Las Telcos que operan infraestructuras de red de alta demanda enfrentan un desafío concreto: necesitan que sus nubes privadas muevan tráfico masivo con latencias mínimas y sin comprometer la estabilidad. La pregunta no es teórica: ¿puede una arquitectura virtualizada sostener ese nivel de rendimiento de forma consistente?
Para responder, realizamos pruebas de tráfico de red sobre un despliegue real de WhiteCloud, nuestra distribución de OpenStack, utilizando técnicas de procesamiento rápido de paquetes, dataplane DPDK sobre hardware con capacidad teórica de 1 Tbps.
El resultado: 984 Gbps de tráfico saliente sostenido desde máquinas virtuales, con alta estabilidad de red y casi el 40% de capacidad de CPU disponible para escalar aún más.
Desafío: validar el rendimiento real de una nube privada bajo tráfico extremo
En entornos Telco, las cargas de trabajo de red no son ocasionales ni moderadas. Las funciones de red virtualizadas (VNF), el procesamiento de paquetes en tiempo real y los servicios de valor agregado sobre infraestructura NFV exigen que el plano de datos opere cerca del límite físico del hardware, y que lo haga de forma estable.
El objetivo de estas pruebas fue claro: verificar si WhiteCloud con dataplane DPDK podía sostener tráfico saliente cercano al límite máximo de los adaptadores de red instalados, operando desde máquinas virtuales y sin pérdida significativa de paquetes.
Arquitectura y optimización de nube privada
Las pruebas se realizaron sobre un servidor Dell PowerEdge R7525 equipado con dos procesadores AMD EPYC 7763 de 64 núcleos cada uno y 2 TiB de RAM. Para el networking, se instalaron cinco tarjetas Mellanox ConnectX-6 Dx de doble puerto a 100 Gb, dando una capacidad máxima teórica de salida de 1 Terabit por segundo (10 puertos × 100 Gbps).
El servidor fue configurado como nodo de cómputo dentro de un despliegue de WhiteCloud, la distribución de OpenStack de Whitestack, basada en contenedores Docker. Toda la infraestructura de virtualización y networking fue provista por este entorno de nube privada.
Para la generación de tráfico, se crearon múltiples máquinas virtuales Ubuntu corriendo sobre el hipervisor QEMU, cada una ejecutando pktgen, una herramienta DPDK diseñada específicamente para pruebas de alto volumen de paquetes.
La clave del rendimiento: alineación NUMA y aislamiento de recursos
Uno de los aspectos más determinantes para alcanzar estos resultados fue la gestión precisa de los recursos de CPU. El servidor fue configurado con 16 grupos NUMA (uno por cada uno de los CCD de los procesadores AMD EPYC) y se seleccionaron 10 NUMAs, uno por puerto de red activo.
Dentro de cada NUMA, los núcleos fueron asignados con roles específicos:
- Cómputo de VM: núcleos dedicados a la ejecución de pktgen dentro de las máquinas virtuales.
- Colas de interfaces vhost: núcleos que gestionan el tráfico entre la VM y el switch virtual OVS.
- Hilos PMD de DPDK: núcleos de poll-mode driver para el procesamiento del plano de datos sin interrupciones del kernel.
Tareas de OVS: núcleos dedicados al switching virtual de alto rendimiento.
Complementariamente, los vCPUs fueron aislados mediante configuración de GRUB y se habilitaron hugepages para optimizar el uso de memoria por parte de DPDK. Este nivel de control granular (posible gracias a las capacidades de WhiteCloud) es lo que permite mantener cada flujo de tráfico dentro de su NUMA de origen, minimizando latencias por acceso a memoria remota.
¿Qué resultados alcanzó la nube privada operando con CPU a media potencia?
Al activar pktgen en todas las VMs de forma progresiva, cada puerto de red alcanzó aproximadamente 98.4 Gbps —prácticamente el límite físico de 100 Gbps por puerto. Con los 10 puertos operando en paralelo, el tráfico total acumulado llegó a 984 Gbps, sostenido de forma estable a lo largo de todo el período de prueba.
Los drops de paquetes fueron mínimos. Los únicos picos observados ocurrieron en el arranque de la generación masiva de tráfico (un comportamiento esperado ante el impacto inicial), y se estabilizaron rápidamente. Una vez alcanzada la saturación de las interfaces, el sistema procesó el tráfico de forma continua y sin degradación.
El monitoreo de CPU durante el pico de tráfico arrojó un dato clave: los núcleos PMD (núcleos dedicados exclusivamente al envío y recepción de tráfico) operaron al 60% de su capacidad. Esto confirma que la arquitectura mantuvo holgura técnica real, sin forzar los componentes al límite, lo que garantiza estabilidad ante fluctuaciones de demanda.
La conclusión más importante de estas pruebas es que el cuello de botella no es el software ni la CPU: es el hardware de red disponible en el mercado.
WhiteCloud con DPDK demostró ser capaz de saturar completamente las interfaces físicas instaladas. Los núcleos responsables del transporte de paquetes tenían capacidad de procesamiento disponible incluso operando a plena carga de red. Esto indica que, si se dispusiera de adaptadores de red con mayor velocidad por puerto, la arquitectura podría aprovecharlos sin requerir más núcleos ni cambios estructurales en la configuración.
En términos prácticos: la plataforma está preparada para escalar a medida que el hardware de red evolucione.
Lo que esto significa para las Telcos
Para los operadores de telecomunicaciones que evalúan infraestructuras de nube privada para cargas NFV o de alto rendimiento de red, estas pruebas aportan evidencia concreta sobre tres puntos críticos:
Rendimiento real, no teórico. WhiteCloud puede sostener tráfico cercano al límite físico del hardware instalado, operando desde entornos virtualizados bajo OpenStack.
Eficiencia en el uso de recursos. La correcta alineación NUMA y el aislamiento de núcleos permiten extraer el máximo rendimiento, lo que se traduce en mayor densidad de cargas de trabajo por servidor.
Margen para crecer. Con el plano de datos operando al 60% de CPU bajo carga máxima de red, existe capacidad real para aumentar la densidad de VMs o incorporar hardware de mayor velocidad sin rediseñar la infraestructura.
La combinación de DPDK, OVS, una distribución de OpenStack en contenedores y una configuración precisa de recursos es hoy una alternativa madura y validada para Telcos que necesitan rendimiento de red carrier class sobre infraestructura de nube privada.
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