Lingping Gao, Gründer, CEO und Vorsitzender von NetBrain Technologies – Interview-Serie

Lingping Gao, Gründer, Chief Executive Officer und Vorsitzender von NetBrain Technologies, gründete das Unternehmen 2004 mit der Mission, das Netzwerkmanagement zu vereinfachen. Vor der Gründung von NetBrain war Herr Gao der Chief Network Architect bei Thomson Financial, wo er die Komplexität von großen Unternehmensnetzwerken verwaltete und die Herausforderungen der Aufrechterhaltung der Netzwerkleistung erlebte.

Herr Gao hat Erfahrung in verschiedenen Bereichen des Geschäfts, einschließlich Management, Ingenieurwesen und internationalem Geschäft im Bereich Netzwerk, Software und Automotive. Er hält einen Bachelor- und Master-Abschluss in Automotive Engineering von der Tsinghua-Universität und einen Master-Abschluss in Ingenieurwesen von der Yale-Universität.

Gegründet im Jahr 2004 ist NetBrain der Marktführer für Netzwerkautomatisierung. Die Technologieplattform bietet Netzwerk-Ingenieuren eine umfassende Sichtbarkeit über ihre hybriden Umgebungen und automatisiert ihre Aufgaben über IT-Workflows hinweg. Heute nutzen über 2.400 der größten Unternehmen und Managed-Service-Provider der Welt NetBrain, um Netzwerkdokumentation zu automatisieren, Fehlerbehebung zu beschleunigen und Netzwerksicherheit zu stärken – und zwar durch die Integration mit einem reichen Ökosystem von Partnern. NetBrain hat seinen Hauptsitz in Burlington, Massachusetts, und Mitarbeiter in den Vereinigten Staaten, Kanada, Deutschland, Großbritannien, Indien und China.

Was hat Sie dazu inspiriert, NetBrain im Jahr 2004 zu gründen? Gab es bestimmte Herausforderungen, die Sie bei Thomson Financial erlebt haben und die Sie dazu gebracht haben, eine Lücke im Netzwerkmanagement zu erkennen?

Früh in meiner Karriere verbrachte ich fünf Jahre als Netzwerk-Ingenieur bei Thomson Financial. Ich erinnere mich daran, dass ich eines Tages auf dem Weg aus dem Gebäude in den NOC gerufen wurde und die ganze Nacht damit verbrachte, ein Problem zu lösen. Es stellte sich heraus, dass ein Cisco-Switch aktualisiert worden war und eine wichtige Konfiguration geändert hatte. Ich fragte mich, warum es so lange dauerte, obwohl wir ein ganzes Team von intelligenten Ingenieuren hatten, die daran arbeiteten. Es musste einen besseren Weg geben.

Ich erkannte, dass der Grund für die Schwierigkeit bei der Fehlerbehebung der Mangel an Daten war. Während jener langen Nächte stellten Ingenieure immer dieselben paar Fragen. Aus welchen Geräten besteht mein Netzwerk? Wie sieht die Grundkonfiguration aus? Wer hat dies erstellt und warum ist es so konfiguriert? Ich gründete NetBrain, um es einfacher zu machen, diese Fragen zu beantworten.

Ich wusste, dass wenn Netzwerkdaten leichter zugänglich wären, Probleme viel schneller gelöst werden könnten. In meinem ersten Job musste man ein Pager und einen Stapel Netzwerkdokumente mitnehmen, wenn man in den Urlaub fuhr! Meine Vision für NetBrain war es, Ingenieuren einen schnellen und einfachen Zugang zu den Netzwerkdaten zu verschaffen, die sie benötigen, um Probleme zu lösen, und eine Möglichkeit, ihre Aufgaben einfach zu automatisieren, so dass sie skaliert und proaktiv statt reaktiv durchgeführt werden können. Wenn wir ein Problem erkennen und beheben können, bevor es einen Endbenutzer betrifft, muss niemand die ganze Nacht mit der Fehlerbehebung verbringen! Jetzt, 20 Jahre später, wird meine Vision mit NetBrain Wirklichkeit.

NetBrain hat die No-Code-Automatisierung für das Netzwerkmanagement vorangetrieben. Was war der Gedankengang hinter der Entwicklung einer No-Code-Lösung anstelle einer traditionellen Skript- oder Programmierautomatisierung?

Wir wollten die kritischen Herausforderungen, denen Netzwerk-Operations-Teams gegenüberstehen, lösen, indem wir die Hürde für die Übernahme und Nutzung von Netzwerkautomatisierung senken und sie für alle Ebenen von IT-Fähigkeiten zugänglich machen. Wir sehen Automatisierung als eine Möglichkeit, das Know-how von Netzwerk-Ingenieuren zu nutzen, um Automatisierung zu erstellen und die Plattform nützlicher und in die Kultur der Netzwerk-Operations zu integrieren.

Skript-basierte DIY-Netzwerkautomatisierung erfordert einen Ingenieur, der Codieren kann, wie Python, und ein hohes Maß an Netzwerk- und CLI-Kenntnissen hat. Es gibt einfach nicht genug Menschen mit diesem spezifischen Fähigkeitsprofil (und sie sind teuer!). Projekte, die Codierer mit Netzwerk-Ingenieuren paaren, produzieren relativ wenige Automatisierungen, die nur ein begrenztes Problemset angehen, anstatt Wiederholungen zu stoppen.

No-Code-Automatisierung macht es einfach genug, Automatisierung über hybride Netzwerke zu bereitstellen und zu skalieren, so dass sie für viele Probleme verwendet werden kann – wirklich für jede wiederkehrende Aufgabe. Dies führt zu einer Veränderung der Denkweise, bei der NetOps- und andere IT-Teams auf Automatisierung als erste Lösung für die meisten Probleme setzen, anstatt sie als “letztes Mittel” für nur ein paar hochpriorisierte Probleme zu betrachten.

KI ist immer mehr ein Teil von Unternehmens-IT-Operationen. Wie verbessert KI die Netzwerkautomatisierungsfähigkeiten von NetBrain, insbesondere bei der Fehlerbehebung und der Sicherheitsdurchsetzung?

KI-gestützte Funktionen waren ein wichtiger Teil des letzten Updates von NetBrain, Next-Gen Release 12 (R12). Eine dieser Fähigkeiten umfasst einen GenAI-LLM-Co-Piloten, der Netzwerkautomatisierungsergebnisse mit natürlicher Sprache bewerten, orchestrieren und zusammenfassen kann. Dieser KI-Co-Pilot dient als Technologie-Übersetzer, der es Benutzern ermöglicht, ohne umfangreiche Schulung mit der No-Code-Automatisierung zu interagieren. Wir planen, unsere KI-Fähigkeiten in zukünftigen Versionen weiter auszubauen.

Unser Chatbot fungiert auch als virtuelles Selbstbedienungstool, das es Operations- und Sicherheitsteams ermöglicht, wesentliche Netzwerkinformationen zu sammeln, wodurch wertvolle NetOps-Ressourcen für strategischere Aktivitäten konserviert werden. Benutzer können Fragen in natürlicher Sprache stellen, was eine intuitive Problemlösung und Automatisierung von Fehlerbehebung, Änderungsmanagement und Bewertungsworkflows ermöglicht.

Im Allgemeinen sehen wir Automatisierung als Möglichkeit, NetOps-Prozesse auf Maschinenmaßstab zu skalieren, und KI als Möglichkeit, mit diesen Automatisierungen und dem gesamten Netzwerk zu interagieren. Zusammen helfen sie, die Wissenslücke innerhalb von IT-Teams zu überbrücken, indem sie Jahre von Expertenwissen erfassen und es Ingenieuren aller Ebenen zugänglich machen. Fast jedes Unternehmen hat einen Ingenieur, der weiß, wie man jedes Netzwerkproblem löst. Aber was passiert, wenn diese Person im Urlaub ist, in einem anderen Land oder nicht verfügbar? Automatisierung und KI helfen, dieses Wissen mit dem Rest des IT-Teams zu teilen, ohne dass tiefe Ingenieurs- und Codierkenntnisse erforderlich sind.

Können Sie uns erklären, wie NetBrains Digital-Twin-Technologie funktioniert und wie sie Organisationen bei der Verwaltung von hybriden und Multi-Cloud-Netzwerken hilft?

NetBrains Digital-Twin ist ein Live-Modell des Multi-Vendor-Netzwerks eines Kunden, das Intent, Traffic-Forwarding, Topologie und Gerätedaten umfasst und No-Code-Automatisierung und dynamische Karten unterstützt. Im Gegensatz zu anderen Digital-Twins enthält unsere Intent-Ebene eine große Sammlung von Netzwerkkonfigurationen und Service-Designs, die für die effektive Lieferung aller Anwendungsanforderungen unerlässlich sind.

Ein weiteres einzigartiges Merkmal unseres Digital-Twins ist, dass er Echtzeit-Daten über alle Ebenen bereitstellt, was ein nahtloseres, integrierteres System schafft. Unsere Kunden erhalten garantiert Echtzeit-Berechnungen von Baseline- und historischen Forwarding-Pfaden über Multi-Cloud- und hybride Umgebungen sowie Echtzeit-Topologie und -Konfigurationen von ​​traditionellen, virtuellen und cloud-basierten Komponenten mit unserem hybriden Netzwerk. Dies, kombiniert mit Network-Auto-Discovery, eliminiert die Notwendigkeit, manuell statische Netzwerkkarten zu erstellen und aktualisiert kontinuierlich jeden Komponenten des verbundenen Multi-Vendor-Netzwerks. Der Vorteil von Echtzeit-Daten ist die Fähigkeit, effizienter innerhalb des Unternehmens zu arbeiten, ohne sich um menschliche Fehler sorgen zu müssen, während man in einem einzigen Gerät arbeitet, das die Entdeckung traditioneller, virtueller und cloud-basierter Geräte unterstützt.

Viele Unternehmen kämpfen mit Netzwerk-Ausfällen und Fehlerbehebung. Wie hilft NetBrains KI-gestützte Automatisierung dabei, die mittlere Reparaturzeit (MTTR) zu reduzieren?

NetBrain reduziert die MTTR, indem es die Fehlerbehebung effizienter und strukturierter macht. Unsere KI-gestützte Automatisierung erreicht dies auf mehrere Weise:

• Automatische Erstellung von teilebaren Incident-Summary-Dashboards.
• Automatisierte Überwachung, um Fehlerbehebungsprobleme zu erkennen, bevor sie einen Benutzer beeinträchtigen
• Automatische Durchführung von grundlegenden Diagnosetests, sobald ein Ticket geöffnet wird
• Automatische Schließung von Tickets
• Vorschlagen von Abhilfemaßnahmen oder möglichen Ursachen für Probleme
• Andere IT-Teams einfacheren Zugang zu Netzwerkinformationen

Sogar kleine Zeitersparnisse summieren sich schnell auf. Einer unserer Kunden schätzte, dass NetBrain ihm im Jahr 2022 etwa 16.000 Fehlerbehebungsstunden auf etwa 63.000 Tickets durch die Automatisierung einer Reihe von Routine-Diagnosetests gespart hat. All dies macht die Fehlerbehebung effizienter und reduziert die MTTR direkt. Es ermöglicht auch Level-1-Ingenieuren, mehr Probleme selbst zu lösen und Eskalationen zu reduzieren. Dies wird oft als “Shifting Left” bezeichnet. Es befreit mehr Zeit für erfahrene Ingenieure, um sich auf schwierigere Fehlerbehebung zu konzentrieren.

Wie stellt NetBrain sicher, dass es eine umfassende Netzwerkbeobachtbarkeit und -konformität über diverse Infrastrukturen hinweg bietet, insbesondere im Hinblick auf die zunehmende Verbreitung von Hybrid-Cloud- und SDN-Umgebungen?

NetBrain stellt sicher, dass es eine umfassende Netzwerkbeobachtbarkeit und -konformität über Hybrid-Cloud- und SDN-Umgebungen hinweg bietet. Wir unterstützen nahtlos Multi-Cloud-Infrastrukturen wie AWS, Microsoft Azure und Google Cloud Platform sowie traditionelle Netzwerke, SD-WAN und SDN-Deployments.

Unsere Plattform ermöglicht es Kunden, Cloud-Konfigurationsänderungen in Echtzeit zu überwachen, kontinuierliche Konformitätsbewertungen zu automatisieren und sich ändernde Netzwerkkonfigurationen über ein intuitives Dashboard zu verfolgen. Darüber hinaus bietet NetBrain eine mehrschichtige Sicherheitsbeobachtbarkeit, die kontinuierlich Cloud-Sicherheit über Netzwerk-, Server-, Daten- und Anwendungsebenen hinweg bewertet.

Bei SDN-Stoffen verbessert NetBrain die Sichtbarkeit und macht SDN-Wissen leichter für Teams teilerfahrbar. Durch die Nutzung von Automatisierung können Organisationen SDN-Expertenwissen skalieren und die Reaktionszeit auf Zwischenfälle beschleunigen. Unser “Shift-Left”-Ansatz identifiziert proaktiv die Ursachen und löst Rechenzentrumsprobleme früher im Netzwerk-Support-Lebenszyklus, was die MTTR erheblich reduziert.

Wie hat NetBrain auf neue Cybersicherheits-Herausforderungen reagiert, insbesondere im Hinblick auf die wachsenden Bedenken hinsichtlich Netzwerksicherheits-Schwachstellen?

Cyber-Bedrohungen entwickeln sich schnell, und traditionelle, reaktive Sicherheitsansätze können nicht mehr mithalten. NetBrain hat darauf reagiert, indem es Netzwerksicherheit proaktiv und automatisiert macht, um IT-Teams zu helfen, Fehlkonfigurationen und Schwachstellen zu finden, bevor sie von Angreifern ausgenutzt werden können.

Wir bieten Triple-Defense-Change-Management, das jede Netzwerkänderung gegen Sicherheitsrichtlinien überprüft, bevor, während und nach der Implementierung. Dies stellt sicher, dass die Konformität gewährleistet ist und unbeabsichtigte Exposition verhindert wird. Unsere Automatisierung überprüft auch kontinuierlich Konfigurationen, erkennt Abweichungen und integriert sich mit ITSM- und Sicherheitsplattformen, um Best Practices in Echtzeit durchzusetzen.

Indem NetBrain KI und Automatisierung nutzt, hilft es Unternehmen, menschliche Fehler zu reduzieren, Reaktionszeiten zu verbessern und Sicherheitslücken zu vermeiden, während es sicherstellt, dass Netzwerke sicher, konform und immer verfügbar bleiben.

Angesichts der Fähigkeit von NetBrain, Ausfälle zu eliminieren und Sicherheitsdurchsetzung zu verbessern, sehen Sie eine Zukunft, in der KI-gesteuerte Netzwerke vollständig autonom werden?

Wenn KI-gesteuerte Netzwerke weiter voranschreiten, ersetzen sie allmählich traditionelle Netzwerkmethoden. Allerdings bleibt vollständige Autonomie eine zukünftige Möglichkeit und keine unmittelbare Realität.

KI spielt eine entscheidende Rolle bei der Optimierung von NetOps, indem sie arbeitsintensive Aufgaben automatisiert. Zum Beispiel kann die Identifizierung und Katalogisierung von IT-Infrastrukturkomponenten – traditionell ein zeitaufwändiger Prozess – jetzt erheblich beschleunigt werden. Mit KI-gestützter Digital-Twin-Technologie kann die Diagnose eines BGP-Tunnel-Problems von zwei Stunden auf nur zehn Minuten reduziert werden. KI hilft auch, die Wissenslücke innerhalb von IT-Teams zu überbrücken, indem sie Jahre von Expertenwissen erfassen und es Ingenieuren aller Ebenen zugänglich macht. Wenn ein Problem auftritt, kann KI nicht nur bei der Diagnose helfen, sondern auch Korrekturmaßnahmen, nächste Schritte und Folgemaßnahmen empfehlen – was die Reaktionszeiten erheblich reduziert und es Teams ermöglicht, Probleme schneller zu lösen.

Das sagte, hat KI noch Grenzen. Obwohl sie Daten analysieren, Optimierungen vorschlagen und bestimmte Prozesse automatisieren kann, kann sie keine Entscheidungen treffen, Verantwortung übernehmen oder Netzwerkänderungen ohne menschliche Aufsicht genehmigen. Angesichts der Komplexität und der hohen Einsätze im Unternehmensnetzwerkbereich müssen die Empfehlungen von KI von Ingenieuren validiert werden, um teure Fehler und Ausfälle zu vermeiden. Bis KI eine größere Zuverlässigkeit und kontextbezogene Entscheidungsfindung demonstrieren kann, werden vollständig autonome Netzwerke eine Sehnsucht bleiben und keine Realität.

NetBrain bedient jetzt über 2.500 Unternehmen, darunter ein Drittel der Fortune-500-Unternehmen. Was halten Sie für den Schlüssel zu Ihrem Erfolg bei der Skalierung und der Akquise von Unternehmenskunden?

Unser Erfolg kommt von der grundlegenden Veränderung, wie Unternehmen ihre Netzwerke verwalten. Traditionelle, reaktive Fehlerbehebung skaliert nicht mehr, also haben wir No-Code-Netzwerkautomatisierung vorangetrieben, um Netzwerk-Operationen proaktiv und nicht nur reaktiv zu machen.

Ein wichtiger Unterschiedsbereich ist unser Digital-Twin, der eine Echtzeit-Sichtbarkeit des gesamten hybriden Netzwerks bietet und es Teams ermöglicht, Diagnosen zu automatisieren, Gold-Standard-Engineering durchzusetzen und Ausfälle zu verhindern, bevor sie auftreten. Kombiniert mit unserer ITSM-integrierten Fehlerbehebung und Triple-Defense-Change-Management können Unternehmen die Automatisierung über sogar die komplexesten Umgebungen hinweg skalieren – ohne dass eine Armee von Entwicklern erforderlich ist.

Letztendlich macht NetBrain Automatisierung zugänglich, ermöglicht es Teams, Probleme schneller zu lösen, Design-Intent durchzusetzen und geschäftskritische Anwendungen reibungslos laufen zu lassen. Automatisierung kombiniert mit genauer Netzwerkkartierung und tieferem Netzwerkeinsicht ermöglicht es uns, viele NetOps-Herausforderungen zu lösen, ohne zusätzlichen Overhead zu erzeugen.

Wie sehen Sie die Landschaft der Netzwerkautomatisierung in den nächsten fünf Jahren? Welche Rolle sehen Sie NetBrain bei der Gestaltung der Zukunft von KI-gesteuerter Netzwerk-Operation spielen?

Innerhalb der nächsten fünf Jahre wird Netzwerkautomatisierung über skriptbasierte Aufgaben und reaktive Fehlerbehebung hinausgehen und zu KI-gesteuerter, intent-basierter Automatisierung übergehen, die sich dynamisch an veränderte Netzwerkbedingungen anpasst. Die Tage der manuellen Diagnose und der fragmentierten Tools sind gezählt – Automatisierung wird das Rückgrat der Netzwerk-Operationen sein und Resilienz, Sicherheit und Agilität im großen Maßstab gewährleisten.

KI wird diese Automatisierung zugänglicher und die Hürde für die Benutzbarkeit auf allen Ebenen senken. Sie wird es einfacher machen, Netzwerkdaten in verdauliche und sinnvolle Informationen umzuwandeln, damit Teams Risiken reduzieren und Effizienzen schneller erzielen können.

NetBrain ist an der Spitze dieser Evolution. Unser Digital-Twin bietet ein Live-Modell des Netzwerks, das es KI ermöglicht, das Design-Intent zu verstehen und durchzusetzen. Wir sind Vorreiter bei der Entwicklung von GenAI-gesteuerter Fehlerbehebung, Selbstheilung von Netzwerken und tieferer ITSM-Integration, damit Unternehmen von manueller Intervention zu vollständig autonomen Operationen übergehen können. Unsere Vision ist einfach: Netzwerkautomatisierung intuitiv, skalierbar und unverzichtbar machen – und jeden Ingenieur zu einem Automatisierungsexperten machen, ohne dass er codieren muss.

Innerhalb der nächsten Jahre wird KI-gesteuerte Netzwerk-Operation nicht mehr ein Luxus, sondern eine Notwendigkeit sein. NetBrain führt diese Entwicklung an und stellt sicher, dass Unternehmen der Komplexität voraus bleiben, während sie ihre Netzwerke sicher, konform und immer verfügbar halten.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten NetBrain besuchen.