Apstra Cloud-Services – Datenblatt

Der Gesprächsassistent von Marvis nutzt die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) sowie generative KI (GenAI) zum Verständnis von Benutzerabsichten und -zielen. Zudem kontextualisiert er Anfragen in natürlicher Sprache, um gezielte Antworten zu geben, sei es bei der Fehlerbehebung oder bei der Suche nach Datencenter-Dokumentation.

Moderne Geschäftsanwendungen bestehen in der Regel aus Sammlungen von lose gekoppelten Microservices, in denen jeder Service unabhängig entwickelt, bereitgestellt und skaliert werden kann. Es kann eine mühsame Aufgabe sein, zu verstehen, wie die einzelnen Anwendungen/Services in der Fabric zugeordnet sind und wie die Services kommunizieren. App-/Service Awareness bietet in Verbindung mit Apstra eine visuelle Darstellung von Anwendungs- und Servicedaten, simplifiziert die Aufgaben der Implementierung und Verwaltung von Services und stellt Ihnen die benötigten Informationen direkt zur Verfügung.

Durch die Kombination und Verbesserung bestehender Netzwerküberwachungsprotokolle wie sFlow, NetFlow, IPFIX und IFA mit dem umfassenden Graphdatenwissen von Apstra erhalten Sie einen umfassenden Überblick über das Netzwerk. Sie können die Beziehungen zwischen Netz- und Servicedaten direkt abfragen und Einblicke gewinnen, die mit herkömmlichen Datenbanken oder durch Springen zwischen Tabellen nur schwer zu finden oder abzuleiten wären. App-/Service Awareness vermittelt Ihnen ein tieferes Verständnis für die geschäftskritischen Systeme mit logischem und physischem Topologiebewusstsein. 

App-/Service Awareness fügt dem Apstra Netzwerkwissensgraphen Daten hinzu, um Folgendes bereitzustellen:

• Visibilität, wo Services sich an das Netzwerk anschließen und darauf zugreifen
• Visuelles Verständnis der Zuordnung „Service to Resource“
• Kenntnisse darüber, wie Services kommunizieren
• Ressourcennutzung, die von jedem Service verbraucht wird

Anhand dieser Informationen können Sie genau nachvollziehen, welche Services durch den Ausfall eines Ports oder einer Verbindung oder durch eine Leistungsverschlechterung beeinträchtigt würden. Dies ist für die Planung von entscheidender Bedeutung, um eine angemessene Leistung und Ausfallsicherheit der Services zu gewährleisten. In Kombination mit der Auswirkungsanalyse-Funktion hilft es auch, die Ursache von Serviceproblemen schnell zu ermitteln, Störungen zu eliminieren und die mittlere Zeit bis zur Lösung zu reduzieren.

Wenn Probleme in der Datencenter-Fabric auftreten, führt dies oft zu einer Flut von Warnmeldungen. Sie zu sortieren und zusätzliche Abfragen manuell auszuführen, um die Auswirkungen zu verstehen, Prioritäten zu setzen, Fehler zu beheben und das Problem zu lokalisieren, ist zeitraubend und kommt zu einem denkbar ungünstigen Zeitpunkt: wenn Ihre Services ausgefallen sind und die Produktivität Ihres Unternehmens in Gefahr ist. Mit der Auswirkungsanalyse müssen Sie sich darum keine Sorgen mehr machen. Es befragt die Graphdatenbank, überwacht den Datenstrom und ordnet die Netzwerkbedingungen den Anwendungs-/Serviceproblemen über die Beziehungen hinweg zu. So können Sie schnell erkennen, wie sich Anomalien auf andere Teile des Unternehmens auswirken.

Die Auswirkungsanalyse nutzt die Vorteile von KI- und ML-Modellen, um die Erfahrung mit der Fehlerbehebung zu revolutionieren:

• Reduzierte Alarmmüdigkeit: Durch die Zuordnung von Bedingungen und Auswirkungen führt die Auswirkungsanalyse Informationen zusammen und hilft Ihnen zu unterscheiden, welche Anomalien mit dem Problem zusammenhängen und welche Nebeneffekte sind oder in keinem Zusammenhang stehen. So können Sie sich auf die kritischen Probleme konzentrieren, ohne von irrelevanten Warnmeldungen überfordert zu werden
• Klare Darstellung von Problemen und Auswirkungen: Die Auswirkungsanalyse bietet einen umfassenden Überblick über die Probleme, die Ihre Anwendungen betreffen. Sie erhalten ein besseres Verständnis der Probleme und ihrer Auswirkungen, sodass Sie sie Prioritäten setzen und die Probleme effizienter lösen können
• ML für die Anomalieanalyse: Mithilfe von ML-Algorithmen analysiert die Auswirkungsanalyse Daten aus der Graphdatenbank, rohe Telemetriedaten und Netzwerkquellen, um Bedingungen und deren Auswirkungen darzustellen. Dieser Prozess minimiert die Spekulationen bei der Fehlerbehebung weiter
• Vergleichen Sie Zustände zwischen verschiedenen Zeiten: Mit der Auswirkungsanalyse können Sie den Zustand Ihrer Ressourcen zu verschiedenen Zeiten vergleichen. Diese Funktion hilft Ihnen dabei, Trends, Muster und potenzielle Engpässe zu identifizieren, die die Leistung Ihrer Anwendungen beeinträchtigen könnten
• Schnellere Wiederherstellung: Mit einem besseren Verständnis der Schwierigkeiten und ihrer Auswirkungen können Sie Probleme schnell beheben und Ihre Anwendungen in kürzester Zeit wieder zum Laufen bringen

Apstra Cloud-Services umfasst Support für benutzerdefinierte Dashboards, die Einblicke in Metriken von Interesse bieten, einschließlich Inventar und Ressourcennutzung. Betreiber, die mehrere Datencenter von Apstra verwalten (z. B. in verschiedenen Regionen oder Organisationen), können eine globale Ansicht aller Netzwerke anzeigen oder die Ansicht auf bestimmte Standorte filtern.

Benutzer können aus einer Reihe von Dashboard-Widgets zur Anzeige auswählen:

• „Top-Talker“
• Cluster-Zustand und -Versionen
• Top-Geräte nach Portanzahl
• Top-Anomalien
• Inventar: Geräte und virtuelle Netzwerke
• Portaktivität
• Zusammenfassende Übersicht: Gesamtzahl der Standorte, Geräte, Services und Anomalien
• Geografische Standorte von Apstra
• Apstra-Versionen
• Details der Zusammenfassung der Standorte
• Standortvergeiche

Da Apstra von Natur aus anbieterunabhängig ist und sich sowohl für Juniper als auch viele Switching-Geräte anderer Anbieter eignet, verfügen auch die Apstra Cloud-Services über diese herstellerübergreifenden Eigenschaften. Dies ermöglicht die gleiche Visibilität der Services, Datencenter-Netzwerkintegrität, Anomalieerkennung, Auswirkungsanalyse und empfohlenen Aktionen, egal welche Switching-Anbieter genutzt werden.

ACS ist Cloud-basiert, während Apstra standortbasiert ist. Eine Verbindung dieser beiden Anwendungen wird über eine sichere WebSocket-Anbindung mit Unterstützung für REST API-Anfragen/-Antworten und das Streaming von Telemetriedaten und Warnmeldungen ermöglicht.

Apstra Cloud-Services sind in Apstra je nach Lizenzierungsstufe enthalten.

Juniper Networks ist davon überzeugt, dass Konnektivität nicht dasselbe ist wie eine großartige Verbindung. Die KI-native Netzwerkplattform von Juniper ist komplett auf die Nutzung von KI ausgelegt, um kontinuierlich herausragende, äußerst sichere Benutzererfahrungen vom Edge bis zum Datencenter und zur Cloud bereitzustellen. Weitere Informationen finden Sie unter juniper.net. Alternativ können Sie Juniper auf X (vormals Twitter), LinkedIn und Facebook folgen.

1000796 – 001 – DE SEPTEMBER 2024