スクリプトからエージェントへ: 自動化の進化が NetOps における AI の不可欠な要素となった理由
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by NetBrain 2019 年 9 月 9 日
ネットワークで何が変更されましたか? 非常に基本的な質問のように思えますが、私が話すネットワーク管理者のほとんどは、ネットワークの変更を把握していません。
今日ほどネットワークの管理が複雑になったことはありません。 この課題に対処するために、IT 組織は無数のデータを収集し、見栄えの良いグラフを描画し、カラフルなダッシュボードを作成できるツールを展開していますが、多くの場合、「正常とは何か?」という基本的な質問に答えることができません。 ネットワーク上で何か異常が発生していませんか? はいの場合、何ですか?
ネットワークでインシデントが発生すると、管理者はまずこれらの質問を自問します。管理者が管理するネットワークの一部にネットワーク変更を加えなかったとしても、ネットワーク変更や、プロバイダーの変更、HSRP フェイルオーバー、無線リンクへの天候の影響、新しいソフトウェアのバグなど、管理者が管理できないその他の要因によって影響を受ける可能性があります。
これが、ネットワークの健全で正常な状態を表すベースラインを設定する方法が必要な理由です。 それに基づいて、主要な運用データの逸脱をすばやく理解します。
これは1日あたり why NetBrain AI を活用したゴールデン ベースライン機能を開発し、 Dynamic Map. これは、さまざまなデータ タイプのコンテキストにおける「健全な」ネットワークの参照基準です。 さらに、ネットワーク管理の分析とトラブルシューティングの基盤として使用できます。
Golden Baseline は定期的にライブ データを収集してベースライン トポロジ、パス、 device group、サイト、または MPLS 仮想ルート テーブル。
XNUMX つの例で説明しましょう。
羽ばたくルートがあります OSPFこのインシデントについて事前に警告を受けるには、通常のルート数でしきい値を設定し、逸脱があった場合に警告を受け取ることができます。

ゴールデン ベースラインを使用して、このパラメーターを監視し、逸脱について管理者に警告することができます。 以下のスクリーンショットでは、全二重ではなく半二重として構成されているインターフェイスに構成エラーがあることがわかります。 その結果、時間の経過とともに衝突の数が増加しました。

しかし、それだけではありません。 手動で定義されたしきい値に加えて、Golden Baseline はベースラインからの偏差を独自に見つけることもできます。 機械学習を利用して、スケジュールされたタスクによって生成された履歴データに基づいて、変数のゴールデン ベースラインを設定する自動計算メカニズムを提供します。 そのため、ベースラインは時間の経過とともに更新され、特定のネットワークの実際の「通常」を常に反映します。
Golden Baseline は、健全な状態を表すベースラインと比較して何が変わったかを理解することで、運用ワークフローのプロアクティブ性を高めます。干し草の山から針を探すのではなく、ネットワークの変更とネットワークへの潜在的な影響の分析に直接集中できます。
ゴールデン ベースラインの動作について詳しくは、 request a demo 展示会の詳細については、こちらをご覧ください。
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