La idea de redes que evolucionan de forma continua me sorprende: dependencias, actualizaciones que prometen rendimiento o seguridad, y a menudo las que menos esperábamos son las causantes de interrupciones. El entorno es dinámico y, cuanto más complejo es, más probable es que una mejora genere efectos colaterales impredecibles.

Las actualizaciones, por cuidadosas que sean, pueden acarrear consecuencias difíciles de prever en las fases iniciales de pilotos y pruebas, debido a una mezcla de conmutadores, firewalls, nubes y, sobre todo, a la interoperabilidad entre múltiples proveedores. En este escenario, la respuesta tradicional ha sido un reconocimiento cómodo: las interrupciones son inevitables cuando se cambia algo tan entrelazado.

La conectividad autónoma necesita un diseño con seguridad en primer plano

Forward (anteriormente Forward Networking) propone un cambio de enfoque completo. Lo que está haciendo, y lo que empresas similares están desarrollando, podría transformar la estabilidad y el tiempo de actividad de las redes, al tiempo que reduce significativamente los costos.

Su solución es un gemelo digital matemáticamente preciso del entorno de producción, que proporciona a las organizaciones un espacio para realizar cambios y observar impactos no intencionales sin afectar el entorno real.

Este principio no es nuevo: se ha utilizado durante décadas en desarrollo de software y otras áreas. Pero su verdadera potencia podría brillar en la era próxima de la automatización de redes. Forward sostiene que ofrecer un entorno para que los sistemas prueben cambios de forma autónoma antes de la implementación es una etapa necesaria para la verdadera automatización.

Quise saber si tecnologías así podrían haber evitado incidentes de alto perfil recientes, relacionados con Amazon, Cloudflare y otros, y hablé con Nikhil Handigol, cofundador y Director de IA de Forward, sobre los mayores desafíos de la tecnología, incluida la forma en que el gemelo digital puede mantenerse al día y por qué la verificación previa a la implementación podría volverse esencial en un mundo de autonomía.

• Forward propone prevenir el 100% de las interrupciones de red causadas por errores de configuración. ¿Existen condiciones o compromisos? ¿Qué significa exactamente un “gemelo digital matemáticamente preciso de toda la red de producción”?

No hay condiciones ocultas. Forward Predict elimina riesgos de red mediante verificación de enrutamiento, análisis de trazas de extremo a extremo, verificación de firewalls y ACL, verificación de segmentación y cumplimiento, y pruebas de regresión automatizadas.

La propuesta se asemeja a lo que el desarrollo de software hizo con la integración continua: ningún código llega a producción sin ser probado primero. Forward Predict aplica esa disciplina también a la red.

Cualquier cambio propuesto se prueba contra un modelo de producción equivalente antes de tocar un entorno en vivo: verificación de enrutamiento, análisis de rutas de extremo a extremo, verificación de firewall y ACL, verificación de segmentación y cumplimiento, y pruebas de regresión automatizadas.

Ese modelo no es una muestra o una simplificación. Se construye a partir de la configuración y el estado operativo de cada dispositivo de la red —cada proveedor, cada sistema operativo, cada capa desde L2 a L7, en instalaciones y en la nube— utilizando análisis de espacio de cabeceras para trazar todas las rutas posibles que puede tomar un paquete.

La plataforma recopila regularmente estado de la red en vivo, y se puede generar una instantánea a demanda justo antes de un cambio para garantizar que el gemelo digital con el que se prueba esté siempre actualizado. Esa sincronización continua es lo que hace que las conclusiones sean confiables: una prueba es tan buena como sus entradas, y aquí mantenemos las entradas honestas.

Ejecutar un cambio a través de ese modelo produce un resultado determinista con evidencia, no con conjeturas. Si algo falla, si se abre una brecha de seguridad o si aparece un camino no deseado, se ve exactamente por qué.

Y como la respuesta proviene de un análisis determinista de rutas, y no de una puntuación de riesgo probabilística, no se degrada a medida que la red crece en complejidad.

Combinado con Forward AI, la plataforma no solo señala el problema: itera por sí misma hasta encontrar un cambio verificado que cumpla la conducta prevista. Las ventanas de cambio, que antes tomaban semanas, ahora pueden hacerse en minutos. No hay ansiedad al realizar un cambio en vivo, porque ya se sabe cómo terminará. Los fines de semana son para descanso, no para ventanas de cambios y salas de guerra.

• Una duda citada fue que el enfoque se basa en una instantánea. Los administradores afirman que las redes cambian: firmware se actualiza, puntos de acceso se renuevan, conmutadores se reemplazan y servidores se desmantelan. ¿Cómo se mantiene Forward relevante a lo largo del ciclo de vida de la red de producción?

Forward Enterprise recopila regularmente configuración y estado de cada dispositivo en el entorno, y se puede activar una instantánea a demanda justo antes de aplicar un cambio para garantizar la certeza absoluta.

Cuando se parchea un firmware, cuando se actualiza un punto de acceso, cuando se reemplaza un conmutador, cuando se desmantela un servidor, cualquier cambio se actualiza en el gemelo digital: es un modelo matemáticamente preciso de toda la red de producción.

Por eso el modelo resiste el escrutinio. Nuestro equipo de ingeniería valida el software frente a comportamientos reales en hardware de prueba de distintos proveedores, de modo que la fidelidad del modelo quede demostrada antes de llegar a una red de cliente.

En producción, esa misma disciplina continúa en el parque de clientes, siempre cambiante. Los administradores señalan que las redes nunca están quietas. Tampoco lo está el gemelo digital de la red. Esa es la única forma de que la prueba siga siendo prueba y no una conjetura basada en comportamientos pasados.

• ¿Existen otras empresas que compitan con Forward? ¿En qué se diferencia su proposición de la de ellas?

La amenaza competitiva no es otro proveedor; es un conjunto de procesos asentados durante décadas, en una era anterior a que una red pudiera modelarse, que incluyen ventanas de cambios, salas de guerra y la creencia de que la única forma de probar un cambio de red es en la propia red de producción.

Otros sectores críticos ya resolvieron este problema hace años. Las aerolíneas entrenan a sus pilotos en simuladores, las farmacéuticas modelan resultados antes de un paciente. La manufactura valida cambios en un gemelo digital antes de la línea de producción. El desarrollo de software funciona con integración continua desde hace dos décadas, donde ningún código sale sin ser probado primero.

La industria de redes fue la que nunca obtuvo su equivalente, no porque no quisiera, sino porque crear un gemelo digital matemáticamente preciso de la red es realmente difícil.

En comparación con proveedores de observabilidad y monitoreo, la diferencia radica en la pregunta que se responde. Las herramientas de observabilidad ayudan a entender qué ha ocurrido; Forward Predict responde a qué ocurrirá si se realiza un cambio, y lo hace con una prueba determinista en lugar de una conjetura informada.

Frente a otras plataformas que usan el término “gemelo digital”, la diferencia radica en una década de trabajo fundamental para construir un modelo con análisis de espacio de cabeceras para todos los grandes proveedores, cada dispositivo y cada capa, en instalaciones y en la nube; una base que no puede acortarse y que es la parte que el resto del mercado aún no ha logrado.

• ¿Cómo ve Forward la evolución en términos de características y hoja de ruta? ¿Podría este enfoque proactivo y predictivo encontrar una audiencia receptiva en otros sectores?

La hoja de ruta avanza en una sola dirección: ampliar el alcance de lo que se prueba antes de ir en vivo. Hoy Forward Predict verifica el resultado de cambios en conectividad y seguridad. Mañana, se explorará un análisis de impacto más amplio.

No estamos prediciendo lo que podría ocurrir; estamos probando lo que una red hará, porque el comportamiento de una red puede modelarse con certeza matemática de una forma que la intención humana no puede garantizar.

Esta distinción es precisamente la razón por la que esto pertenece a cualquier equipo que gestione infraestructuras complejas y conectadas con altos riesgos, incluidos operadores de infraestructuras críticas que sostienen sus propias redes subyacentes.

Donde más rápido se verá su desarrollo es en la conectividad autónoma. A medida que los agentes propongan y ejecuten cambios a velocidad de máquina, un error deja de ser un único evento para propagarse a gran escala.

La prueba no es una función adicional allí. Se convierte en un prerequisito para permitir que un agente opere en absoluto.