¿Qué ha cambiado en mi red? Parece una pregunta muy básica, pero la mayoría de los administradores de red con los que hablo no tienen visibilidad de los cambios en la red.
Las redes nunca han sido tan complejas de administrar como hoy. Para abordar este desafío, las organizaciones de TI han implementado herramientas que recopilan una gran cantidad de datos, pueden dibujar gráficos agradables y crear paneles coloridos, pero muchas veces no pueden responder las preguntas básicas "¿Qué es normal? ¿Ocurre algo anormal en mi red? Y si es así, ¿qué?
Cuando ocurre un incidente en la red, estas son las primeras preguntas que se hacen los administradores. E incluso si no realizaron ningún cambio en la red por parte de la red que controlan, podrían verse afectados por cambios en la red u otros factores que no están bajo su control, es decir, cambios en el proveedor, HSRP Failover, impacto climático en un enlace de radio. , error en un nuevo software. . . .
Es por eso que necesitan una forma de establecer una línea de base que represente el estado normal y saludable de la red. Y en base a eso, obtenga una comprensión rápida de cualquier desviación en los datos operativos clave.
Fue why NetBrain desarrolló su funcionalidad Golden Baseline impulsada por AI, mejorando la Dynamic Map. Este es el estándar de referencia de una red "saludable" en el contexto de varios tipos de datos. Además, se puede utilizar como base para el análisis y la resolución de problemas de gestión de red.
Golden Baseline recopila regularmente datos en vivo para la topología de referencia, rutas, device groups, sitios o tablas de rutas virtuales MPLS.
Ilustremos con dos ejemplos.
Tenemos rutas de aleteo con OSPF. Para recibir una alerta proactiva sobre este incidente, podemos establecer un umbral con un número normal de rutas y alertarnos ante cualquier desviación.
Golden Baseline se puede utilizar para monitorear este parámetro y alertar al administrador sobre cualquier desviación. En la captura de pantalla a continuación, vemos que hay un error de configuración en una interfaz que está configurada como semidúplex en lugar de dúplex completo. Como resultado, el número de colisiones aumentó con el tiempo.
Pero eso no es todo. Además de los umbrales definidos manualmente, Golden Baseline también puede encontrar desviaciones de la línea de base por sí mismo. Con tecnología de aprendizaje automático, proporciona un mecanismo de cálculo automático para establecer la(s) línea(s) de referencia dorada para cualquier variable en función de los datos históricos generados a través de tareas programadas. Por lo tanto, la línea de base se actualiza con el tiempo y siempre refleja lo que realmente es "normal" para su red en particular.
Golden Baseline aporta más proactividad a sus flujos de trabajo operativos al comprender qué ha cambiado en comparación con una línea de base que representa un estado saludable. En lugar de intentar encontrar una aguja en un pajar, puede centrar directamente sus esfuerzos en analizar el cambio de la red y el impacto potencial en su red.
Para ver más sobre Golden Baseline en acción, request a demo aquí