Інтерв’ю
Lingping Gao, Засновник, Генеральний директор і Голова NetBrain Technologies – Серія інтерв’ю
Lingping Gao, Засновник, Генеральний директор і Голова NetBrain Technologies, заснував компанію у 2004 році з місією спростити управління мережею. До заснування NetBrain Technologies пан Гао був головним архітектором мережі у Thomson Financial, де він керував складностями великих корпоративних мереж і відчував труднощі у підтримці продуктивності мережі.
Пан Гао має досвід у різних галузях бізнесу, включаючи управління, інженерію та міжнародний бізнес у сфері мереж, програмного забезпечення та автомобільної промисловості. Він має ступінь бакалавра та магістра з автомобільної інженерії університету Цінхуа та ступінь магістра інженерії у Єльському університеті.
Заснована у 2004 році, NetBrain є лідером ринку автоматизації мереж. Її технологічна платформа надає інженерам мережі повну видимість у гібридних середовищах, а також автоматизує завдання у робочих процесах ІТ. Сьогодні понад 2 400 найбільших підприємств світу та постачальників послуг керування використовують NetBrain для автоматизації документації мережі, прискорення усунення несправностей та посилення безпеки мережі, а також інтегруються з багатим екосистемою партнерів. NetBrain Technologies розташована у місті Берклі, штат Массачусетс, з працівниками, розташованими по всьому Сполученим Штатам та Канаді, Німеччині, Великій Британії, Індії та Китаї.
Що спонукало вас заснувати NetBrain у 2004 році? Чи були якісь конкретні труднощі, з якими ви зіткнулися у Thomson Financial, що змусило вас побачити прогалину в управлінні мережею?
На початку своєї кар’єри я провів п’ять років інженером мережі у Thomson Financial. Я пам’ятаю, як мене викликали у центр спостереження за мережею одного дня, коли я виходив з будівлі, і я провів всю ніч, допомагаючи усунути проблему. Виявилося, що було оновлено комутатор Cisco, і це змінило важливу конфігурацію. Я пам’ятаю, як думав, чому це зайняло так багато часу, хоча у нас була ціла команда розумних інженерів, які працювали над цим. Звичайно, повинен бути кращий спосіб.
Я зрозумів, що причина, по якій усунення несправностей було так складним, полягала у відсутності даних. Під час тих довгих ночей інженери завжди запитують однакові кілька питань. З яких пристроїв складається моя мережа? Як виглядає базовий рівень? Хто створив це, і чому воно сконфігуровано саме так? Я заснував NetBrain, щоб зробити відповіді на ці питання легшими.
Я знав, що якщо дані мережі були б легше доступні, проблеми можна було б вирішити набагато швидше. На тому першому місці роботи вам потрібно було взяти з собою пейджер і стопку схем мережі, коли ви виходили у відпустку! Моя мета для NetBrain полягала у тому, щоб надати інженерам швидкий і легкий доступ до даних мережі, необхідних для вирішення проблем, та спосіб легко автоматизувати свої завдання, щоб їх можна було масштабувати та виконувати проактивно, а не реагувати. Якщо ми можемо виявити та виправити проблему до того, як вона вплине на кінцевого користувача, ніхто не повинен проводити всю ніч, усунуючи несправності! Тепер, через 20 років, моя мета набуває реальності з NetBrain.
NetBrain стала першопрохідцем у сфері автоматизації мереж без коду. Який був мислений процес при розробці рішення без коду замість традиційної автоматизації на основі скриптів чи програмування?
Ми хотіли вирішити критичні виклики, з якими стикаються команди мережевих операцій, знижуючи бар’єр для прийняття та використання автоматизації мереж, а також роблячи її доступною для всіх рівнів ІТ-навичок. Ми бачимо автоматизацію як засіб використання експертизи інженерів мережі для створення автоматизації, роблячи платформу більш корисною та вкоріненою в культуру мережевих операцій.
Автоматизація мереж на основі скриптів вимагає інженера, який знає мови програмування, такі як Python, і має високий рівень знань мережі та CLI. Таких людей просто не вистачає (і вони дорогі!). Проекти, які поєднують програмістів з інженерами мережі, зазвичай створюють відносно небагато автоматизацій, які можуть вирішувати лише обмежений набір проблем, а не припиняти повторення.
Автоматизація без коду робить розгортання та масштабування автоматизації настільки легкими, що її можна використовувати для багатьох проблем – фактично для будь-якого повторюваного завдання. Це призводить до зміни мислення, коли команди NetOps та інші ІТ-команди будуть розглядати автоматизацію як своє перше рішення для більшості проблем, а не як “останній засіб” для лише кількох високопріоритетних питань.
Штучний інтелект усе більше формує операції ІТ-entreprise. Як штучний інтелект посилює можливості автоматизації мереж NetBrain, особливо у сфері усунення несправностей та забезпечення безпеки?
Функції, що працюють за допомогою штучного інтелекту, були однією з основних оновлень у останній версії NetBrain – Next-Gen Release 12 (R12). Одна з цих можливостей включає GenAI LLM Co-Pilot, який може оцінювати, оркеструвати та підсумовувати результати автоматизації мережі за допомогою природної мови. Цей ко-пілот штучного інтелекту служить технологічним перекладачем, дозволяючи користувачам взаємодіяти з автоматизацією без коду без потреби у великих навчальних програмах. Ми плануємо продовжувати розширювати свої можливості штучного інтелекту у майбутніх релізах.
Наш чат-бот також функціонує як віртуальний інструмент самопослуги, дозволяючи командам операцій та безпеки отримувати необхідну інформацію про мережу, зберігаючи тим самим цінні ресурси NetOps для більш стратегічних дій. Користувачі можуть ставити питання природною мовою, що полегшує інтуїтивне вирішення проблем та автоматизацію усунення несправностей, управління змінами та оцінки робочих процесів.
У широкому сенсі ми бачимо автоматизацію як засіб масштабування процесів NetOps до рівня машин, а штучний інтелект – як засіб взаємодії людей з цими автоматизаціями та мережею в цілому. Разом вони допомагають ліквідувати прогалину у знаннях в ІТ-командах, захоплюючи роки досвіду експертів та роблячи його доступним інженерам усіх рівнів. Практично кожне підприємство має інженера, який знає, як вирішити будь-яку мережеву проблему. Але що робити, коли ця людина у відпустці, в іншій країні чи недоступна? Автоматизація та штучний інтелект допомагають поділитися знаннями цієї людини з іншою ІТ-командою без потреби у глибоких інженерних та програмних навичках.
Можете розповісти, як працює технологія цифрового двійника NetBrain, та як вона приносить користь організаціям, які керують гібридними та багатокloud-мережами?
Цифровий двійник NetBrain – це жива модель мережі клієнта, яка включає намір, передачу трафіку, топологію та дані пристроїв і підтримує автоматизацію без коду та динамічні карти. На відміну від інших цифрових двійників, наш шар наміру містить велику колекцію конфігурацій мережі та проектних рішень, необхідних для ефективної доставки всіх вимог застосунків.
Іншою унікальною особливістю нашого цифрового двійника є те, що він забезпечує дані в реальному часі на всіх рівнях, створюючи більш безшовну та інтегровану систему. Нашим клієнтам гарантовано розрахунки базових та історичних шляхів передачі трафіку через гібридні та багатокloud-мережі, а також топологію та конфігурацію традиційних, віртуальних та cloud-компонентів у нашій гібридній мережі. Це, у поєднанні з автоматичним відкриттям мережі, усуває необхідність ручного створення статичних мережевих карт та постійно оновлює кожен компонент підключеної багатокомпонентної мережі. Перевага даних у реальному часі полягає у можливості працювати більш ефективно всередині без турботи про людську помилку, працюючи в одному пристрої, який підтримує відкриття традиційних, віртуальних та cloud-компонентів.
Багато компаній стикаються з простоями мережі та усуненням несправностей. Як автоматизація, керована штучним інтелектом NetBrain, допомагає зменшити середній час усунення несправностей (MTTR)?
NetBrain зменшує MTTR, роблячи усунення несправностей більш ефективним та оптимізованим. Наша автоматизація, керована штучним інтелектом, робить це кількома способами:
- Автоматично створює спільні панелі підсумовування інцидентів.
- Проводить автоматичне моніторинг для виявлення проблем усунення несправностей до того, як вони вплинуть на користувача
- Автоматично проводить базові діагностичні тести щоразу, коли відкривається тікет
- Автоматично закриває тікети
- Представляє можливі рішення чи причини проблем
- Надає іншим ІТ-командам легший доступ до даних мережі
Дажи малі заощадження часу швидко накладаються при масштабуванні – один з наших клієнтів оцінив, що NetBrain заощадив їм 16 000 годин усунення несправностей у 2022 році на близько 63 000 тікетів, автоматизуючи серію повторюваних діагностичних тестів. Усього ці можливості роблять усунення несправностей більш ефективним та зменшують MTTR безпосередньо. Вони також дозволяють інженерам рівня 1 вирішувати більше проблем самостійно та зменшувати ескалації. Це часто називається “зсувом уліво”. Це звільняє більше часу для старших інженерів, щоб витратити його на більш складне усунення несправностей.
З ростом гібридних хмарних та SDN-оточень, як NetBrain забезпечує повну спостережливість мережі та дотримання вимог по всім різноманітним інфраструктурам?
NetBrain забезпечує повну спостережливість мережі та дотримання вимог по гібридних хмарних та SDN-оточеннях. Ми безшовно підтримуємо багатокомпонентні інфраструктури, такі як AWS, Microsoft Azure та Google Cloud Platform, а також традиційні мережі, розгортання SD-WAN та SDN.
Наша платформа дозволяє клієнтам моніторити зміни конфігурації хмарних сервісів в реальному часі, автоматизувати постійні оцінки дотримання вимог та відстежувати розвиток конфігурацій мережі через інтуїтивну панель управління. Крім того, NetBrain забезпечує багатошарову спостережливість безпеки, безперервно оцінюючи безпеку хмарних сервісів на рівні мережі, сервера, даних та застосунків.
Для тканин SDN NetBrain підвищує видимість та робить знання SDN легко доступним для команд. Використовуючи автоматизацію, організації можуть масштабувати експертизу SDN, прискорюючи реакцію на інциденти. Наш підхід “зсув уліво” проактивно визначає кореневі причини та вирішує проблеми центру даних на ранніх етапах життєвого циклу підтримки мережі, суттєво зменшуючи MTTR.
Як NetBrain адаптувався до нових кібербезпекових викликів, особливо з огляду на зростаючі побоювання щодо уразливості безпеки мережі?
Кіберзагрози розвиваються швидко, і традиційні реактивні підходи до безпеки вже не можуть впоратися. NetBrain адаптувався, роблячи мережеву безпеку проактивною та автоматизованою, допомагаючи ІТ-командам виявляти неправильні конфігурації та уразливості до того, як їх можуть використати атакувальники.
Ми пропонуємо Трирівневе управління змінами, яке перевіряє кожну зміну мережі на відповідність політиці безпеки до, під час та після реалізації. Це забезпечує дотримання вимог та запобігає непередбачуваному впливу. Наша автоматизація також безперервно аудитує конфігурації, виявляє відхилення та інтегрується з платформами ІТ-управління сервісами та безпеки для забезпечення дотримання найкращих практик в реальному часі.
Використовуючи штучний інтелект та автоматизацію, NetBrain допомагає підприємствам зменшувати людську помилку, покращувати час реакції та запобігати пробілам у безпеці, забезпечуючи, щоб мережі залишилися безпечними без додаткового оперативного навантаження.
Враховуючи можливість NetBrain усунути простої мережі та покращити забезпечення безпеки, чи бачите ви майбутнє, в якому мережі, керовані штучним інтелектом, стають повністю автономними?
За міру того, як мережі, керовані штучним інтелектом, продовжують розвиватися, вони поступово заміщають традиційні методи мереж. Однак повна автономність залишається майбутньою можливістю, а не негайною реальністю.
Штучний інтелект відіграє важливу роль у спрощенні операцій NetOps, автоматизуючи трудомісткі завдання. Наприклад, ідентифікація та каталогізація компонентів інфраструктури ІТ – традиційно довгий процес – тепер можна значно прискорити. З технологією цифрового двійника, підкріпленою штучним інтелектом, завдання, такі як діагностика проблеми з тунелем BGP, можна зменшити з двох годин до десяти хвилин. Штучний інтелект також допомагає ліквідувати прогалину у знаннях в ІТ-командах, захоплюючи та розповсюджуючи роки досвіду експертів інженерам усіх рівнів. Коли виникає проблема, штучний інтелект не тільки може допомогти у діагностиці, але й рекомендувати корективні дії, наступні кроки та процедури повторення – суттєво зменшуючи час реакції та дозволяючи командам вирішувати проблеми швидше.
Тим не менше, штучний інтелект усе ще має обмеження. Хоча він може аналізувати дані, пропонувати оптимізації та автоматизувати певні процеси, він не може приймати рішення, несе відповідальність чи затверджувати зміни мережі без нагляду людини. Враховуючи складність та високу ставку корпоративних мереж, рекомендації штучного інтелекту повинні бути підтверджені інженерами, щоб запобігти дорогим помилкам та простоям. До тих пір, поки штучний інтелект не продемонструє більшу надійність та контекстне прийняття рішень, повністю автономні мережі залишаться амбіцією, а не реальністю.
NetBrain тепер обслуговує понад 2 500 клієнтів-entreprise, включаючи одну третину компаній Fortune 500. Що, на вашу думку, стало ключем до вашого успіху у масштабуванні та здобутті прийняття підприємством?
Наш успіх пояснюється тим, що ми фундаментально змінили спосіб, у який підприємства керують своїми мережами. Традиційне реактивне усунення несправностей більше не масштабується, тому ми стали першопрохідцями у сфері автоматизації мереж без коду, роблячи мережеві операції проактивними, а не тільки реактивними.
Ключовим фактором, який відрізняє нас, є наш цифровий двійник, який забезпечує видимість у реальному часі всієї гібридної мережі, дозволяючи командам автоматизувати діагностику, забезпечувати дотримання золотих інженерних стандартів та запобігати простоям до того, як вони трапляються. У поєднанні з нашим інтегрованим з ІТ-управлінням усуненням несправностей та Трирівневим управлінням змінами підприємства можуть масштабувати автоматизацію навіть у найбільш складних середовищах – без потреби у великому числі розробників.
У кінцевому підсумку NetBrain робить автоматизацію доступною, дозволяючи командам вирішувати проблеми швидше, забезпечувати проектування та підтримувати критично важливі застосунки в робочому стані. Автоматизація, поєднана з точним картографуванням мережі та глибоким розумінням мережі, дозволяє нам вирішувати багато мережевих проблем без додаткового навантаження.
Оглядаючи горизонт на п’ять років, як ви бачите розвиток ландшафту автоматизації мережі, та яку роль, на вашу думку, відіграватиме NetBrain у формуванні майбутнього мережевих операцій, керованих штучним інтелектом?
За наступні п’ять років автоматизація мережі перейде від скриптових завдань та реактивного усунення несправностей до автоматизації, керованої штучним інтелектом, яка динамічно адаптується до змінних умов мережі. Часи ручної діагностики та фрагментованих інструментів нараховані – автоматизація стане основою мережевих операцій, забезпечуючи стійкість, безпеку та гнучкість у масштабі.
Штучний інтелект зробить цю автоматизацію доступною та знижуватиме бар’єр до її використання на всіх рівнях операцій. Він зробить її легшою для отримання та перетворення даних мережі у зрозумілі та корисні відомості, щоб команди могли швидше зменшувати ризики та підвищувати ефективність.
NetBrain знаходиться на передовому краї цієї еволюції. Наш цифровий двійник забезпечує живу модель мережі, дозволяючи штучному інтелекту зрозуміти її проектне призначення та забезпечити його проактивно. Ми ставимо першопрохідцями у сфері генеративної автоматизації, керованої штучним інтелектом, самозцілювання мережі та глибшої інтеграції з ІТ-управлінням, щоб підприємства могли перейти від ручного втручання до повністю автономних операцій. Наша мета проста: зробити автоматизацію мережі інтуїтивною, масштабованою та незамінною – перетворюючи кожного інженера на експерта з автоматизації без потреби у програмуванні.
У найближчі роки мережеві операції, керовані штучним інтелектом, не будуть розкошею, а необхідністю. NetBrain веде цей рух, забезпечуючи, щоб підприємства залишалися вперед планом складності, підтримуючи мережі в безпеці, дотриманні вимог та завжди доступних.
Дякую за велике інтерв’ю, читачі, які бажають дізнатися більше, повинні відвідати NetBrain.
