“Tradicionalmente, siempre hemos dependido de la arquitectura lógica de la red física incluso en ambientes virtuales (no es suficiente el Switch Distribuido). Con NSX, los componentes, configuraciones y conceptos lógicos de red críticos como Enrutamiento, Switch y Firewall, están definidos por software bajo un concepto de overlay (superposición) sobre cualquier arquitectura de red física”, detalla Gerardo Ureña, líder Regional VMware de Licencias OnLine.	En la práctica, agrega, “Esto significa que finalmente los administradores de ambientes virtual y red se verán beneficiados de manera que los requerimientos de red lógicos no tendrán que ser implementados siempre en la lógica de red física, manteniendo esta siempre estable y segura, como requiere el administrador de red. En comparación, el administrador de plataforma virtual será independiente en los cambios de red requeridos día a día”.	Según explica el especialista, inicialmente NSX fue desarrollado para trabajar integrándose sobre la plataforma vSphere, pero dada la proliferación de ambientes de virtualización alternos como KVM, Docker, Kubernets, OpenStack, AWS y otros, se lanzó NSX-T como plataforma de virtualización de red “SDN” sobre dichos ambientes. “De esta manera, podemos cubrir con NSX-V vSphere y con NSX-T los demás ambientes virtuales”, asegura.	al ofrecer esta solución. “En primer lugar, la capacidad de integración en servicios de red cubriendo diferentes frentes de virtualización. A su vez, NSX (NSX-V o NSX-T) es prácticamente un estándar a la hora de simplificar los crecientes ambientes que requieren disponer de granularidad al ofrecer servicios de red independientes de la lógica de red física y totalmente diseñados a la medida en cada escenario”.	Y concluye: “Es crucial que las empresas proveedoras de servicios formen a sus técnicos e ingenieros para implementar los componentes críticos como vSphere, NSX-V /NSX-T, vCloud Director. Para ello, LOL Educación está dispuesto a cubrir el programa de capacitación y acompañamiento en diferentes modalidades para reducir la curva de aprendizaje de cada componente crítico”.