosting von Anwendungen mit all ihren zugehörigen Daten an einem zentralen Ort wie einer Public Cloud kann zu einer Ende-zu-Ende-Latenz von mehreren zehn Millisekunden führen. Das ist viel zu langsam. Das Ergebnis ist dasselbe, wenn die Anwendung zentral bleibt und die Netzwerkfunktion an den Netzwerkrand verlagert wird. Wenn jedoch sowohl die Anwendung als auch die Netzwerkfunktion an den Netzwerkrand verlagert werden, lässt sich die Latenz auf wenige Millisekunden reduzieren. Damit lässt sich arbeiten.
Virtualisierte Content Delivery Networks (CDN) sind ein weiteres überzeugendes Beispiel dafür.
Bisher wurde ein CDN eines Drittanbieters in der Regel an einem Peering-Punkt oder in einem zentralisierten Rechenzentrum gehostet. Das ändert sich: Einige clevere Serviceprovider bauen eigene, auf Edge Computing basierende CDNs auf, um lokale Videoinhalte und IPTV-Dienste bereitzustellen und gleichzeitig Transit- und Backhaul-Kosten zu sparen.
Es stehen verschiedene Geschäftsmodelle zur Verfügung, um solche Anwendungsfälle zu realisieren.
Das einfachste Szenario besteht darin, dass ein Dienstanbieter physischen Zugang zu einem Edge-Computing-Standort gewährt. Drittanbieter bringen ihre eigene Hardware mit und verwalten alles selbst. Der Dienstanbieter ist für Stellfläche, Stromversorgung und Konnektivität verantwortlich. Dieses Modell wird auch als Colocation bezeichnet.
Ein weitaus interessanterer Ansatz besteht darin, dass der Dienstanbieter Dritten über eine gemeinsam genutzte Edge-Computing-Plattform Infrastructure-as-a-Service- (IaaS) oder Platform-as-a-Service-Optionen (PaaS) anbietet. Dienstanbieter können diese Plattformen selbst oder gemeinsam mit spezialisierten Partnern aufbauen.
Die Kraft der Automatisierung
Automatisierung ist die entscheidende Zutat, damit alles funktioniert.
Im Kontext des Cloud-Computings ist Automatisierung für Entwickler entscheidend, um neue Codeversionen schnell und flexibel zu veröffentlichen.
In der NFV-Netzwerkwelt ist Automatisierung der Schlüssel zur Senkung der Betriebskosten eines Serviceproviders. Früher waren die Bereitstellung von Netzwerken und Diensten manuelle, zeitaufwendige Aufgaben. Heute mögen die Ziele zwar unterschiedlich sein, doch die Tools und Techniken sind für Netzwerk- und Entwicklerteams dieselben – oder können von beiden gemeinsam genutzt werden. Anwendungen und Netzwerkfunktionen existieren gemeinsam in einer Edge-Computing-Umgebung.
Wie können Entwickler also die Bereitstellung von Anwendungen und zugehörigen Anwendungsdiensten in der Cloud automatisieren?
Für diesen Artikel konzentrieren wir uns auf die Automatisierung von Anwendungsdiensten. Die nachfolgend beschriebenen Schritte lassen sich problemlos in gängige Tools für das Konfigurations- und Bereitstellungsmanagement wie Ansible oder Terraform integrieren, die wiederum durch CI/CD-Pipeline-Tools wie Jenkins ergänzt werden.
Der erste Schritt besteht darin, die virtuelle Maschine zu initialisieren bzw. einzubinden, um Anwendungsdienste in der gewünschten Cloud bereitzustellen.
Als Nächstes folgt das Onboarding, bei dem eine Basiskonfiguration mit Netzwerk- und Authentifizierungsparametern (z. B. IP-Adressen, DNS-Server usw.) eingerichtet wird. Abschließend werden die eigentlichen Anwendungsdienste – etwa ADC- oder Sicherheitsrichtlinien – mithilfe deklarativer Programmierschnittstellen (APIs) bereitgestellt.
Der letzte Punkt ist entscheidend.
Bei imperativen APIs, wie sie die meisten Anbieter verwenden, geben Sie dem System bei jedem Schritt vor, was es tun soll. Firewalls sind ein gutes Beispiel dafür. Sie müssen Adresslisten erstellen und diese mit Firewall-Regeln abstimmen. Anschließend werden sie in einer Richtlinie zusammengefasst, die wiederum einer Schnittstelle zugewiesen wird. REST-API-Aufrufe müssen dabei bestimmte Schritte und Anforderungen in der richtigen Reihenfolge durchlaufen, da sonst alles fehlschlägt. All dies in ein Automatisierungstool zu zwängen, ist kostspielig und zeitaufwendig.
Deklarative APIs funktionieren ganz anders. Sie können dem System mitteilen, was Sie erreichen möchten, und es ermittelt selbst den Weg dorthin. Mit einer einzigen Deklaration (im JSON- oder YAML-Format) könnten Sie beispielsweise sämtliche Parameter für ADC- und Sicherheitsdienste definieren und diese mit einem einzigen REST-API-Aufruf an das System übermitteln. Das Ergebnis ist in diesem Fall entweder ein Erfolg (der Dienst wurde bereitgestellt) oder ein Fehlschlag, wobei das Gesamtsystem unbeeinträchtigt bleibt. Das Automatisierungssystem selbst muss keine Intelligenz besitzen. Die Intelligenz verbleibt in den Systemen, die Sie konfigurieren, wodurch die Automatisierungskosten erheblich sinken.
Genau dieselben Schritte können ausgeführt werden, um eine virtuelle Netzwerkfunktion in einer NFV-Umgebung bereitzustellen. Eine deklarative API vereinfacht die Integration mit End-to-End-NFV-Orchestrierungstools erheblich. Der Orchestrator muss die einzelnen Schritte zur Konfiguration eines Dienstes oder einer Netzwerkfunktion nicht kennen. Er übermittelt lediglich eine einzige JSON-Deklaration mit den Parametern, die das System zum Einrichten des Dienstes benötigt. Auch hier verbleibt die Intelligenz darüber, „wie“ der Dienst zu konfigurieren ist, in dem System, das Sie konfigurieren.
Durch eine engere Abstimmung zwischen Netzwerk- und Entwicklerdisziplinen können wir nun eine verteilte Telekommunikations-Cloud mit einem gemeinsamen Automatisierungs-Framework für Anwendungen und Netzwerkfunktionen aufbauen. Sie ist auf jeder Ebene des Stacks agil und sicher – vom zentralen Rechenzentrum bis hin zum äußersten Netzwerkrand und sogar bis in die Public Cloud.
Branchenweit erwarten wir, dass sich in den kommenden Jahren einheitliche Automatisierungs-Frameworks als Standard etablieren werden, die die Bereitstellung von Anwendungen und den zugehörigen Diensten sowie von Netzwerkfunktionen ermöglichen – insbesondere angesichts des weltweit voranschreitenden 5G-Ausbaus. Der Druck auf Serviceprovider wächst, Silos aufzubrechen, agiler zu werden und verstärkt auf Edge Computing zu setzen.
Sie können auch hier klicken, um sich eine Keynote von Bart Salaets zum Thema Edge Computing vom jüngsten SDN NFV World Congress anzusehen.
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