¿Qué es un Network Digital Twin? Imagine tener un gemelo que experimente los problemas antes que usted para ayudarle a vivir su mejor versión, evitar cometer errores y tomar mejores decisiones. Aunque parece ciencia ficción, este concepto ya existe en el mundo TI. Su nombre es Digital Twin o, en español, Gemelo Digital.

En las infraestructuras TI, un network digital twin permite crear una réplica virtual de la red para analizar escenarios, identificar riesgos y optimizar el rendimiento antes de realizar cambios en el entorno real. También puede ser la representación exacta de una infraestructura TI física.

Un gemelo digital simula diferentes panoramas y sus resultados para ayudar a mejorar la toma de decisiones. Los network digital twins son parecidos a una simulación. La diferencia radica en la dimensión.

Origen de los digital twins: de la NASA a las redes modernas  

Aunque el término "Digital Twin" surgió años después, los principios de esta tecnología comenzaron a utilizarse durante las misiones Apolo de la NASA. Ahí nació, en los años 1960, gracias a la explosión de un tanque de oxígeno que afectó un motor principal.

Los ingenieros emplearon modelos digitales para evaluar situaciones críticas, monitorear y encontrar soluciones antes de aplicarlas en los sistemas reales.

Aunque el concepto no es nuevo, la magnitud y el alcance son mayores. En este caso, ese digital twin fue esencial para lograr la misión de la NASA.

Fuente: NASA

Diferencias entre una simulación y un digital twin  

Un digital twin facilita la recepción de datos en tiempo real, el análisis forense, el diagnóstico y la optimización de la red. Un gemelo digital es el entorno virtual de un sistema físico. La diferencia frente a una simulación es la escala y el alcance.

Los gemelos digitales permiten acceder a información de las simulaciones y a los datos en tiempo real que comparte la red principal. Un ejemplo es Google Maps. McKinsey se refiere al servicio web como el digital twin de la superficie de la Tierra, ya que vincula información en tiempo real sobre el tráfico.

¿Cómo funciona un digital twin?  

Un network digital twin funciona como una réplica virtual de una red física. Su objetivo es reflejar el comportamiento real de la infraestructura para optimizar su funcionamiento sin afectar las operaciones.

El proceso comienza con la recopilación de datos mediante telemetría, sensores IoT y herramientas de monitoreo. Estas tecnologías capturan información en tiempo real sobre dispositivos, conexiones, topología de red y estado del tráfico. Gracias a ese flujo constante de datos, el gemelo digital mantiene una representación actualizada del entorno físico.

Con esta información, se construye un modelo digital que replica los componentes de la red. Esto incluye equipos, aplicaciones, flujos de tráfico y configuraciones. La representación permite visualizar el estado de la infraestructura desde una única plataforma.

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A través de paneles e interfaces especializadas, los equipos de TI pueden monitorear el rendimiento de la red, ejecutar simulaciones y analizar distintos escenarios antes de realizar cambios en el entorno principal. Lo anterior ayuda a reducir riesgos y mejorar la toma de decisiones.

Además, los network digital twins incorporan algoritmos avanzados e inteligencia artificial para identificar anomalías, diagnosticar problemas, predecir fallas y optimizar recursos. Como resultado, las organizaciones pueden anticiparse a posibles incidentes y así mantener una red más eficiente, resiliente y segura.

Beneficios de implementar un network digital twin  

Es la oportunidad de correr todos los escenarios posibles y catastróficos antes de que ocurran. Permite estar preparados y realizar la optimización de la red sin generar un impacto negativo o con la dificultad de hacerlo en la red principal.

Los beneficios de usar esta tecnología son la capacidad de replicar las condiciones on demand y reproducir una sucesión de eventos sobre variaciones controladas.

• Reducir riesgos: permite probar cambios antes de implementarlos.
• Optimizar costos: disminuye errores operativos y reprocesos.
• Mejorar la toma de decisiones: las simulaciones muestran posibles resultados antes de actuar.
•   Incrementar la resiliencia: ayuda a prepararse para escenarios críticos.
•   Monitoreo avanzado: combina datos históricos y en tiempo real.

Un beneficio de usar esta tecnología es la capacidad de replicar las condiciones on demand y reproducir una sucesión de eventos sobre posibles variaciones controladas.

Los operadores de la network pueden imitar de manera segura los candidatos de optimización de soluciones antes de implementarlas en la red real. Además, los responsables de gastos operativos reducen de manera considerable el costo de complejidad de las evaluaciones y los recursos invertidos.

¿Por qué será tendencia?  

El uso de esta herramienta no es para todas las compañías, pero trae grandes beneficios a aquellas que pueden implementarla. Ayuda a la automatización, la resiliencia de los dispositivos y el monitoreo. El crecimiento de la complejidad de las redes, la nube híbrida, la multinube, el IoT y el trabajo remoto son algunas de las razones por las que impondrá tendencia.

Integración con IA  

La combinación entre inteligencia artificial y digital twins permite identificar patrones, realizar predicciones y recomendar acciones de optimización con un nivel de precisión difícil de alcanzar mediante procesos manuales.

Inversión empresarial  

Según McKinsey, el 70% de los ejecutivos tecnológicos de alto nivel están explorando o invirtiendo en digital twins. Esto está basado en las ventajas competitivas que ofrece esta herramienta: la disminución de errores, el aumento de agilidad y la mejora de la experiencia al cliente. Además, la experiencia de McKinsey indica que los digital twins presentan un 25 % menos de problemas de calidad cuando entran en producción.

Usos reales  

Los sectores claves que aprovecharían al máximo esta herramienta son la industria manufacturera, aeroespacial, la salud, la agricultura y la construcción. También incluye cualquier área de alto riesgo, con costos elevados e ingresos reales en juego.

Algunos usos comunes en diferentes sectores e industrias son:

• Las operaciones de red utilizan este recurso para probar cambios de configuración antes de implementarlos.
• La industria manufacturera los usa para optimizar las líneas de producción.
• El sector salud utiliza esta herramienta para el monitoreo de equipos críticos.
• En el sector de energías renovables aprovechan la predicción de fallas.
• Las smart cities implementan este recurso para la planificación urbana basada en datos.

Además de un gemelo de red digital, también existen los gemelos de productos o product twins, que son la representación de un producto. Un ejemplo en la automoción son las pruebas virtuales antes de fabricar productos. Según McKinsey, Mercedes-Benz desarrolló un cliente digital que permitía a los usuarios probar un vehículo sin la necesidad de estar detrás del volante.

Network Digital Twin + IA + IoT: la combinación del futuro  

Cuando se combina con otras tecnologías, como la IA, se vuelve más que una herramienta. Resulta ser una estrategia competitiva. La IA y los gemelos digitales pueden usarse de manera interdependiente para obtener mejores resultados.

Los dispositivos y sensores del Internet de las cosas (IoT) proporcionan una gran cantidad de datos en tiempo real que pueden integrarse en la solución. El IoT   aporta datos en tiempo real; el gemelo digital replica y contextualiza la información; la IA optimiza. Así se logra el aumento del rendimiento, la mejora de la experiencia del cliente y la resiliencia ante la oferta y la demanda en la red.

Conocer este tipo de tecnologías contribuye a las compañías a tomar las decisiones correctas para diseñar estrategias, medir el consumo de ancho de banda y modelar el impacto del tráfico antes de realizar cambios estructurales en la red. Así funciona NetFlow Analyzer. Puede descargar una prueba gratuita haciendo clic aquí.

No todas las empresas necesitan un gemelo digital, pero siempre es necesario el monitoreo de red.  

Conclusión  

Los Network Digital Twins ya no son una tecnología experimental. A medida que las redes se vuelven más complejas, las organizaciones buscan minimizar riesgos, optimizar costos y acelerar la toma de decisiones. Estas réplicas virtuales son una herramienta estratégica para la gestión de infraestructura TI.

Para que un Network Digital Twin sea útil, necesita datos precisos y actualizados de la infraestructura de red. Aquí es donde las herramientas de monitoreo impulsadas por inteligencia artificial desempeñan un papel fundamental.

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Al combinar capacidades de observabilidad, monitoreo de red e IA, las organizaciones obtienen una visión más profunda de su infraestructura. Esto les permite crear una base sólida para implementar estrategias más avanzadas, tales como los digital twins.