AWS sustituyó las redes de centro de datos en árbol grueso por un grafo cuasi aleatorio y lo desplegó

Desde mediados de la década de 1980, las redes de centros de datos se han construido como jerarquías de «árbol grueso» (fat-tree): los datos suben y bajan por capas apiladas de conmutadores, y el cableado es uno de los mayores costes; solo los centros de datos de Amazon están conectados por 20 millones de kilómetros de fibra. Las topologías de grafos aleatorios como la propuesta «Jellyfish» de 2012 prometían un conjunto flexible de capacidad, pero no lograron escalar porque el enrutamiento es más difícil y los extremos de los cables se eligen al azar.

A partir de 2023, un equipo de AWS que incluía a los Amazon Scholars Ratul Mahajan y Seshadhri Comandur buscó el «santo grial»: plano, eficiente, resiliente a fallos y con poco cableado. El autor principal, Giacomo Bernardi, probó primero los mosaicos de Penrose —un patrón aperiódico repetitivo—, pero la red simulada no era fiable; los resultados solo mejoraron cuando las partes estructuradas se sustituyeron por aleatoriedad. «Abrazamos el caos y adoptamos un enfoque cuasi aleatorio», declaró a WIRED.

El obstáculo —¿quién cablea un grafo aleatorio?— se resolvió con el ShuffleBox, un dispositivo óptico que Amazon construyó y que mezcla internamente las conexiones entre enrutadores, convirtiendo el caótico nido de cables del árbol grueso en ondas ordenadas. AWS desplegó RNG por primera vez en un centro de datos de Dublín en 2024, luego en Alemania y España, y afirma que la mayoría de los centros de datos de nueva construcción ya lo incorporan. El vicepresidente Matt Rehder afirma un 69 por ciento menos de enrutadores y conmutadores, un 33 por ciento más de rendimiento, un 40 por ciento menos de energía de red y un 27 por ciento menos de costes operativos.

El coautor de Jellyfish y profesor de la UIUC Brighten Godfrey, ajeno al trabajo, califica de «notable» el uso en el mundo real de grafos de red aleatorios. Cabe destacar que AWS no propone RNG para clústeres de entrenamiento de IA: el tráfico de entrenamiento coordinado no se aproxima a un grafo aleatorio; esto trata de la arquitectura cloud cotidiana. El diseño se detalla en el artículo de abril de 2026 «RNG: Flat Datacenter Networks at Scale».

Sustituir la jerarquía de árbol grueso por un grafo cuasi aleatorio —un conjunto plano de rutas— y construir un dispositivo ShuffleBox para domesticar el cableado aleatorio que hizo fracasar intentos anteriores.

Las cifras de rendimiento son afirmaciones de AWS, pero el despliegue es verificable: primero Dublín en 2024, luego Alemania y España, ahora por defecto en las nuevas construcciones.

Un experto independiente de la investigación original sobre grafos aleatorios califica de «notable» el uso en producción.

ShuffleBox replantea el punto de fallo como un problema de hardware, y por eso la idea de 2012 finalmente escaló.

Las cifras apuntan al verdadero centro de costes del sector: conmutadores, fibra y la energía que consumen.

La idea había esperado 14 años (Jellyfish, 2012) a un hardware que absorba el desorden operativo. Cuando una arquitectura ingeniosa fracasa en la práctica, automatiza la parte que los humanos no pueden mantener.

A mayo de 2026, RNG funciona en producción en centros de datos de AWS en Irlanda, Alemania y España y se está instalando en la mayoría de los centros de datos de nueva construcción; el equipo publicó el diseño en abril de 2026 y afirma que nadie más lo ha hecho a escala. AWS aún no posiciona RNG para clústeres de entrenamiento de IA.