In den komplexen Netzwerkumgebungen von heute sind die Gewährleistung der Compliance und die Verfolgung der Konfigurationskonsistenz von entscheidender Bedeutung für die Aufrechterhaltung von Zuverlässigkeit und Sicherheit. NetBrain Golden Engineering Studio (GES) bietet ein robustes Framework für die Automatisierung des Netzwerkdesigns compliance checks, nutzt Golden Config, Golden Feature und Golden Intent, um Netzwerkkonfigurationen dynamisch zu überwachen.
Dieser Blogbeitrag führt durch ein praktisches Projekt NetBrain Ingenieur Terry Fera: Erstellen eines Grafana-Dashboards durch Integration NetBrainCompliance-Daten mit Grafana für eine Echtzeit-Visualisierung der Golden Config Check-Ergebnisse. Wenn Sie die unten beschriebenen Schritte befolgen, können Sie Roh-Compliance-Daten von NetBrain in ein intuitives, datengesteuertes Dashboard für proaktives Monitoring.
Die Netzwerkkonformität ist für Folgendes von entscheidender Bedeutung:
NetBrain Goldene Konfigurationsprüfungen Automatisieren Sie die Erkennung nicht konformer Konfigurationen durch Reverse Engineering bestehender Netzwerkeinstellungen und Anwendung vordefinierter Regeln. NetBrain bietet ein robustes Compliance-Reporting und integriert diese Daten in Grafana ermöglicht benutzerdefinierte Dashboards die eine umfassendere Betriebsansicht bieten.
Das vorgeschlagene Lösung extrahiert Compliance-Daten aus NetBrain Verwendung eines Python-Skript, speichert es in einem SQL-Datenbankund visualisiert es dann in GrafanaDieser Workflow ermöglicht eine kontinuierliche Compliance-Verfolgung mit Echtzeit-Dashboards.
Bevor Sie Daten nach Grafana exportieren, stellen Sie sicher NetBrain ist für die Ausführung konfiguriert Goldene Konfigurationsprüfungen:
Als Nächstes können wir mit unserem Python- und SQL-Setup fortfahren.
A Python-Skript wird zum Abrufen verwendet NetBrains-Compliance-Daten und speichert sie in einer Datenbank. Das Skript umfasst die folgenden Schritte:
Stellen Sie sicher, dass Python und die erforderlichen Bibliotheken installiert sind:
pip install requests pymysql
NetBrain Framework für ausgelöste Automatisierung (TAF-Lite) bietet API-basierten Zugriff auf Compliance-Daten.
Musteranfrage Python-Skript So rufen Sie Daten ab:
import requests
import pymysql
import json
# NetBrain API Credentials
NB_URL = "https://your-netbrain-instance/api"
API_KEY = "your_api_key"
# SQL Database Configuration
DB_HOST = "localhost"
DB_USER = "compliance_user"
DB_PASS = "P@ssw0rd"
DB_NAME = "compliance_results"
# Fetch Compliance Data
def fetch_compliance_results():
headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
response = requests.get(f"{NB_URL}/taf-lite/compliance-results", headers=headers)
if response.status_code == 200:
return response.json()
else:
print("Error fetching data")
return None
# Store Data in SQL
def store_results(data):
connection = pymysql.connect(host=DB_HOST, user=DB_USER, password=DB_PASS, database=DB_NAME)
cursor = connection.cursor()
for record in data:
sql = """INSERT INTO compliance_results.results
(timestamp, device, rulename, result, status)
VALUES (%s, %s, %s, %s, %s)
ON DUPLICATE KEY UPDATE result=%s, timestamp=%s"""
cursor.execute(sql, (record["timestamp"], record["device"], record["rulename"], record["result"], record["status"], record["result"], record["timestamp"]))
connection.commit()
cursor.close()
connection.close()
# Main Execution
data = fetch_compliance_results()
if data:
store_results(data)
Um Compliance-Ergebnisse zu speichern, erstellen Sie eine SQL-Datenbank und eine Tabelle für Compliance-Ergebnisse:
CREATE TABLE compliance_results.results (
timestamp DATETIME NULL,
device VARCHAR(100) NULL,
rulename VARCHAR(100) NULL,
result VARCHAR(100) NULL,
status VARCHAR(100) NULL,
PRIMARY KEY (device, rulename)
);
Überprüfen Sie anschließend, ob der Benutzer erstellt wurde und die Datenbank lesen kann.
CREATE USER compliance_user IDENTIFIED BY 'P@ssw0rd';
GRANT ALL ON compliance_results.* TO compliance_user;
Grafana ist ein leistungsstarkes Open-Source-Visualisierungstool zur Überwachung und Analyse von Zeitreihendaten. Es unterstützt mehrere Datenquellen, darunter SQL-Datenbanken, Prometheus, InfluxDB und Elasticsearch, wodurch es ideal für Echtzeit Netzwerk-Compliance-Überwachung.
Ja! Grafana bietet eine kostenlose Open-Source-Version das dieses Projekt vollständig bewältigen kann. Hier sind Ihre Optionen:
Für dieses Projekt Grafana OSS (selbst gehostet) or Kostenlose Stufe von Grafana Cloud sind beide ausgezeichnete Entscheidungen.
Nachdem Ihre bevorzugte Installationsmethode vollständig eingerichtet ist, können wir mit der Einrichtung unserer Datenquellen fortfahren. (Grafan kann unter http://localhost:3000/)um sich anzumelden).
localhostcompliance_resultscompliance_userP@ssw0rdSELECT timestamp, device, rulename, status FROM results
Um dies erfolgreich abzuschließen NetBrain-to-Grafana-Integration, hier sind alle Tools, Referenzen und Beispielskripte, die Sie benötigen:
sudo apt update && sudo apt install mariadb-serverTerry hat Python-Beispielskripte freigegeben, die Folgendes vereinfachen können:
✅ Abrufen von Compliance-Daten von NetBrainTAF-Lite-API von
✅ Analyse der Ergebnisse in eine strukturierte SQL-Datenbank
✅ Formatieren von Daten zur einfachen Visualisierung in Grafana
Terrys Skripte finden Sie hier:
GitHub-Repository: Compliance-Dashboard
Dieser Blog präsentiert eine Lösung, die entwickelt wurde von Terry Fera, ein erfahrener Netzwerkingenieur mit mehr als 15 Jahren Erfahrung in den Bereichen Bergbau, Gesundheitswesen und Bildung. Terry bringt eine seltene Kombination aus fundiertem technischen Wissen und einer praktischen, kundenorientierten Denkweise mit. Sein Fokus liegt auf Automatisierung in der realen Welt und Datenvisualisierung ermöglicht NetBrain Kunden können komplexe Herausforderungen mit zugänglichen, skalierbaren Lösungen bewältigen.
Als der Kopf hinter diesem NetBrain-to-Grafana-IntegrationTerry treibt weiterhin Innovationen voran, indem er Netzwerk-Compliance und -Beobachtbarkeit für alle – vom Frontline-Ingenieur bis zum Enterprise-Architekten – praktikabler macht. Seine Arbeit veranschaulicht, wie NetBrainDie No-Code-Plattform von kann Werte auf eine Weise freisetzen, die sowohl leistungsstark als auch zugänglich ist.
Bleiben Sie dran für weitere Einblicke von Terry, während er weiterhin die Reichweite der Netzwerkautomatisierung in der gesamten Branche vereinfacht und erweitert!
Indem Sie dieser Anleitung folgen, haben Sie großer Schritt hin zur Automatisierung Netzwerk-Compliance-Tracking mit NetBrain's Golden Config Checks, MariaDB, und Grafana. Sie haben jetzt eine voll funktionsfähige Compliance-Dashboard das Roh-Netzwerkkonfigurationsprüfungen in eine Echtzeit visuell Überwachungssystem.
Bei diesem Projekt geht es nicht nur um Visualisierung von Daten-Es geht um proaktives NetzwerkmanagementMit diesen Tools können Sie:
✅ Nicht konforme Netzwerkkonfigurationen schneller identifizieren
✅ Reduzieren Sie den manuellen Aufwand bei der Fehlerbehebung
✅ Verhindern Sie Netzwerkdrift durch kontinuierliches Compliance-Tracking
Diese Integration kann Treppe mit den Bedürfnissen Ihrer Organisation, und Sie können erweitern es weiter durch:
📌 Hinzufügen einer historischen Compliance-Trendverfolgung
📌 Auslösen einer automatisierten Korrektur in NetBrain
📌 Integration von ITSM-Tools wie ServiceNow für Warnmeldungen
Erkunden und erneuern Sie weiter!
Wir empfehlen Ihnen, die Skripte zu ändern, mit zusätzlichen NetBrain Automatisierungsfunktionenund teilen Sie Ihre Erkenntnisse mit der Community! Wenn Sie Fragen, Herausforderungen oder coole Verbesserungen haben, lassen Sie es uns wissen – wir würden gerne hören, wie Sie NetBrain mit Grafana um den Automatisierungserfolg voranzutreiben!