Netzwerke besser beherrschen

So sorgt KI für Ordnung

Multi-Cloud, Virtualisierung und As-a-Service-Angebote bringen IT-Infrastrukturen ­hervor, bei der traditionelle Methoden der Netzwerkverwaltung an ihre Grenzen stoßen. Dabei lassen sich Netzwerke mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) besser beherrschen.

Künstliche Intelligenz kann Ordnung in die Netzwerkverwaltung bringen.

Künstliche Intelligenz kann Ordnung in die Netzwerkverwaltung bringen.

Moderne Firmennetze sind mit den Anfängen vor einigen Jahrzehnten nicht mehr zu vergleichen. Viele Unternehmen haben mittlerweile den Schritt in Multi-Cloud-Umgebungen gewagt, wodurch Netzwerke immer komplexer wurden. Netzwerke, die nur aus kabelgebundenen PCs bestanden, waren als On-premise-System aufgebaut, ihre Konfiguration war statisch mit wenigen Veränderungen. Der Zugang zu solchen Netzwerken konnte leicht reguliert werden und sie hatten wenig Einfluss auf den tatsächlichen Geschäftserfolg. Netzwerke von heute sind hoch dynamisch mit häufigen manuellen und maschinellen Rekonfigurationen. Ihre Knoten sind zudem häufig gar nicht mehr physischer, sondern virtueller Natur.

Die wachsende Komplexität führte zur Entwicklung von Network Data Analytics (NDA) und Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps). Damit lassen sich umfangreiche Datenströme analysieren, die detaillierte Informationen zur Netzwerk-Performance offenbaren. Mit diesen wertvollen Erkenntnissen fällt es IT-Verantwortlichen leichter, Netzwerke proaktiv zu verwalten.

Eine grundlegende Technologie, die dabei zum Einsatz kommt, ist Machine Learning. Dabei werden kritische Metriken überwacht und analysiert sowie charakteristische Muster identifiziert. In Kombination mit Automatic Event Correlation und Symptomatic Event Suppression sind Netzwerk-Management-Lösungen in der Lage, weniger „Hintergrundrauschen” und stattdessen wertvollere Informationen zu liefern.

Dank fundierter Prognosen, die auf Predictive Analytics beruhen, erhalten IT-Experten Einblicke in den zukünftigen Status ihrer Netzwerke, wie der Software-Anbieter BMC betont. AIOps ermöglicht die Kombination von Predictive Analytics und automatisierter Systemrekonfiguration. Dadurch kann eine Netzwerkverwaltungslösung selbstständige Entscheidungen aufgrund der Vorhersagen treffen und Netzwerkparameter direkt neu konfigurieren, je nach den erwarteten Ereignissen. Das Ziel des AIOps-Ansatzes ist es, einerseits die Mean Time between Failures (MTBF) zu verlängern und andererseits die Mean Time to Repair (MTTR) zu verkürzen. Dabei geht es auch darum, Aufgaben nach ihrer Bedeutung für das Geschäft zu priorisieren. Die Fehler, die den meisten finanziellen Schaden verursachen, sollen schließlich zuerst behoben werden.

Dies ist ein Artikel aus unserer Print-Ausgabe 11/2018. Bestellen Sie ein kostenfreies Probe-Abo.

Mit folgenden Tipps lässt sich modernes Netzwerk-Management realisieren:

1. Konfiguration und Performance von Multi-Cloud-­Infrastrukturen verstehen
Virtuelle Switches, Router, Load Balancer, Firewalls und Cloud-Geräte sind eine reiche Informationsquelle. Allerdings hängt der Umfang an Informationen, die aus einer bestimmten Plattform gewonnen werden können, vom Typ der überwachten Objekte und den Daten, die die relevanten APIs zur Verfügung stellen, ab. Private Clouds ermöglichen eine wesentlich umfangreichere Datenerhebung als Public Clouds. Netzwerk-Management-Lösungen müssen außerdem mit verschiedenen Cloud-Anbietern funktionieren, um mit Multi-Cloud zurechtzukommen.

2. Netzwerksegmentierung erkennen und darstellen
Die Identifizierung von Geräten und Ports, die jedes Overlay umfassen, ist wichtig, um eine Bewertung der Sicherheit (z.B. PCI DSS), Traffic-Priorisierung, Mandantenfähigkeit, virtuelle Netzwerk-Performance und vieles mehr zu ermöglichen.

3. Configuration Chance Detection einsetzen
Durch die zunehmende Häufigkeit von Änderungen in der Netzwerkkonfiguration ist Detektion ein wichtiges Feature, um rechtzeitig Richtlinienverletzungen zu erkennen. Außerdem können Änderungen der Konfiguration mit Veränderungen der Netzwerk-Performance in Bezug gesetzt werden.

4. Netzwerkpfade analysieren
Bei kritischen Anwendungen sind die Pfade, die der Traffic durch das Netzwerk nimmt, entscheidend. Sensible Daten sollten nicht über dasselbe Netzwerk laufen wie IoT-Geräte. Für diese Form der Pfadanalyse verfügen einige Anbieter über Lösungen, die es ermöglichen, Traffic sichtbar zu machen sowie Echtzeitabweichungen in Pfaden zu unsicheren Geräten aufzuzeigen oder Engpässe zu identifizieren.

Bildquelle: Thinkstock/iStock

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