URSACHE, UNTERSTÜTZT VON AGENTIC NETOPS
Reduziert MTTR zur Netzwerk-Fehlerbehebung
Jede Minute, die mit der Ursachenforschung verbracht wird, fehlt für die Verhinderung von Netzwerkausfällen oder die Unterstützung von Geschäftsinitiativen. Mit Agents können Sie eingehende Vorfälle direkt Ihrem Live-Netzwerk zuordnen und so die Ursache anstatt Vermutungen zu ermitteln, unmittelbar aufspüren.
Ein Agent stellt die Diagnose. Deterministische Automatisierung behebt das Problem.
Nicht jeder Vorfall erfordert Ihren besten Ingenieur oder Ihren teuersten Agenten. Ein deterministischer Runbook Bekannte Probleme werden automatisch behoben, und nur wirklich neuartige oder komplexe Vorfälle werden an die Tiefendiagnose weitergeleitet, wodurch Kosten gespart und Zeit für Ihre besten Ingenieure freigesetzt wird.
- Setzen Sie auf ein System, das auf dem Live-Kontext und den Zielen Ihres Netzwerks basiert, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
- Berechnet Live-Pfade in Echtzeit und zeigt so, was in Ihrem Netzwerk tatsächlich passiert, nicht das, was in den Konfigurationen festgelegt ist (z. B. asymmetrisches Routing, Failover, Policy-Reroutes).
- Lesen Sie die Ursachenanalyse und die Empfehlung in einfacher Sprache.
- Nutzen Sie Ihre generierten Skills und alle damit verbundenen ITSM- und Observability-Systeme wie ServiceNow oder Dynatrace, um zusätzlichen Kontext zu erhalten.
- Erstellen Sie wiederholbare Arbeitsabläufe mit dem Runbook Begleitmedikament nach der Diagnose.
Ein sich selbst verstärkender Lernprozess macht aus jeder Diagnose einen intelligenteren Agenten
Jedes Mal, wenn ein erfahrener Ingenieur etwas Neues erarbeitet, bleibt dieses Fachwissen nicht nur im Kopf einer einzelnen Person. NetBrain verwandelt es in eine runbook Das gesamte NOC kann laufen.
Mit der Zeit übernimmt das NOC mithilfe deterministischer Automatisierung immer mehr Aufgaben selbst, und erfahrene Ingenieure widmen sich verstärkt komplexen Problemen und neuen Initiativen.
Nutzen Sie frühere Tickets als Lerninstrument. Wandeln Sie Tickethistorie und Diagnosedaten in automatisierte Präventionsregeln und Problemlösungsfähigkeiten um.
Das ist der Lernprozess: Jeder gelöste Vorfall wird zu einer validierten, wiederverwendbaren Automatisierung, sodass die Prävention des nächsten Vorfalls kostengünstiger und die Bearbeitung schneller geht. Das NOC wandelt sich von reaktiv zu präventiv und proaktiv – mit jeder gelösten Aufgabe.
Diagnose in einfacher Sprache für jeden Ingenieur
KI-Agenten ermöglichen es Ingenieuren, Probleme in natürlicher Sprache einzugeben und eine Diagnose zu erhalten. Fragen Sie einfach in natürlicher Sprache nach dem Problem und beobachten Sie, wie die Agenten dieselben Prüfungen durchführen, die ein Experte in einem Bruchteil der Zeit durchführen würde: Erreichbarkeit auf Layer 2/Layer 3, Richtlinienänderungen, falsch konfigurierte ACL-Regeln. Die Antworten erfolgen transparent.
Jede Antwort wird Schritt für Schritt dargestellt, da Deep Diagnosis mithilfe speziell entwickelter Tools, die auf dem Live-Kontext Ihres Netzwerks basieren, Analysen durchführt. Es liefert sogar die empfohlene Vorgehensweise inklusive Anweisungen.
Sobald die Tiefendiagnose die Ursache ermittelt hat, kann sie mit einem Klick an den Änderungsbeauftragten übergeben werden, um eine sicher ausführbare, deterministische Änderung zu generieren. runbook (Vorprüfung, Ausführung, Nachprüfung, Vergleich, Dokumentation), ohne die Geräte zu berühren.
Weitere Informationen zu gesteuerten agentenbasierten Arbeitsabläufen finden Sie unter „Sichere Netzwerkänderungen vornehmen“ . Autonomie wird schrittweise erreicht: Beginnen Sie mit der Mensch-in-the-Loop-Steuerung und erweitern Sie diese mit zunehmendem Vertrauen auf die Mensch-in-the-Loop-Steuerung – Aufgabe für Aufgabe.
„Diese Plattform hat uns bei der Erstellung von Workflows geholfen, und da sie ohne Programmierung auskommt, ist keine Programmierung erforderlich. So können wir uns ganz auf die Einrichtung unserer Workflows konzentrieren. Die Hauptvorteile dieses Tools liegen darin, dass es Netzwerkvalidierung und Diagramme bietet und uns im Problemfall die Diagnose und Fehlerbehebung ermöglicht.“
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Häufig gestellte Fragen
- Was bedeutet MTTR Was bedeutet das, und warum ist das für Netzwerkteams wichtig?
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MTTR Die mittlere Reparaturzeit (Mean Time to Repair, TTTR) ist die durchschnittliche Zeit, die benötigt wird, um einen Netzwerkvorfall von der Erkennung bis zur Wiederherstellung vollständig zu beheben. Niedriger MTTR Das bedeutet weniger Ausfallzeiten und weniger Brandbekämpfungsaufwand pro Einsatz.
- Wie funktioniert NetBrainDer Tiefendiagnose-Agent reduziert MTTR?
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Ein Ingenieur stellt Deep Diagnosis über AI Copilot eine Frage, woraufhin das System in Echtzeit das Netzwerk durchsucht und fehlende Kontextinformationen abfragt, anstatt zu raten. Es liefert eine verständliche Ursachenanalyse und verweist auf passende, bereits im System vorhandene Automatisierungsfunktionen. MTTR Die Rückgänge sind darauf zurückzuführen, dass Ingenieure weniger Zeit mit der Kontextanalyse und mehr Zeit mit der Umsetzung einer Antwort verbringen.
- Was ist der Unterschied zwischen dem Deep Diagnosis Agent und dem Runbook Begleitagent?
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Der Deep Diagnosis Agent ermittelt die Ursache komplexer oder neuartiger Vorfälle. Übertragen Sie die Diagnose an einen Runbook über das Runbook Begleitagent für zukünftige automatisierte Diagnose- und Änderungsfenster.
- Bedeutet die Automatisierung der Netzwerkfehlersuche, dass wir unsere bestehenden Überwachungstools ersetzen müssen?
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Nein. NetBrain Funktioniert nahtlos mit Ihrer bestehenden Monitoring-, ITSM- und Observability-Architektur. REST-APIs und Webhooks ermöglichen die Verwaltung benutzerdefinierter Verbindungen, und MCP erlaubt dies. NetBrain Tauschen Sie Live-Netzwerkkontexte direkt mit Tools wie ServiceNow, Dynatrace, BigPanda und Selector aus und fügen Sie so die Diagnose- und Automatisierungsebene hinzu, die diese Tools von sich aus nicht bieten.
- Wie schnell können wir erwarten MTTR Wie lassen sich Verbesserungen nach der Bereitstellung erzielen?
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Dies hängt von der Netzwerkkomplexität und der Anzahl der bereits kodifizierten Vorfallstypen ab. Runbooks. Diejenigen Vorfallarten, die am häufigsten auftreten, verbessern sich in der Regel zuerst.
- Reduziert MTTR helfen sie auch dabei, Netzwerkausfälle zu verhindern?
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Oft ja. Der Bewertungsagent stellt alles Notwendige bereit, um automatisch im gesamten Netzwerk nach derselben Ursache zu suchen, sodass derselbe Vorfall erkannt und behoben wird, bevor er sich zu einem vollständigen Ausfall ausweitet.