Lingping Gao, Oprichter, CEO en Voorzitter van NetBrain Technologies – Interviewreeks

Lingping Gao, Oprichter, Bestuurder en Voorzitter van NetBrain Technologies, richtte het bedrijf in 2004 op met als missie om netwerkbeheer te vereenvoudigen. Voordat hij NetBrain oprichtte, was de heer Gao de Chief Network Architect bij Thomson Financial, waar hij de complexiteit van grote ondernemingsnetwerken beheerde en de uitdagingen van het onderhoud van netwerkprestaties meemaakte.

De heer Gao heeft ervaring in meerdere gebieden van het bedrijfsleven, waaronder management, techniek en internationaal zaken binnen de netwerk-, software- en automotive-industrie. Hij heeft een BS en een BA in Automotive Engineering van de Tsinghua University en een MS in Engineering van de Yale University.

NetBrain is in 2004 opgericht en is de marktleider in netwerkautomatisering. Het technologieplatform van het bedrijf biedt netwerktechnici een alomvattende zichtbaarheid over hun hybride omgevingen, terwijl het taken automatiseren over IT-workflows. Vandaag de dag gebruiken meer dan 2.400 van ‘s werelds grootste ondernemingen en beheerde dienstverleners NetBrain om netwerkdocumentatie te automatiseren, storingen te versnellen en netwerkbeveiliging te versterken, terwijl het integreert met een rijke ecosysteem van partners. NetBrain heeft zijn hoofdkantoor in Burlington, Massachusetts, en heeft medewerkers in de Verenigde Staten, Canada, Duitsland, het Verenigd Koninkrijk, India en China.

Wat inspireerde u om NetBrain in 2004 op te richten? Were er specifieke uitdagingen die u tegenkwam bij Thomson Financial die u ertoe brachten om een lacune in netwerkbeheer te zien?

Vroeg in mijn carrière heb ik vijf jaar als netwerktechnicus bij Thomson Financial gewerkt. Ik herinner me dat ik op een dag op weg naar huis uit het gebouw werd geroepen en de hele nacht doorbracht met het oplossen van een probleem. Het bleek dat een Cisco-switch was geüpgraded en een belangrijke configuratie was gewijzigd. Ik vroeg me af waarom het zo lang duurde, zelfs met een heel team van slimme technici die eraan werkten. Zeker moet er een betere manier zijn.

Ik realiseerde me dat de reden waarom het oplossen van problemen zo moeilijk was, was dat er een gebrek aan gegevens was. Tijdens die lange nachten vroegen technici altijd dezelfde vragen. Wat voor apparaten maakt mijn netwerk uit? Wat ziet de baseline eruit? Wie heeft dit gemaakt en waarom is het zo geconfigureerd? Ik begon NetBrain om het gemakkelijker te maken om die vragen te beantwoorden.

Ik wist dat als netwerkgegevens gemakkelijker toegankelijk waren, problemen veel sneller konden worden opgelost. In die eerste baan moest je een pieper en een stapel netwerkdiagrammen meenemen wanneer je op vakantie ging! Mijn visie voor NetBrain was om technici snelle en gemakkelijke toegang te geven tot de netwerkgegevens die ze nodig hebben om problemen op te lossen en een manier om gemakkelijk taken te automatiseren, zodat ze kunnen worden geschaald en proactief kunnen worden gedaan in plaats van reactief. Als we een probleem kunnen opvangen en oplossen voordat het een eindgebruiker beïnvloedt, hoeft niemand de hele nacht door te werken met het oplossen van problemen! Nu, twintig jaar later, wordt mijn visie werkelijkheid met NetBrain.

NetBrain was een pionier in no-code-automatisering voor netwerkbeheer. Wat was de gedachtegang achter het ontwikkelen van een no-code-oplossing in plaats van traditionele scripting- of programmeergebaseerde automatisering?

We wilden de kritieke uitdagingen voor netwerkoperatieteams oplossen door de drempel voor het aannemen en gebruiken van netwerkautomatisering te verlagen en het toegankelijk te maken voor alle niveaus van IT-vaardigheden. We zien automatisering als het benutten van de expertise van netwerktechnici om automatisering te creëren, waardoor het platform nuttiger en dieper verankerd raakt in de cultuur van netwerkoperaties.

Scriptgebaseerde DIY-netwerkautomatisering vereist een technicus die coderen kan, zoals Python, en een hoog niveau van netwerk- en CLI-kennis heeft. Er zijn gewoon niet genoeg mensen met die specifieke vaardigheden (en ze zijn duur!). Projecten die coders koppelen aan netwerktechnici resulteren in relatief weinig automatiseringen die alleen een beperkt aantal problemen kunnen aanpakken in plaats van herhalingen te stoppen.

No-code-automatisering maakt het gemakkelijk genoeg om automatisering te implementeren en te schalen over hybride netwerken, zodat het kan worden gebruikt voor veel problemen – eigenlijk elk repetitief takenpatroon. Dit leidt tot een verandering in denkwijze waarbij NetOps en andere IT-teams naar automatisering kijken als hun eerste oplossing voor de meeste problemen, in plaats van een “laatste redmiddel” dat is voorbehouden aan alleen een paar hoogprioritaire problemen.

AI vormt steeds meer de enterprise IT-operaties. Hoe versterkt AI de netwerkautomatiseringsmogelijkheden van NetBrain, met name bij het oplossen van problemen en het afdwingen van beveiliging?

AI-gebaseerde functies waren een belangrijke update in de meest recente versie van NetBrain, Next-Gen Release 12 (R12). Een van deze mogelijkheden is een GenAI LLM Co-Pilot, die netwerkautomatiseringsresultaten kan beoordelen, orkestreren en samenvatten met behulp van natuurlijke taal. Deze AI Co-Pilot fungeert als een technologievertaler, waardoor gebruikers zonder uitgebreide training met no-code-automatisering kunnen werken. We plannen om onze AI-mogelijkheden in toekomstige releases verder uit te breiden.

Onze chatbot fungeert ook als een virtueel selfservicehulpmiddel, waardoor operatie- en beveiligingsteams essentiële netwerkgegevens kunnen verzamelen, waardoor waardevolle NetOps-bronnen voor strategischere activiteiten worden bespaard. Gebruikers kunnen vragen stellen in natuurlijke taal, waardoor intuïtieve probleemoplossing en automatisering van storingen, wijzigingsbeheer en beoordelingsworkflows mogelijk worden.

Over het algemeen zien we automatisering als de manier om NetOps-processen op te schalen tot machinegrootte en AI als de manier waarop mensen met die automatiseringen en het netwerk als geheel kunnen omgaan. Samen helpen ze de kennislacune binnen IT-teams te overbruggen door jarenlange ervaring van experts te verzamelen en beschikbaar te maken voor technici van alle niveaus. Bijna elk bedrijf heeft een technicus die weet hoe hij elk netwerkprobleem kan oplossen. Maar wat doe je als die persoon met vakantie is, in een ander land zit of niet beschikbaar is? Automatisering en AI helpen die kennis delen met de rest van het IT-team zonder diepe technische en programmeervaardigheden te vereisen.

Kunt u ons door het werkingsmechanisme van NetBrain’s Digital Twin-technologie heen loodsen en hoe dit organisaties die hybride en multi-cloud-netwerken beheren, ten goede komt?

NetBrain’s Digital Twin is een live-model van een klantennetwerk dat Intent, verkeersdoorstroom, topologie en apparaatgegevens omvat en ondersteuning biedt voor no-code-automatisering en dynamische kaarten. In tegenstelling tot andere digitale tweelingen, bevat onze intentielaag een grote verzameling netwerkconfiguraties en serviceniveau-ontwerpen die essentieel zijn voor het effectief leveren van alle toepassingsvereisten.

Een ander uniek kenmerk van onze digitale tweeling is dat deze real-time gegevens over alle lagen biedt, waardoor een meer naadloos geïntegreerd systeem ontstaat. Onze klanten zijn verzekerd van live-berekeningen van baseline- en historische doorstroompaden over multi-cloud- en hybride omgevingen, evenals real-time-topologie en -configuraties van ​​traditionele, virtuele en cloudgebaseerde componenten met onze hybride netwerken. Dit, in combinatie met Network Auto-Discovery, verwijdert de noodzaak om handmatig statische netwerkkaarten te maken en werkt elk onderdeel van het verbonden multi-vendor-netwerk continu bij. Het voordeel van real-time gegevens is de mogelijkheid om efficiënter intern te werken zonder de zorg over menselijke fouten, terwijl u werkt in één apparaat dat de ontdekking van traditionele, virtuele en cloudgebaseerde apparaten ondersteunt.

Veel bedrijven worstelen met netwerkuitval en storingen. Hoe helpt NetBrain’s AI-gestuurde automatisering de Mean Time to Repair (MTTR) te verminderen?

NetBrain vermindert MTTR door storingen efficiënter en gestroomlijnder te maken. Onze AI-gebaseerde automatisering doet dit op verschillende manieren:

• Automatisch maken van deelbare incidentensamenvattingen.
• Automatisch uitvoeren van bewakingscontroles om storingen te detecteren voordat ze een gebruiker beïnvloeden
• Automatisch uitvoeren van basisdiagnostische tests wanneer een ticket wordt geopend
• Automatisch sluiten van tickets
• Voorstellen van herstelmaatregelen of mogelijke oorzaken van problemen
• Andere IT-teams gemakkelijker toegang geven tot netwerkgegevens

Zelfs kleine tijdsbesparingen worden snel opgeschaald – een van onze klanten schatte dat NetBrain hen in 2022 16.000 storingenurzen bespaarde op ongeveer 63.000 tickets door een reeks routine-diagnostische tests te automatiseren. Al met al maken deze mogelijkheden storingen efficiënter en verminderen MTTR rechtstreeks. Ze maken het ook mogelijk voor niveau 1-technici om meer problemen zelf op te lossen en escalaties te verminderen. Dit wordt vaak “shifting left” genoemd. Het vrijwaart meer tijd voor senior-technici om te besteden aan moeilijkere storingen.

Met de opkomst van hybride cloud- en SDN-omgevingen, hoe zorgt NetBrain voor eind-tot-eind netwerkzichtbaarheid en -compliantie over diverse infrastructuur?

NetBrain garandeert alomvattende netwerkzichtbaarheid en -compliantie over hybride cloud- en SDN-omgevingen. We ondersteunen naadloos multi-cloud-infrastructuur zoals AWS, Microsoft Azure en Google Cloud Platform, evenals traditionele netwerken, SD-WAN en SDN-implementaties.

Ons platform stelt klanten in staat om cloudconfiguratieveranderingen in real-time te bewaken, continue compliantiebeoordelingen te automatiseren en evoluerende netwerkconfiguraties te volgen via een intuïtieve dashboard. Bovendien biedt NetBrain multi-laagsbeveiligingszichtbaarheid, waarbij cloudbeveiliging continu over netwerk-, server-, gegevens- en toepassingslagen wordt geëvalueerd.

Voor SDN-stoffen verhoogt NetBrain de zichtbaarheid en maakt SDN-kennis gemakkelijk deelbaar over teams. Door automatisering te benutten, kunnen organisaties SDN-expertise opschalen en incidentrespons versnellen. Onze “Shift Left”-aanpak identificeert proactief de oorzaak en lost datacenterproblemen eerder op in de netwerkondersteuningslevenscyclus, waardoor MTTR aanzienlijk wordt verlaagd.

Hoe heeft NetBrain zich aangepast aan nieuwe cybersecurity-uitdagingen, met name met de groeiende zorgen over netwerkbeveiligingskwetsbaarheden?

Cyberbedreigingen evolueren snel en traditionele, reactieve beveiligingsbenaderingen kunnen niet langer bijhouden. NetBrain heeft zich aangepast door netwerkbeveiliging proactief en geautomatiseerd te maken, waardoor IT-misconfiguraties en kwetsbaarheden kan vinden en voorkomen voordat ze door aanvallers kunnen worden uitgebuit.

We bieden Triple Defense Change Management, dat elke netwerkverandering valideert tegen beveiligingsbeleid voordat, tijdens en na de implementatie. Dit garandeert compliantie en voorkomt onbedoelde blootstelling. Onze automatisering controleert ook continu configuraties, detecteert drift en integreert met ITSM- en beveiligingsplatforms om best practices in real-time af te dwingen.

Door AI en automatisering te benutten, helpt NetBrain ondernemingen menselijke fouten te verminderen, responstijden te verbeteren en beveiligingsgaten te voorkomen, waardoor netwerken veilig blijven zonder operationele overhead toe te voegen.

Gezien NetBrain’s vermogen om uitval en beveiligingsafdwinging te elimineren, ziet u een toekomst waarin AI-gestuurde netwerken volledig autonoom worden?

Naarmate AI-gestuurde netwerken verder evolueren, vervangen ze langzaam traditionele netwerkmethoden. Volledige autonomie blijft echter een toekomstige mogelijkheid in plaats van een onmiddellijke realiteit.

AI speelt een cruciale rol bij het stroomlijnen van NetOps door arbeidsintensieve taken te automatiseren. Bijvoorbeeld, het identificeren en catalogiseren van IT-infrastructuurcomponenten – traditioneel een tijdrovend proces – kan nu aanzienlijk worden versneld. Met AI-gebaseerde Digital Twin-technologie kunnen taken zoals het diagnosticeren van een BGP-tunnelprobleem worden teruggebracht van twee uur tot slechts tien minuten. AI helpt ook de kennislacune binnen IT-teams te overbruggen door jarenlange ervaring van experts te verzamelen en beschikbaar te maken voor technici van alle niveaus. Wanneer een probleem optreedt, kan AI niet alleen helpen bij de diagnose, maar ook corrigerende acties, volgende stappen en follow-upprocedures aanbevelen – waardoor responstijden aanzienlijk worden verkort en teams problemen sneller kunnen oplossen.

Dat gezegd hebbende, heeft AI nog steeds beperkingen. Hoewel het gegevens kan analyseren, optimalisaties suggereren en bepaalde processen kan automatiseren, kan het geen beslissingen nemen, verantwoordelijkheid dragen of netwerkveranderingen goedkeuren zonder menselijke toezicht. Gezien de complexiteit en hoge inzet van ondernemingsnetwerken, moeten de aanbevelingen van AI worden gevalideerd door technici om dure fouten en uitval te voorkomen. Tot AI grotere betrouwbaarheid en contextuele besluitvorming kan demonstreren, zullen volledig autonome netwerken een aspiratie blijven in plaats van een realiteit.

NetBrain bedient nu meer dan 2.500 ondernemingsklanten, waaronder een derde van de Fortune 500-bedrijven. Wat denkt u dat de sleutel is geweest tot uw succes in het opschalen en verkrijgen van ondernemingsadoptie?

Ons succes komt voort uit het fundamenteel transformeren van hoe ondernemingen hun netwerken beheren. Traditioneel, reactief oplossen van problemen schaalt niet, dus hebben we no-code-netwerkautomatisering gepionierd om netwerkoperaties proactief te maken, niet alleen reactief.

Een belangrijke differentiator is onze Digital Twin, die real-time zichtbaarheid biedt in het hele hybride netwerk, waardoor teams diagnostiek kunnen automatiseren, gouden technische standaarden kunnen afdwingen en uitval kan voorkomen voordat het gebeurt. In combinatie met onze ITSM-geïntegreerde storingen en Triple Defense Change Management, kunnen ondernemingen automatisering opschalen over zelfs de meest complexe omgevingen – zonder een leger ontwikkelaars te vereisen.

Uiteindelijk maakt NetBrain automatisering toegankelijk, waardoor teams problemen sneller kunnen oplossen, ontwerpintentie kunnen afdwingen en bedrijfskritieke toepassingen soepel kunnen laten draaien. Automatisering in combinatie met nauwkeurige netwerkkaarten en dieper netwerkinzicht laat ons veel NetOps-uitdagingen oplossen zonder extra overhead.

Kijkend naar de komende vijf jaar, hoe ziet u de landschap van netwerkautomatisering evolueren, en welke rol ziet u voor zichzelf om de toekomst van AI-gestuurde netwerkoperaties vorm te geven?

Over de komende vijf jaar zal netwerkautomatisering zich ontwikkelen vanuit scriptgebaseerde taken en reactief oplossen van problemen naar AI-gestuurde, intent-gebaseerde automatisering die dynamisch aanpast aan veranderende netwerkcondities. De dagen van handmatig oplossen van problemen en gefragmenteerde tools zijn geteld – automatisering zal de ruggengraat van netwerkoperaties vormen, waardoor veerkracht, beveiliging en flexibiliteit op schaal worden gegarandeerd.

AI zal die automatisering toegankelijker maken en de drempel voor bruikbaarheid op alle niveaus in operaties verlagen. Het zal het gemakkelijker maken om netwerkgegevens te verkrijgen en te vertalen in begrijpelijke en zinvolle informatie, zodat teams risico’s kunnen verminderen en efficiënties sneller kunnen behalen.

NetBrain staat aan de voorzijde van deze evolutie. Onze Digital Twin biedt een live-model van het netwerk, waardoor AI de ontwerpintentie kan begrijpen en afdwingen. We zijn GenAI-gestuurde storingen en diepere ITSM-integraties aan het pionieren, zodat ondernemingen kunnen verschuiven van handmatige interventie naar volledig autonome operaties. Onze visie is eenvoudig: maak netwerkautomatisering intuïtief, schaalbaar en onmisbaar – en maak elke technicus tot een automatiseringsexpert zonder dat ze hoeven te coderen.

In de komende jaren zal AI-gestuurde netwerkoperaties geen luxe meer zijn, maar een noodzaak. NetBrain leidt die aanval, waarbij ondernemingen voorop blijven lopen in complexiteit en netwerken veilig, compliant en altijd beschikbaar houden.

Bedankt voor het geweldige interview, lezers die meer willen leren, kunnen NetBrain bezoeken.