Dans les environnements réseau complexes d’aujourd’hui, garantir la conformité et suivre la cohérence de la configuration sont essentiels pour maintenir la fiabilité et la sécurité. NetBrain's Studio d'ingénierie Golden (GES) fournit un cadre robuste pour automatiser la conception de réseaux compliance checks, en exploitant Golden Config, Golden Feature et Golden Intent pour surveiller les configurations réseau de manière dynamique.
Cet article de blog présente un projet pratique NetBrain Ingénieur, Terry Fera : Création d'un tableau de bord Grafana par intégration NetBraindonnées de conformité avec Grafana Pour une visualisation en temps réel des résultats de Golden Config Check. En suivant les étapes ci-dessous, vous pourrez transformer les données de conformité brutes de NetBrain dans un tableau de bord intuitif et basé sur les données pour une surveillance proactive.
La conformité du réseau est essentielle pour :
NetBrain's Vérifications de configuration Golden automatiser la détection des configurations non conformes en procédant à une rétro-ingénierie des paramètres réseau existants et en appliquant des règles prédéfinies. Cependant, NetBrain fournit des rapports de conformité robustes, intégrant ces données dans Grafana permet tableaux de bord personnalisés qui offrent une vision opérationnelle plus large.
Votre partenaire solution proposée extrait les données de conformité de NetBrain à l'aide d'un Script Python, le stocke dans un base de données SQL, puis le visualise dans GrafanaCe flux de travail fournit un suivi continu de la conformité avec des tableaux de bord en temps réel.
Avant d'exporter des données vers Grafana, assurez-vous NetBrain est configuré pour s'exécuter Vérifications de configuration Golden:
Ensuite, nous pouvons passer à notre configuration Python et SQL.
A Script Python est utilisé pour récupérer NetBrainLes données de conformité sont collectées et stockées dans une base de données. Le script suit les étapes suivantes :
Assurez-vous que Python et les bibliothèques nécessaires sont installés :
pip install requests pymysql
NetBrain's Cadre d'automatisation déclenché (TAF-Lite) fournit un accès basé sur une API aux données de conformité.
Échantillon Script Python pour récupérer des données :
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)
Pour stocker les résultats de conformité, créez une base de données SQL et une table pour les résultats de conformité :
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)
);
Ensuite, vérifiez que l’utilisateur est créé et capable de lire la base de données
CREATE USER compliance_user IDENTIFIED BY 'P@ssw0rd';
GRANT ALL ON compliance_results.* TO compliance_user;
Grafana est un puissant outil de visualisation open source permettant de surveiller et d'analyser des données de séries chronologiques. Il prend en charge de nombreuses sources de données, notamment Bases de données SQL, Prometheus, InfluxDB et Elasticsearch, ce qui le rend idéal pour le temps réel surveillance de la conformité du réseau.
Oui! Grafana propose une version open source gratuite parfaitement capable de gérer ce projet. Voici vos options :
Pour ce projet, Grafana OSS (auto-hébergé) or Niveau gratuit de Grafana Cloud sont tous deux d'excellents choix.
Une fois votre méthode d'installation préférée entièrement configurée, nous devons passer à la configuration de nos sources de données. (Accédez à Grafana à http://localhost:3000/)pour se connecter).
localhostcompliance_resultscompliance_userP@ssw0rdSELECT timestamp, device, rulename, status FROM results
Pour réussir cela NetBrainintégration de Grafana, voici tous les outils, références et exemples de scripts dont vous aurez besoin :
sudo apt update && sudo apt install mariadb-serverTerry a partagé des exemples de scripts Python qui peuvent simplifier :
✅ Récupération des données de conformité à partir de NetBrainAPI TAF-Lite de
✅ Analyse des résultats dans un format structuré base de données SQL
✅ Formatage des données pour une visualisation facile dans Grafana
Retrouvez les scripts de Terry ici:
Référentiel GitHub : Tableau de bord de conformité
Ce blog présente une solution développée par Terry FeraTerry est un ingénieur réseau chevronné avec plus de 15 ans d'expérience dans les secteurs minier, de la santé et de l'éducation. Il apporte une combinaison rare de connaissances techniques approfondies et d'un esprit pratique et axé sur le client. Il se concentre sur automatisation du monde réel et visualisation de données permet NetBrain les clients à résoudre des défis complexes avec des solutions accessibles et évolutives.
En tant qu'esprit derrière cela NetBrainintégration de GrafanaTerry continue de stimuler l'innovation en rendant la conformité et l'observabilité des réseaux plus accessibles à tous, des ingénieurs de terrain aux architectes d'entreprise. Son travail illustre comment NetBrainLa plateforme sans code de peut libérer de la valeur de manière à la fois puissante et accessible.
Restez à l’écoute pour en savoir plus sur les idées de Terry, alors qu’il continue de simplifier et d’étendre la portée de l’automatisation des réseaux dans l’ensemble du secteur !
En suivant ce guide, vous avez pris une étape majeure vers l'automatisation suivi de la conformité du réseau avec NetBrainVérifications de configuration Golden, MariaDB, et Grafana. Vous disposez désormais d'un environnement entièrement fonctionnel. tableau de bord de conformité qui transforme les vérifications de configuration réseau brutes en un en temps réel visuel Système de surveillance.
Ce projet ne concerne pas seulement visualisation des données-il s'agit de gestion proactive du réseauAvec ces outils en place, vous pouvez :
✅ Identifiez plus rapidement les configurations réseau non conformes
✅ Réduisez les efforts de dépannage manuel
✅ Prévenez la dérive du réseau grâce à un suivi continu de la conformité
Cette intégration peut en échelon avec les besoins de votre organisation, et vous pouvez expand il en outre par :
📌 Ajout du suivi des tendances de conformité historiques
📌 Déclenchement d'une correction automatisée dans NetBrain
📌 Intégration d'outils ITSM comme ServiceNow pour les alertes
Continuez à explorer et à innover !
Nous vous encourageons à modifier les scripts, à expérimenter avec des NetBrain fonctionnalités d'automatisation, et partagez vos idées avec la communauté ! Si vous avez des questions, des difficultés ou des améliorations intéressantes, n'hésitez pas à nous contacter. Nous aimerions savoir comment vous utilisez NetBrain avec Grafana pour favoriser le succès de l'automatisation !