Word lid van Experience Lab
Ervaar ons platform in een begeleide testomgeving en doe praktische ervaring op met op intentie gebaseerde, AI-gestuurde automatisering.
Op een dinsdag om 2 uur 's nachts valt een primaire datacenterverbinding uit. Tegen de tijd dat de monitoringmeldingen een dienstdoende technicus wakker maken, zijn klanttransacties al 12 minuten mislukt. Tegen de tijd dat het verkeer handmatig wordt omgeleid, bent u meer dan $ 100,000 aan omzet misgelopen en stelt uw CEO lastige vragen over "waarom dit steeds weer gebeurt".
Dit scenario laat zien waarom reactief netwerkbeheer niet langer houdbaar is. Met netwerkstoringen met een gemiddelde kost van $ 9000 per minuutOrganisaties hebben systemen nodig die sneller kunnen reageren dan menselijke reflexen toelaten.
Het antwoord ligt in drie progressieve niveaus van netwerkintelligentie: automatische detectie, automatische herstel en zelfherstel. Elk niveau bouwt mogelijkheden op die zowel de downtime als de belasting van IT-teams verminderen.
Momenteel bestaan er volwassen oplossingen voor de eerste twee niveaus, met netwerkautomatiseringsplatformen zoals NetBrain Next-Gen helpt organisaties bij het implementeren van robuuste detectie- en geautomatiseerde herstelworkflows. Het derde niveau blijft grotendeels ambitieus, hoewel er aanzienlijke ontwikkelingen in de sector gaande zijn.
In dit bericht worden de verschillende niveaus van de zelfhelende hiërarchie beschreven en wordt uitgelegd hoe ze op elkaar voortbouwen.
De Stichting: Zelfherstellende Netwerken Begrijpen
Zelfherstellende netwerken combineren continue monitoring, geautomatiseerde responssystemen en intelligente analyses om optimale prestaties te behouden met minimale menselijke tussenkomst. In tegenstelling tot traditionele reactieve benaderingen identificeren en verhelpen deze systemen problemen proactief.
Drie belangrijke factoren stimuleren de acceptatie:
- Tekort aan vaardigheden: De netwerkcomplexiteit groeit sneller dan IT-teams kunnen opschalen. Automatisering vult de leemte door routinematige detectie- en hersteltaken uit te voeren.
- Kosten van downtime: Met een gemiddelde uitval van $ 9,000 per minuut kunnen organisaties het zich niet veroorloven om te wachten op een menselijke diagnose en reactie.
- Veiligheidseisen: Moderne bedreigingen vereisen een responstijd van seconden, niet van minuten.
Het pad naar volledige zelfherstellende netwerken verloopt via drie progressieve niveaus:
- Automatische detectie zorgt voor een alomvattende zichtbaarheid en snelle waarschuwingen
- Automatisch herstel maakt geautomatiseerde reacties op veelvoorkomende problemen mogelijk
- Zelfgenezing vertegenwoordigt het toekomstige doel van voorspellende, autonome optimalisatie
Laten we ze eens nader bekijken.
Niveau 1: Automatische detectie – De ogen van uw netwerk
Automatische detectie vormt de basislaag van intelligente netwerkactiviteiten: het vermogen om netwerkgedrag continu te ontdekken, bewaken en analyseren zonder handmatige tussenkomst.
Wat maakt Auto-Detection anders dan traditionele monitoring?
Traditionele netwerkbewaking is gebaseerd op statische configuraties en vooraf gedefinieerde drempelwaarden. Automatische detectie maakt gebruik van machine learning en realtime analyse om:
- Ontdek automatisch de netwerktopologie, inclusief nieuwe apparaten, hun functies, verbindingen en regels om configuraties te bewaken
- Detecteer anomalieën in context door te begrijpen hoe elk apparaat is geconfigureerd
- Ticketgegevens triggeren met behulp van AI om automatische diagnose mogelijk te maken
- Zorg voor een analyse van de grondoorzaak voor samenwerking, in plaats van alleen te waarschuwen voor symptomen
Impact op de business: organisaties die automatische detectie implementeren, verkorten doorgaans de gemiddelde detectietijd (MTTD) van netwerkproblemen en verminderen aanzienlijk het aantal foutpositieve meldingen die tijdverspilling voor de engineering betekenen.
Met automatische detectie creëert u de basis voor zichtbaarheid die automatisch herstel mogelijk maakt. In het volgende gedeelte gaan we hier verder op in.
Niveau 2: Automatische herstelling – De handen van uw netwerk (Human On the Loop)
Auto-Remediation gebruikt afwijkende inzichten van Auto-Detection en vertaalt deze naar directe, intelligente oplossingen. In tegenstelling tot eenmalige, gescripte oplossingen, gebruikt Auto-Remediation contextueel redeneren om de beste corrigerende maatregel te bepalen die de mens in elke specifieke situatie kan goedkeuren.
Wat maakt Auto-Remediation tot ‘intelligente’ automatisering?
Traditionele automatisering vereist afzonderlijke zichtbaarheid en monitoring ter aanvulling op de uitvoering van vooraf gebouwde scripts wanneer deze worden geactiveerd. Auto-Remediation analyseert de gedetecteerde problemen, houdt rekening met de netwerkcontext en selecteert passende reacties uit een bibliotheek met bewezen oplossingen. Dit maakt het volgende mogelijk:
- Contextbewuste besluitvorming: begrijpt netwerktopologie, verkeerspatronen en bedrijfsprioriteiten voordat er actie wordt ondernomen
- Orkestratie van workflows in meerdere stappen: voert complexe herstelsequenties uit die meerdere apparaten en systemen kunnen omvatten
- Veiligheidsmechanismen: Inclusief rollback-mogelijkheden en impactbeoordeling om te voorkomen dat automatisering extra problemen veroorzaakt
- Leervermogen: verbetert de effectiviteit van reacties in de loop van de tijd op basis van de resultaten
Impact op de business: organisaties met no-code AI-gestuurde Auto-Remediation verkorten de gemiddelde tijd tot oplossing (MTTR) en menselijke fouten.
Auto-Remediation transformeert netwerken van reactieve workflows die wachten op menselijke tussenkomst naar proactieve infrastructuur die zichzelf onderhoudt op basis van menselijke netwerkkennis.
Niveau 3: Zelfhelend – Het brein van uw netwerk (Mensen buiten de lus)
Zelfherstel vertegenwoordigt het ambitieuze doel van autonome netwerkautomatisering. Systemen die niet alleen problemen detecteren en verhelpen, maar ook continu leren, voorspellen en optimaliseren. Dit niveau transformeert netwerken van reactieve systemen naar proactieve, intelligente infrastructuur.
Waarin verschilt zelfherstel van auto-remediatie?
Terwijl Auto-Remediation reageert op gedetecteerde problemen, maken zelfherstellende netwerken gebruik van de diagnostiek van bekende problemen om problemen automatisch te diagnosticeren en te verhelpen zonder menselijke tussenkomst voordat ze van invloed zijn op applicaties. Daarnaast optimaliseren ze voortdurend de prestaties op basis van geleerde patronen:
- Creëer wijzigingstaken op basis van preventieve automatisering en los de problemen batchgewijs op
- Beoordeel ticketgegevens met behulp van AI om diagnoses te activeren en wijzigingstaken te creëren om problemen op te lossen
- Predictieve analyse: maakt gebruik van historische gegevens en machine learning om potentiële storingen, capaciteitsbeperkingen en beveiligingsbedreigingen te voorspellen
- Continue leerprocessen: AI leert van menselijk gedrag op basis van resultaten en wordt in de loop van de tijd steeds beter in staat het netwerk te analyseren.
- Optimalisatie op basis van intentie: identificeert automatisch configuratieafwijkingen en corrigeert deze om bedrijfsdoelstellingen te behouden wanneer de omstandigheden veranderen
- Proactieve beoordeling: plant en voert continu preventieve acties uit
De realiteit vandaag de dag: Echte zelfherstellende netwerken blijven een grote wens binnen de sector. Hoewel de bouwstenen bestaan (geavanceerde AI, machine learning en intentiegebaseerde netwerken), brengt de integratie van deze technologieën in volledig autonome systemen aanzienlijke uitdagingen met zich mee.
Als Song Pang, NetBrainChief Technology Officer van 's legt uit: "Een volledig zelfherstellend netwerk dat netwerkproblemen detecteert, diagnosticeert en oplost zonder menselijke tussenkomst, is nog jaren verwijderd. Maar low-code/no-code automatiseringsplatformen en AI zullen die processen sneller en eenvoudiger maken en tegelijkertijd stapsgewijs zelfherstellend werken."
Wat betreft implementatieoverwegingen, zouden organisaties zich moeten richten op het beheersen van automatische detectie en automatische remediëring door middel van de implementatie van holistische netwerkautomatiseringsplatformen voordat ze zelfherstellende mogelijkheden nastreven. De basis van uitgebreide monitoring en intelligente automatisering moet solide zijn voordat er voorspellende en autonome optimalisatielagen worden toegevoegd.
De weg naar zelfherstel is evolutionair en niet revolutionair. Het bouwt voort op bewezen automatiseringsmogelijkheden en integreert geleidelijk steeds geavanceerdere AI- en machine learning-technologieën.
Begin nu met de voorbereiding op zelfherstellende netwerken met NetBrain!
De evolutie naar zelfherstellende netwerken is geen verre toekomst... het vindt nu plaats in drie progressieve fasen. Automatische detectie biedt de realtime zichtbaarheid die moderne netwerken nodig hebben. Automatische herstelfunctie zet die zichtbaarheid om in onmiddellijke, intelligente actie. Zelfherstel vertegenwoordigt het ambitieuze doel van de sector: echt autonome netwerkactiviteiten.
De reis is incrementeel en strategisch. Organisaties die de eerste twee niveaus beheersen, bouwen de basis die nodig is voor toekomstige zelfhelende mogelijkheden.
NetBrainHet kant-en-klare netwerkautomatiseringsplatform van blinkt uit op niveau 1 en 2 en biedt realtime dynamic mapping, intelligente detectie en georkestreerde herstelmogelijkheden die het mogelijk maken om deze cruciale basis te leggen. Sterker nog, onze no-code automatiseringsaanpak maakt deze geavanceerde mogelijkheden toegankelijk zonder dat programmeerkennis vereist is.
Bent u klaar om uw reis naar Zelfhelende Netwerken te beginnen?
Bezoek onze speeltuin om zelf aan de slag te gaan met alle mogelijkheden van de NetBrain platform om zonder risico te zien hoe ons platform de basis kan leggen voor automatische detectie en automatische remediëring ter voorbereiding op een zelfherstellende toekomst.
Aan de slag met NetBrain
Klaar om te verkennen NetBrainZijn de netwerkautomatiseringsmogelijkheden van 's risicoloos? Zowel Experience Lab als Playground bieden directe toegang tot praktische platformervaring zonder enige impact op uw productieomgeving.
