Netzwerk-Management per Cloud
Vogelperspektive
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
KI im Netzwerk-Management
Künstlicher Intelligenz (KI) kommt im Cloud-basierten Netzwerk-Management eine tragende Rolle zu. Zeitgemäße Lösungen verfügen über eine KI-basierte Anomalie-Erkennung, die in die Überwachung von Zustandsmetriken eingebunden ist. Sie stellt fest, wann Netzwerkknoten oder Standorte Anomalien aufweisen, die sich auf die Clients auswirken, etwa durch hohe Verbindungsausfälle oder eine geringe Kapazität. Das Netzwerk-Management nutzt daher Algorithmen zur Erkennung von Ereignismustern: Auf dieser Basis extrahiert es aussagekräftige Ereignisse, Ursachen und damit verbundene Probleme mit Konfigurationen, anderen Ereignissen oder Zustandsdaten, die nicht miteinander in Zusammenhang zu stehen scheinen. Durch KI abgeleitete Dateneinblicke helfen der IT, den Betriebszustand des Netzwerks auf einen Blick zu erkennen und zu überwachen.
Wichtig indes für Unternehmen, die sich für eine solche Lösung entscheiden: Wie die Cloud-Nutzung an sich, so muss natürlich auch das Netzwerk-Management ein Maß an Flexibilität mitbringen, das der Digitalisierung angemessen ist. Stimmige Cloud-Bereitstellungsoptionen für das Netzwerk-Management ermöglichen die Nutzung aus der Public Cloud, der Private Cloud und selbst aus einem lokalen Rechenzentrum. Denn auch die eigene Private-Cloud-Instanz muss dabei in der Lage sein, Millionen angebundener Access Points, Switches und Router zu verwalten. Oder das Unternehmen setzt auf ein regionales Private-Cloud-Rechenzentrum (Regional Datacenter, RDC), es kann dieselben Vorteile und Funktionen wie die Public Cloud bieten. Ein privates RDC lässt sich auch innerhalb der Infrastruktur eines Partners unterbringen. Privates Hosting schließlich ist eine ideale Lösung für Managed Service Provider oder Unternehmen, die die Skalierbarkeit und Elastizität der Cloud mit zusätzlicher Kontrolle über das Hosting in ihrem eigenen Rechenzentrum oder innerhalb ihrer eigenen segmentierten RDC-Instanzen im Rechenzentrum eines Cloud-Providers wie AWS verbinden wollen. Selbstverständlich muss ein modernes Netzwerk-Management Cloud-agnostisch sein: Es muss dem Anwender überlassen bleiben, ob er die Lösung via Google Cloud, AWS oder Microsoft Azure einsetzt.
Betreibt ein Anwender sein Netzwerk-Management autonom, so ist er, was die Leistungsfähigkeit betrifft, auf die wenigen Werte angewiesen, die ihm seine Telemetriedaten darstellen können. Namhafte Anbieter von Cloud-Lösungen können ihm jedoch anonym operative und leistungsbezogene Kennzahlen zahlreicher anderer Unternehmen zu Vergleichszwecken zur Verfügung stellen. Dafür nehmen sie täglich mehrere PBytes an Telemetriedaten aus verschiedenen Kundennetzwerken auf. Im Hintergrund erfolgt dann eine Analyse der Integrität und der Verhaltensmuster von Daten. Data-Science- und Machine-Learning-Algorithmen werden auf die Datensätze angewandt, um genaue und aussagekräftige Einblicke in Systemdaten zu erhalten. Der Datenhorizont ist dabei bestenfalls unbegrenzt. Das heißt, dass der komplette umfangreiche Datensatz für die gesamte Service-Dauer zur Verfügung steht. Netzwerkinfrastruktur-, Client- und Anwendungsdaten sind somit in Echtzeit und als Verlauf verfügbar. Mit Zeitschiebereglern kann sich das Administrationsteam dann auf Zeitabschnitte konzentrieren, die von besonderem Interesse sind.
Mit einem leistungsfähigen, Cloud-basierten Netzwerk neuester Prägung können Unternehmen Netzwerkvorgänge End-to-End und vom Edge bis zum Datacenter automatisieren, neue Analysen erstellen, schneller skalieren sowie die Endanwendungserfahrung sichern und optimieren. Es ist Zeit für Cloud-basiertes Netzwerk-Management.
Olaf Hagemann ist Director Systems Engineering DACH bei Extreme Networks.
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