Лінґпін Ґао, засновник, генеральний директор і голова компанії NetBrain Technologies – Інтерв’ю Серія

Лінґпін Ґао, засновник, генеральний директор і голова компанії NetBrain Technologies, заснував компанію у 2004 році з місією спрощення управління мережею. До заснування NetBrain пан Ґао був головним архітектором мережі у компанії Thomson Financial, де він керував складностями великих корпоративних мереж і зіткнувся з проблемами підтримання продуктивності мережі.

Пан Ґао має досвід роботи в різних галузях бізнесу, включаючи управління, інженерію та міжнародний бізнес у сфері мереж, програмного забезпечення та автомобільної промисловості. Він має ступінь бакалавра та магістра в галузі 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 їхніх гібридних середовищ, а також автоматизує завдання по всьому ІТ-workflow. Сьогодні понад 2 400 найбільших підприємств і постачальників послуг у світі використовують NetBrain для автоматизації документації мережі, прискорення розслідування проблем та посилення безпеки мережі, а також інтегруються з багатим екосистемою партнерів. NetBrain має штаб-квартиру у місті Берклі, штат Массачусетс, та має співробітників у Сполучених Штатах, Канаді, Німеччині, Великій Британії, Індії та Китаї.

Що спонукало вас заснувати NetBrain у 2004 році? Чи були певні проблеми, з якими ви зіткнулися у Thomson Financial, які змусили вас побачити прогалину в управлінні мережею?

На початку своєї кар’єри я провів п’ять років інженером мережі у компанії Thomson Financial. Я пам’ятаю, як одного разу мене викликали у центр управління мережею на виході з будівлі, і я провів всю ніч, допомагаючи розслідувати проблему. Виявилося, що один із комутаторів Cisco був оновлений, і це змінило важливу конфігурацію. Я запитав себе, чому це зайняло так багато часу, хоча у нас була ціла команда розумних інженерів, які працювали над цим. Звичайно, мусить бути кращий спосіб.

Я зрозумів, що причиною складності розслідування була відсутність даних. Під час тих довгих ночей інженери завжди запитують однакові кілька питань. З яких пристроїв складається моя мережа? Як виглядає базовий стан? Хто створив це, і чому воно налаштовано саме так? Я заснував NetBrain, щоб зробити відповідаю на ці питання легше.

Я знав, що якщо дані мережі були б більш доступними, проблеми можна було б вирішувати значно швидше. На моїй першій роботі вам доводилося брати пейджер і стопку схем мережі з собою, коли ви йшли у відпустку! Моя мета для NetBrain полягала у тому, щоб надати інженерам швидкий і легкий доступ до даних мережі,必要их для вирішення проблем, а також надати їм можливість легко автоматизувати свої завдання, щоб їх можна було масштабувати та виконувати проактивно, а не реактивно. Якщо ми можемо виявити та виправити проблему до того, як вона вплине на кінцевого користувача, то ніхто не мусить проводити всю ніч, розслідуючи проблему! Тепер, через 20 років, моя мета починає здійснюватися з NetBrain.

NetBrain стала першопрохідцем у сфері автоматизації мереж без використання коду. Як ви прийшли до розробки рішення без використання коду замість традиційної автоматизації на основі скриптів чи програмування?

Ми хотіли вирішити критичні проблеми, з якими стикаються команди мережевих операцій, знижуючи бар’єр для прийняття та використання автоматизації мережі, а також роблячи її доступною для всіх рівнів ІТ-навичок. Ми розглядаємо автоматизацію як засіб використання досвіду інженерів мережі для створення автоматизації, що робить 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 клієнта. Таких людей просто не вистачає (і вони дорогі!). Проекти, які поєднують програмістів з інженерами мережі, часто призводять до створення відносно небагато автоматизацій, які можуть вирішувати лише обмежений набір проблем, а не зупиняти їх повторення.

Автоматизація без використання коду робить її достатньо легкою для розгортання та масштабування автоматизації по гібридних мережах, так що її можна використовувати для багатьох проблем – майже будь-якого повторюваного завдання. Це призводить до зміни мислення, при якому команди NetOps та інші ІТ-команди будуть розглядати автоматизацію як своє перше рішення для більшості проблем, а не як “останню надію”, зарезервовану лише для кількох високопріоритетних питань.

Як штучний інтелект посилює можливості автоматизації мереж NetBrain, особливо у сфері розслідування та забезпечення безпеки?

Функції, засновані на штучному інтелекті, були одним із основних оновлень у останній версії NetBrain, Next-Gen Release 12 (R12). Однією з цих можливостей є GenAI LLM Co-Pilot, який може оцінювати, оркеструвати та підсумовувати результати автоматизації мережі за допомогою природної мови. Цей AI Co-Pilot служить технологічним перекладачем, що дозволяє користувачам взаємодіяти з автоматизацією без використання коду без потреби у великих знаннях. Ми плануємо продовжувати розширювати наші можливості штучного інтелекту у майбутніх релізах.

Наш чат-бот також функціонує як віртуальний інструмент самопослуги, що дозволяє командам операцій та безпеки зібрати 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 розслідування, управління змінами та оцінки робочих процесів.

У широкому сенсі ми розглядаємо автоматизацію як засіб масштабування процесів NetOps до машини, а штучний інтелект – як засіб взаємодії людей з цими автоматизаціями та мережею в цілому. Разом вони допомагають звузити прогалину знань у командах ІТ, 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 знаходиться у відпустці, в іншій країні чи недоступна? Автоматизація та штучний інтелект допомагають поділитися знаннями цієї людини з рештою ІТ-команди без потреби у глибоких інженерних та програмних знаннях.

Як цифровий двійник NetBrain працює та яким чином він приносить користь організаціям, які керують гібридними та багатохмарними мережами?

Цифровий двійник NetBrain – це жива модель клієнтських мереж з多численними постачальниками, яка включає намір, пересилання трафіку, топологію та дані про пристрої та підтримує автоматизацію без використання коду та динамічні карти. На відміну від інших цифрових двійників, наш шар наміру містить велику колекцію мережевих конфігурацій та проектів рівня служби, які є необхідними для ефективної доставки будь-яких вимог до застосунків.

Іншою унікальною особливістю нашого цифрового двійника є те, що він надає дані в реальному часі по всіх рівнях, створюючи більш безшовну та інтегровану систему. Нашим клієнтам гарантовано отримання розрахунків базового та історичного шляху пересилання трафіку по багатохмарним та гібридним середовищам, а також реального часу топології та конфігурацій традиційних, віртуальних та хмарних компонентів у нашій гібридній мережі. Це, у поєднанні з автообнаруженням мережі, усуває необхідність ручного створення статичних схем мережі та постійно оновлює кожну складову багатовендорної мережі. Перевага реального часу даних полягає у можливості працювати більш ефективно всередині без турботи про помилки людини при роботі в одному пристрої, який підтримує відкриття традиційних, віртуальних та хмарних пристроїв.

Багато компаній стикаються з простоями мережі та розслідуванням. Як автоматизація NetBrain, керована штучним інтелектом, допомагає зменшити середній час відновлення (MTTR)?

NetBrain зменшує MTTR, роблячи розслідування 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 розслідування до того, як вони вплинуть на користувача
• Автоматично проводить базові діагностичні тести щоразу, коли відкривається квиток
• Автоматично закриває квитки
• Представляє можливі рішення або причини проблем
• Надає іншим ІТ-командам легкий доступ до даних мережі

Дажи невеликі заощадження часу швидко накопичуються у масштабі – один із наших клієнтів оцінив, що NetBrain заощадив їм 16 000 годин розслідування у 2022 році на близько 63 000 квитків, автоматизуючи серію повторюваних діагностичних тестів. У цілому ці можливості роблять розслідування більш ефективним та зменшують MTTR безпосередньо. Вони також дозволяють інженерам рівня 1 вирішувати більше проблем самостійно та зменшують ескалації. Це часто називається “зсувом уліво”. Це звільняє більше часу для старших інженерів, щоб проводити його на більш складному розслідуванні.

З ростом гібридних хмарних та SDN-оточень, як NetBrain забезпечує повну спостережливість та відповідність вимогам по всім різноманітним інфраструктурам?

NetBrain забезпечує повну спостережливість та відповідність вимогам по гібридних хмарних та SDN-оточеннях. Ми безшовно підтримуємо багатоклаудові інфраструктури, такі як AWS, Microsoft Azure та Google Cloud Platform, а також традиційні мережі, SD-WAN та SDN-розгортання.

Наша платформа дозволяє клієнтам моніторити зміни конфігурації хмари в реальному часі, автоматизувати постійні оцінки відповідності вимогам, та відстежувати розвиток конфігурацій мережі через інтуїтивну панель управління. Крім того, NetBrain надає багаторівневу спостережливість безпеки, безперервно оцінюючи безпеку хмари по мережевому, серверному, даних та застосунковому рівнях.

Для тканин SDN NetBrain підвищує видимість та робить знання SDN легко доступними для команд. Використовуючи автоматизацію, організації можуть масштабувати експертизу SDN, прискорюючи реакцію на інциденти. Наш підхід “зсув уліво” проактивно визначає причини коріння та вирішує проблеми центру даних на раннішій стадії циклу життєвого циклу мережевої підтримки, суттєво зменшуючи MTTR.

Як NetBrain адаптувався до нових кібербезпекових викликів, особливо з ростом проблем щодо уразливості безпеки мережі?

Кіберзагрози швидко еволюціонують, і традиційні реактивні підходи до безпеки вже не можуть впоратися з цим. NetBrain адаптувався, зробивши мережеву безпеку проактивною та автоматизованою, допомагаючи ІТ-командам виявляти неправильні конфігурації та уразливості до того, як їх можуть використати атакувальники.

Ми пропонуємо Трійну захист змін, який валідує кожну мережеву зміну проти політик безпеки до, під час та після впровадження. Це забезпечує відповідність вимогам та запобігає непередбаченому впливу. Наша автоматизація також безперервно аудитує конфігурації, виявляє відхилення та інтегрується з платформами ІТ-управління послугами та безпекою для впровадження найкращих практик у реальному часі.

Використовуючи штучний інтелект та автоматизацію, NetBrain допомагає підприємствам зменшити помилки людини, покращити час реакції та запобігти пробілам у безпеці, забезпечуючи, щоб мережі залишалися безпечними без додаткової операційної складності.

Враховуючи можливість NetBrain усунути простої мережі та покращити забезпечення безпеки, чи бачите ви майбутнє, у якому мережі, керовані штучним інтелектом, стають повністю автономними?

По мірі розвитку мереж, керованих штучним інтелектом, вони поступово замінюють традиційні методи мережі. Однак повна автономія залишається майбутньою можливістю, а не негайною реальністю.

Штучний інтелект відіграє важливу роль у спрощенні NetOps, автоматизуючи трудомісткі завдання. Наприклад, ідентифікація та каталогізація компонентів ІТ-інфраструктури – традиційно довгий процес – тепер можуть бути значно прискорені. З технологією цифрового двійника, заснованою на штучному інтелекті, завдання, такі як діагностика проблеми з тунелем BGP, можуть бути скорочені з двох годин до десяти хвилин. Штучний інтелект також допомагає звузити прогалину знань у командах ІТ, захоплюючи роки досвіду експертів та роблячи його доступним інженерам усіх рівнів. Коли виникає проблема, штучний інтелект не тільки допомагає у діагностиці, але також пропонує корективні дії, наступні кроки та процедури подальших дій – суттєво зменшуючи час реакції та дозволяючи командам вирішувати проблеми швидше.

Тим не менш, штучний інтелект усе ще має обмеження. Хоча він може аналізувати дані, пропонувати оптимізації та автоматизувати певні процеси, він не може приймати рішення, брати на себе відповідальність чи затверджувати зміни мережі без нагляду людини. Ураховуючи складність та високу ставку корпоративної мережі, рекомендації штучного інтелекту повинні бути затверджені 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 аспірацією, а не реальністю.

NetBrain тепер обслуговує понад 2 500 підприємств-клієнтів, включаючи одну третину компаній Fortune 500. Що, на вашу думку, стало ключем до вашого успіху у масштабуванні та здобутті прийняття підприємствами?

Наш успіх полягає у фундаментальній трансформації того, як підприємства керують своїми мережами. Традиційне реактивне розслідування вже не масштабується, тому ми стали першопрохідцями у сфері автоматизації мереж без використання коду, зробивши мережеві операції проактивними, а не тільки реактивними.

Ключовим диференціатором є наш цифровий двійник, який надає реальний час видимості всієї гібридної мережі, дозволяючи командам автоматизувати діагностику, забезпечувати золоті інженерні стандарти та запобігати простоям до того, як вони стаються. У поєднанні з нашим інтегрованим з ІТ-управлінням розслідуванням та Трійним захистом змін підприємствам можна масштабувати автоматизацію по навіть найбільш складних середовищах без потреби у великому числі розробників.

У кінцевому підсумку NetBrain робить автоматизацію доступною, дозволяючи командам вирішувати проблеми швидше, забезпечувати проектні наміри та підтримувати критично важливі застосунки безперебійно. Автоматизація, поєднана з точним картографуванням мережі та глибоким розумінням мережі, дозволяє нам вирішувати багато проблем NetOps без додаткової складності.

Оглядаючи перспективу на п’ять років, як ви бачите розвиток ландшафту автоматизації мережі, та яку роль, на вашу думку, NetBrain відіграє у формуванні майбутнього мережевих операцій, керованих штучним інтелектом?

За наступні п’ять років автоматизація мережі перейде від скриптових завдань та реактивного розслідування до автоматизації, керованої штучним інтелектом, яка динамічно адаптується до змінних умов мережі. Дні ручної діагностики та фрагментованих інструментів будуть позаду – автоматизація буде хребтом мережевих операцій, забезпечуючи стійкість, безпеку та гнучкість у масштабі.

Штучний інтелект зробить цю автоматизацію доступною та знижує бар’єр до її використання на всіх рівнях операцій. Він зробить її легшою для отримання та адаптації даних мережі до зрозумілої та значущої інформації, щоб команди могли зменшити ризик та здобути ефективність швидше.

NetBrain знаходиться на передовій цієї еволюції. Наш цифровий двійник надає живу модель мережі, дозволяючи штучному інтелекту зрозуміти її проектні наміри та забезпечити їх проактивно. Ми стали першопрохідцями у сфері автоматизації, керованої GenAI, 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 – перетворити 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 попереду складності, підтримуючи мережі безпечними, відповідними вимогам та завжди доступними.

Дякую за чудове інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати NetBrain.