Modelos de riesgo de Wall Street mejoran eficiencia de computación en la nube

El nuevo modelo matemático evalúa la probabilidad de fallo de enlaces entre centros de datos globalmente.

Se inspira en la teoría de riesgo financiero.

Puede ayudar a proveedores de servicios en la nube a utilizar mejor sus recursos de centros de datos y ahorrar millones de dólares.

¿Cómo funciona «TeaVar»?

Las grandes empresas que proveen servicios en la nube usan herramientas de «ingeniería de tráfico» (TE) para asignar óptimamente ancho de banda de datos por todas las rutas. Para garantizar máxima disponibilidad, mantienen varios enlaces a baja utilización. Muchos enlaces no operan a alta utilización: no envían tanto tráfico como podrían.

Así, hay un compromiso entre utilización y disponibilidad de red. Aquí es donde fallan las técnicas TE convencionales.

Referencia: MIT | GitHub

En cualquier red, trozos de ancho de banda son similares a «dinero» invertido en el mercado, e instrumentos con diferentes probabilidades de fallo son similares a «acciones» y sus valores inciertos. Usando este concepto, el equipo desarrolló una metodología «consciente del riesgo» que asegura que los datos lleguen a su destino con pérdida mínima de tráfico durante condiciones de fallo peores.

Su enfoque permite a las empresas lograr el equilibrio utilización-disponibilidad que mejor se adapte a sus objetivos. TeaVar aborda desafíos algorítmicos relacionados con la tratabilidad de minimización de riesgo, así como desafíos operativos.

Aplicando TeaVar a datos reales

Probaron este modelo contra herramientas TE convencionales en tráfico simulado transferido a través de redes ATT, IBM, Google. También produjeron varias condiciones de fallo basadas en su probabilidad.

Finalmente, aplicaron TeaVar a datos reales y encontraron que puede soportar hasta el doble de tráfico que métodos TE convencionales al mismo nivel de disponibilidad. El modelo mantuvo enlaces fiables operando a casi plena capacidad, desviando datos de rutas más riesgosas.