In de complexe netwerkomgevingen van vandaag de dag zijn het waarborgen van naleving en het bijhouden van de consistentie van de configuratie van cruciaal belang voor het behoud van betrouwbaarheid en beveiliging. NetBrain's Gouden Engineering Studio (GES) biedt een robuust raamwerk voor het automatiseren van netwerkontwerp compliance checks, waarbij Golden Config, Golden Feature en Golden Intent worden gebruikt om netwerkconfiguraties dynamisch te bewaken.
In deze blogpost wordt een praktisch project besproken NetBrain Ingenieur, Terry Fera: Een Grafana-dashboard bouwen door integratie NetBrain's nalevingsgegevens met Grafana voor een realtime visualisatie van de resultaten van Golden Config Check. Door de onderstaande stappen te volgen, kunt u ruwe compliancegegevens transformeren van NetBrain in een intuïtief, datagestuurd dashboard voor proactieve monitoring.
Netwerkcompliance is essentieel voor:
NetBrain's Gouden configuratiecontroles automatiseer de detectie van niet-conforme configuraties door reverse-engineering van bestaande netwerkinstellingen en het toepassen van vooraf gedefinieerde regels. Hoewel NetBrain biedt robuuste nalevingsrapportage en integreert deze gegevens in grafana maakt aangepaste dashboards die een breder operationeel overzicht bieden.
Het voorgestelde oplossing haalt nalevingsgegevens uit NetBrain gebruik maken van een Python-script, slaat het op in een SQL-database, en visualiseert het vervolgens in grafanaDeze workflow biedt continue nalevingstracking met realtime dashboards.
Voordat u gegevens naar Grafana exporteert, moet u ervoor zorgen NetBrain is geconfigureerd om te draaien Gouden configuratiecontroles:
Vervolgens gaan we verder met onze Python- en SQL-installatie.
A Python-script wordt gebruikt om op te halen NetBrain's compliance-gegevens en slaat deze op in een database. Het script volgt deze stappen:
Zorg ervoor dat Python en de benodigde bibliotheken zijn geïnstalleerd:
pip install requests pymysql
NetBrain's Getriggerd automatiseringsframework (TAF-Lite) biedt API-gebaseerde toegang tot nalevingsgegevens.
Sample Python-script om gegevens op te halen:
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)
Om nalevingsresultaten op te slaan, maakt u een SQL-database en een tabel voor nalevingsresultaten:
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)
);
Valideer vervolgens dat de gebruiker is aangemaakt en de database kan lezen
CREATE USER compliance_user IDENTIFIED BY 'P@ssw0rd';
GRANT ALL ON compliance_results.* TO compliance_user;
Grafana is een krachtige, open-source visualisatietool die wordt gebruikt voor het monitoren en analyseren van tijdreeksgegevens. Het ondersteunt meerdere gegevensbronnen, waaronder SQL-databases, Prometheus, InfluxDB en Elasticsearchwaardoor het ideaal is voor real-time netwerk nalevingsbewaking.
Ja! Grafana biedt een gratis open-sourceversie die volledig in staat is om dit project aan te kunnen. Dit zijn uw opties:
Voor dit project is Grafana OSS (zelf gehost) or De gratis versie van Grafana Cloud zijn beide uitstekende keuzes.
Nadat de installatiemethode van uw voorkeur volledig is ingesteld, moeten we doorgaan met het instellen van onze gegevensbronnen. (Ga naar Grafana op http://localhost:3000/)om in te loggen).
localhostcompliance_resultscompliance_userP@ssw0rdSELECT timestamp, device, rulename, status FROM results
Om dit succesvol af te ronden NetBrain-naar-Grafana-integratie, hier zijn alle hulpmiddelen, referenties en voorbeeldscripts die u nodig hebt:
sudo apt update && sudo apt install mariadb-serverTerry heeft voorbeelden van Python-scripts gedeeld die het volgende kunnen vereenvoudigen:
✅ Ophalen van nalevingsgegevens van NetBrainTAF-Lite API van 's
✅ Resultaten parsen in een gestructureerde SQL-database
✅ Gegevens formatteren voor eenvoudige visualisatie in grafana
Vind hier Terry's scripts:
GitHub-repository: nalevingsdashboard
Deze blog toont een oplossing die is ontwikkeld door Terry Fera, een ervaren netwerktechnicus met meer dan 15 jaar ervaring in de mijnbouw-, gezondheidszorg- en onderwijssector. Terry brengt een zeldzame combinatie van diepgaande technische kennis en een praktische, klantgerichte mindset. Zijn focus op automatisering in de echte wereld en data visualisatie maakt NetBrain klanten helpen complexe uitdagingen op te lossen met toegankelijke, schaalbare oplossingen.
Als de geest achter dit NetBrain-naar-Grafana-integratie, Terry blijft innovatie stimuleren door netwerkcompliance en -observeerbaarheid bruikbaarder te maken voor iedereen, van frontlinie-engineers tot enterprise-architecten. Zijn werk is een voorbeeld van hoe NetBrainHet no-codeplatform van kan op krachtige en toegankelijke manieren waarde creëren.
Blijf op de hoogte van Terry's inzichten, want hij blijft netwerkautomatisering in de sector vereenvoudigen en uitbreiden!
Door deze gids te volgen, hebt u een grote stap richting automatisering netwerknalevingstracking with NetBrain's Golden Config-controles, MariaDB, en Grafana. Je hebt nu een volledig functionele nalevingsdashboard die ruwe netwerkconfiguratiecontroles omzet in een real-time visuele controlesysteem.
Dit project gaat niet alleen over data visualiseren-het gaat over proactief netwerkbeheerMet deze hulpmiddelen kunt u:
✅ Identificeer niet-conforme netwerkconfiguraties sneller
✅ Verminder de handmatige probleemoplossing
✅ Voorkom netwerkdrift met continue nalevingsbewaking
Deze integratie kan schaal met de behoeften van uw organisatie, en u kunt uitbreiden het verder door:
📌 Historische nalevingstrendtracking toevoegen
📌 Het activeren van geautomatiseerde sanering in NetBrain
📌 Integratie van ITSM-tools zoals ServiceNow voor waarschuwingen
Blijf ontdekken en innoveren!
Wij moedigen u aan om de scripts aan te passen en te experimenteren met aanvullende NetBrain automatiseringsfuncties, en deel je inzichten met de community! Als je vragen, uitdagingen of coole verbeteringen hebt, laat het ons weten. We horen graag hoe je NetBrain with grafana om automatisering tot een succes te maken!
