En el contexto actual, caracterizado por un entorno global cada vez más interconectado, donde la tecnología desempeña un papel esencial en la transformación y evolución de diversos ámbitos de nuestra sociedad, es común encontrar en fuentes no especializadas abundantes conceptos tecnológicos como la computación en la nube (Cloud computing), el Internet de las Cosas (IoT), la inteligencia artificial (AI).
Sin embargo, comprender la magnitud, como todo esto está relacionado y nos lo encontramos de forma natural en nuestro entorno, no es fácil de vislumbrar. Para dar una idea general, basta con saber que la población mundial es de cerca 8 mil millones de personas, y que se estima que la cantidad de dispositivos conectados activos en 2023 es de 16 mil millones, lo que representa el doble de dispositivos que de personas. Esto es una cantidad masiva, no solo de dispositivos, sino de información de diversos tipos fluyendo por las redes de comunicaciones. Por ello, las redes de comunicaciones y las infraestructuras de red se enfrentan a constantes desafíos para mejorar la calidad de servicio, garantizar la seguridad y, sobre todo, optimizar unos recursos de red cada vez más demandantes.
La masificación de dispositivos no se limita al ámbito de consumo, sino que también se observa en el sector industrial. Las empresas y factorías buscan implementar y probar soluciones que les permitan optimizar sus procesos, como el caso de la digitalización, la cual les permite tener un seguimiento y control más preciso de las condiciones de la fabricación o una monitorización personalizada de los procesos críticos, que les permita aislar fallos o conocer en detalle el estado de los diversos componentes durante su funcionamiento.
Por ello, la popularidad de tecnologías como la computación en el Edge (Edge computing), la cual se refiere a la capacidad de procesar datos y tomar decisiones en tiempo real cerca de donde se generan los datos, lo que permite una mayor eficiencia y menores latencias. Por el contrario, la computación en la nube (Cloud computing) se basa en la utilización de recursos de computación y almacenamiento en centros de datos remotos, con el objetivo de proporcionar una alta disponibilidad y acceso a servicios a gran escala. En cambio, el Fog actúa como un puente entre el Edge y el Cloud, proporcionando capacidades de computación y almacenamiento intermedias, y permitiendo un mejor equilibrio entre la descentralización (edge) y la centralización de los recursos (cloud). La interacción de estos conceptos da lugar a una arquitectura jerarquizada como la representada en la figura 1. Esta arquitectura muestra la diversidad de tecnologías, dispositivos y sobre todo aplicaciones, que requieren ser administradas cada una con requisitos diferentes. Por ello, para mejorar la gestión y control de esta infraestructura de red y su constante evolución, el concepto de las redes definidas por software (SDN – Software-Defined Network), ha surgido como una tecnología, que brinda mayor flexibilidad y escalabilidad al poder desplegar y administrar recursos de forma centralizada, facilitando la adaptación a las exigencias y dinamicidad de los diversos entornos.
Figura 1. Arquitectura jerárquica e integración entre diferentes tecnologías.
SDN Como gestor de los flujos de información
Las redes SDN introducen una separación entre planos, por un lado, el de datos o físico donde se transmite la información, compuesto por cables, switches, routers, puntos de acceso y equipos físicos por los que salta la información antes de llegar a su destino. Por otro, el de control, un plano que se basa en las decisiones y procesos, donde se eligen los puntos por los que va a pasar la información. Al separarlos, los dispositivos ya no tienen que tomar decisiones de forma individual, decisiones que en la mayoría de los casos no eran las óptimas. Ahora con SDN, este plano de control se centraliza de forma externa y común para todos estos dispositivos, por lo que se tiene una visión global de cómo está formada la red, de las limitaciones de cada enlace y los posibles puntos que tienden a estar congestionados o limitados por las características propias de la tecnología de la red. Gracias a esta visión global, el plano de control puede tomar decisiones optimizadas sobre cómo enrutar la información, considerando una mayor cantidad de parámetros. El resultado de estas decisiones se envía de forma automática a los dispositivos, que siguen de forma precisa las reglas recibidas por el controlador SDN.
El grupo de I+D de Comunicaciones Avanzadas de ITI (CAINE) investiga la integración de la arquitectura de SDN en entornos complejos, como el industrial, donde los flujos de información son críticos y se presentan una multitud de requisitos estrictos para las comunicaciones. Además, como los procesos productivos tienen una larga vida útil, estos entornos tienen una gran diversidad de tecnologías de red, donde se intenta evolucionar e integrar conceptos o paradigmas modernos para optimizar los procesos.
Un ejemplo de esto es el demostrador de SmartGrids o redes eléctricas inteligentes, que se desarrolla dentro del proyecto DAIS donde se digitaliza el estado de los transformadores y puntos críticos, a través de una red de sensores inalámbricos gestionada con SDN. Estos datos son claves para aplicaciones de mantenimiento predictivo y la detección de anomalías. Los sensores recolectan datos de temperatura, humedad y vibraciones en puntos clave de la red. La mayor complejidad se encuentra en la administración de una red heterogénea, donde se deben garantizar los requisitos de los datos críticos, que serán transmitidos por las diferentes tecnologías de red.
En este ejemplo, el controlador SDN juega un papel esencial al planificar y asignar eficientemente los recursos de extremo a extremo en dos redes distintas. En una primera instancia, recoge datos de dispositivos inalámbricos, y luego, a través de una red sensible al tiempo (TSN – Time Sensitive Network), garantiza que los sistemas críticos no se vean afectados por otros tipos de tráfico. Esto permite que aplicaciones, sensores y sistemas críticos se conecten, intercambien información y reaccionen a eventos detectados por aplicaciones de IA con las mismas garantías que en una tecnología de red aislada.
Figura 2. Sensores inalámbricos y elementos para el despliegue asistido.
Otro caso, donde se prueba el dinamismo que se puede obtener con SDN, es en el demostrador de monitorización y propagación de incendios. En este caso se tiene un despliegue asistido de sensores inalámbricos con drones para crear una malla de dispositivos interconectados. Estos dispositivos contienen sensores de monóxido de carbono, gases, y temperatura. El mismo dron que despliega los dispositivos cuenta con una instancia del controlador SDN que le permite modificar el comportamiento de la red. Por ejemplo, puede enrutar la información ambiental que toman los sensores a través de la malla que forman y corregir las posibles fallas o perdidas de comunicación que se produzcan. Además, el controlador SDN recibe los datos de los sensores e interactúa con un modelo local de IA, que analiza la información y la etiqueta en caso de que detecte una anomalía. La información etiquetada es enviada de vuelta al controlador que se encarga de enviar la información a los sistemas de monitorización en la nube, como dashboards donde se monitoriza en tiempo real el estado de los sensores, su ubicación y posibles alarmas. Además, la información almacenada es analizada por otro modelo de IA aprovechando la mayor cantidad de recursos que ofrece la computación en la nube, y realiza el análisis de forma independiente para cada variable, sensor y el histórico de información recogida. Esta combinación de tecnologías en edge y cloud integradas a través de la orquestación con SDN permite obtener una herramienta completa que permite hacer un seguimiento, y monitorización de la propagación de incendios.
Durante el desarrollo del proyecto EU DAIS, financiado por la Comsión Europea a través del programa Horizon 2020, ITI ha obtenido resultados que demuestran la importancia de la gestión integral de recursos de red mediante SDN para mantener la conectividad en sistemas críticos sin comprometer la eficiencia y la calidad de servicio. Esta gestión centralizada no solo es clave en entornos industriales donde se tienen que gestionar diversas tecnologías de red, sino que su arquitectura modular también permite que los elementos externos interactúen de forma indirecta con la red. Esto significa que, por ejemplo, las aplicaciones de IA no necesitan tener un componente dedicado para obtener los datos o gestionar los dispositivos, ya que pueden aprovechar la infraestructura de SDN para acceder a la información de manera eficiente y sin tener que preocuparse por detalles de bajo nivel, simplificando significativamente el desarrollo e integración de componentes con IA.
