Hybride Netzwerksichtbarkeit

Kontextsensitiver digitaler Zwilling

Ein bedarfsgerechtes, kontextbezogenes Modell Ihres gesamten hybriden Netzwerks. Das dynamische, topologiebasierte Modell, auf dem alle Agenten und Automatisierungen basieren, und die Grundlage dafür. NetBrain öffnet sich über MCP dem Rest Ihres KI-Ökosystems. 

Gartner: „Bis 2028 werden Unternehmen, die digitale Zwillinge ihrer Netzwerke als zentrale Komponente ihrer Netzwerkbetriebsplattform nutzen, ungeplante Ausfälle um 70 % reduzieren.“ 

Im Inneren des digitalen Zwillings: die fünf Unterschichten 

• Optimaler Zustand und Konfiguration: Erfasst die optimalen Konfigurationen und Zustände Ihres Netzwerks. Gewährleistet die Einhaltung von Branchenstandards und Sicherheitsprotokollen. 
• Ablauf: Live-, Basis- und historische Weiterleitungspfade in Multi-Cloud- und Hybridumgebungen. Berechnet aus Echtzeit-Routing- und Weiterleitungstabellen mit Steuerungsebenenmodellierung für SDN und SD-WAN. 
• Topologie: Echtzeit-Topologie und Switching-/Routing-Details in hybriden und Multi-Cloud-Netzwerken. Underlay (Layer 2/3), Overlay (VPN/MPLS/VXLAN) und virtuelle Cloud-Pfade. 
• Gerät: Konfigurationen, Ressourcennutzung und Softwareversionen für jede traditionelle, virtuelle und Cloud-Komponente von jedem Anbieter werden in Echtzeit erfasst. 
• Inventar: Detaillierte Berichte für jedes Gerät. One-IP Table fungiert als einzige verlässliche Quelle für IP-, MAC-, Switch-Port- und gerätespezifische Details. 

Netzwerk Auto-Discovery

Es gibt zwei Wege, den digitalen Zwilling zu erstellen: Dateien importieren oder die Methode „Erkennen“. In beiden Fällen erhalten Sie ein Live-Modell mit Gerätedetails, Topologie und Pfadanalyse. auto-discovery Die Engine unterstützt alle gängigen Netzwerktechnologien über API, CLI und SNMP. Die Live-Datenerfassung erfolgt kontinuierlich über traditionelle und moderne Infrastrukturen hinweg. 

• Importieren vorhandener Daten: Bootstrapping aus einem Datensatz von Konfigurationsdateien und CLI. 
• Scannen des Live-Netzwerks: fünf Zugriffsmodi (SNMP+Telnet, SNMP+SSH, SNMP+Telnet/SSH, SNMP+SSH/Telnet, SNMP only). 
• Überprüfung und Erkundung: Globale Suche in allen Konfigurationsdateien, Erweiterung der Topologie, detaillierte Untersuchung jedes einzelnen Geräts. 

Dynamic Map und Pfad

Netzwerkarchitektur, Konfigurationen und Gerätebeziehungen entdecken und visualisieren – manuelle Programmierung ist nicht erforderlich. 

• Nutzen Sie Karten, um Bewertungsautomatisierung zu erstellen, interaktiv Fehler zu beheben und Arbeitsabläufe zu optimieren. 
• Generieren Sie innerhalb von Sekunden A-zu-B-Pfade auf Abruf. Jede Karte passt sich dynamisch an die Anwendung an. 
• Überlagerung von Diagnosedaten mit einer Drittanbieter-API parser Vorlagen: CMDB, ITSM, Splunk, SolarWinds, ThousandEyes, Jira, ServiceNow, BMC – alle zusammen sichtbar. 
• Vergleichen Sie die aktuellen Anwendungspfade mit den vorgesehenen, gespeicherten Pfaden. Erkennen Sie jede Abweichung. 
• Historisch anzeigen traffic pathund vergleichen Sie diese mit dem aktuellen Zustand, um zu verstehen, wie sich das Netzwerkverhalten im Laufe der Zeit verändert hat. 
• Simulieren Sie Pfadänderungen, bevor Sie sie vornehmen – überprüfen Sie die Auswirkungen anhand einer digitalen Zwillingskopie, nicht am Live-Netzwerk. 

One-IP Table

Eine einzige, verlässliche Datenquelle für jede IP-Adresse, MAC-Adresse, jeden Switch-Port und jedes gerätespezifische Detail im kontextsensitiven digitalen Zwilling. Durch automatisierte Erkennung und visuelle Darstellung parser Motor, NetBrain Die Tabelle wird erstellt und kontinuierlich aktualisiert: Einträge aus mehreren Quellen werden zusammengeführt, die Schnittstelle wird als Schlüssel verwendet und ein Vergleich mit dem vorherigen Zustand durchgeführt, sodass jede Änderung sofort sichtbar ist. 

Die Echtzeit-IP-Gerätezuordnungs-Engine verfolgt jede IP-Adresse, ordnet sie ihrem tatsächlichen L2/L3-Gateway zu und löst Cloud-, Load-Balancer- und Endpunkt-IP-Adressen auf. 

• Störungsreaktion: Ermittelt automatisch die L2/L3-Geräte für eine IP-Adresse während einer Dienstunterbrechung. 
• KI-gestützte Fehlerbehebung: Deep Diagnosis nutzt die One-IP Table Karten zeichnen, Pfade verfolgen und Diagnosen starten. 
• Änderungsvalidierung: Erfasst jeden Pfad und jedes Gerät, das eine IP-Adresse durchläuft oder berührt, um eine genaue Analyse der Auswirkungen von Änderungen zu ermöglichen. 
• Basisvergleich: Kennzeichnet alle IP- oder MAC-Adressen, deren Gateway, Port oder VLAN sich seit dem letzten Discovery-Snapshot geändert hat. 

SDN/SDx-Netzwerkbetrieb

Softwaredefinierte Netzwerke sind vollwertige Mitglieder in NetBrainDer kontextsensitive digitale Zwilling ist keine nachträgliche Überlegung. ACI, NSX, Cisco SD-WAN, Viptela, VeloCloud und die breitere SDx-Kategorie werden mit der gleichen Tiefe modelliert wie traditionelle Infrastrukturen – Topologie, Pfad, Konfiguration, Absicht und Änderungsmanagement gelten gleichermaßen. 

• Gleich Network Intent und das Governance-Framework „Triple Defense“, angewendet auf SDN-Richtlinien und SD-WAN-Overlays. 
• ACI-Mandanten-, Anwendungs-, EPG- und Vertragstopologie sind neben der physischen Unterlage sichtbar. 
• SD-WAN-Overlay-Pfade wurden modelliert und anhand der Erreichbarkeit des Underlays validiert. 
• Die Bewertungsinhalte für SDN/SDx-Umgebungen werden in GAL 26.12 erweitert. 

Cloud- und Kubernetes-Unterstützung (Kubernetes-Aspekte)

Kubernetes-native Transparenz integriert mit Cloud-Netzwerkoperationen. NetBrain modelliert Kubernetes-Workloads, Service-Meshes und Netzwerkrichtlinien und zeigt sie in der gleichen Topologie wie die Cloud-VPC oder das virtuelle Netzwerk an, auf dem sie sich befinden. 

• Entdecken und modellieren Sie Kubernetes-Objekte: Knoten, Pods, Dienste, Ingresses, Netzwerkrichtlinien, Service-Meshes. 
• Verfolgen Sie den Datenverkehr von der Anwendung durch den Cluster bis zum zugrunde liegenden Cloud-Netzwerk. 
• Wenden Sie dasselbe an Network Intent und Triple Defense-Governance für die Kubernetes-Netzwerkrichtlinie.