Paul Arends
Gastbijdrager: Bibi Rosenbach is CEO en medeoprichter van NetOp AI, waar zij leiding geeft aan de visie van het bedrijf op AI-gestuurde netwerkintelligentie en de automatisering van bedrijfsnetwerkactiviteiten. Met diepgaande expertise op het gebied van bedrijfsinfrastructuur, netwerkoperaties en ML-analyses werkt Bibi nauw samen met Cisco-partners en wereldwijde ondernemingen om de netwerkgereedheid voor grootschalige AI-implementaties te beoordelen en te verbeteren.
Netwerkmodernisering op basis van AI
IT-teams komen snel in beweging om het snel evoluerende netwerklandschap te ondersteunen dat nodig is om huidige en toekomstige AI-gestuurde initiatieven te ondersteunen. Naarmate organisaties de acceptatie van AI versnellen, creëert niet-ondersteunde hardware operationele risico’s, verslechtering van de prestaties en blootstelling aan beveiliging, waardoor proactieve modernisering een cruciale stap wordt in de richting van AI-gereedheid.
Het beheren van gedistribueerde netwerken die AI-workloads ondersteunen, brengt een aantal gemeenschappelijke uitdagingen met zich mee: het behouden van consistent inzicht in hybride omgevingen, het identificeren van infrastructuurrisico’s voordat deze de prestaties beïnvloeden, en het prioriteren van moderniseringsinspanningen te midden van de toenemende complexiteit. Best practices leggen steeds meer de nadruk op continue evaluatie, automatisering en gestandaardiseerde rapportage om teams te helpen op schaal weloverwogen beslissingen te nemen.
Best practices voor het ondersteunen van AI-aangedreven netwerkomgevingen
Organisaties die hun netwerken voorbereiden op AI richten zich doorgaans op een aantal belangrijke praktijken:
- Continue beoordeling van de infrastructuur om verouderde hardware, niet-ondersteunde software en configuratielacunes te identificeren die van invloed kunnen zijn op de prestaties of beveiliging.
- End-to-end zichtbaarheid in LAN-, WLAN-, WAN-, SD-WAN- en cloud-verbonden omgevingen om verborgen problemen en terugkerende patronen aan het licht te brengen.
- Gestandaardiseerde, managementklare rapportage maakt snellere besluitvorming en duidelijkere prioriteiten mogelijk zonder afhankelijk te zijn van handmatige analyse of gefragmenteerde tools.
- Automatisering en analyse om de operationele kosten te verlagen en IT-teams in staat te stellen zich te concentreren op herstel in plaats van op het verzamelen van gegevens.
Deze benaderingen helpen organisaties over te stappen van reactieve probleemoplossing naar proactieve netwerkoptimalisatie, een essentiële stap naarmate de AI-workloads groeien.
Deze praktijken toepassen met NetOp AI
NetOp AI ondersteunt deze best practices door AI-gestuurde netwerkbeoordelingsrapportagemogelijkheden te bieden die zijn ontworpen om te schalen. De realtime rapporten over de gezondheid, prestaties en beveiliging van het netwerk helpen infrastructuurrisico’s zoals end-of-life (LDoS) apparatuur, kwetsbaarheden in softwareversies en prestatieverschillen in verschillende omgevingen aan het licht te brengen
Door het verzamelen en analyseren van gegevens te automatiseren, stelt NetOp teams in staat consistente, kant-en-klare beoordelingen te genereren zonder handmatige engineering of de noodzaak om meerdere dashboards aan elkaar te naaien. Op AI gebaseerde correlatie en basisonderwijs zorgen ervoor dat ze zinvol zijn, op verschillende locaties en in tijdvensters.
Naadloze netwerkdetectie en -evaluatie
Door integratie met Cisco-netwerk-API’s kan NetOp automatisch netwerkapparaten ontdekken en naadloos een uitgebreide dataset verzamelen in Meraki-, Catalyst- en gemengde omgevingen. Deze integratie stelt Cisco-partners ook in staat binnen enkele minuten een naadloos onboardingproces te bieden, zorgvuldig ontworpen om intuïtief en eenvoudig te zijn, terwijl wordt voldaan aan de beveiligingsnormen van ondernemingen. Partners kunnen de status van de hardwarelevenscyclus, de prestaties, beveiligingskwetsbaarheden (inclusief LDoS- en niet-Cisco end-of-life-apparatuur) en configuratielacunes in één rapport identificeren en onder de aandacht brengen.
MSP-ondersteuning
Voor Cisco-partners die ook beheerde serviceproviders zijn, ondersteunt NetOp multi-tenancy. MSP’s maken doorgaans gebruik van NetOp AI
- intern om kwetsbaarheden te verminderen, activiteiten te optimaliseren en prioriteit te geven aan middelen
- als een beheerde service om klantnetwerken dynamisch te beoordelen en voortdurende ondersteuning te bieden om de uptime en optimalisatie van het netwerk proactief te verhogen
- als reseller om de gezondheid van het netwerk van de eindklant te beoordelen en kwetsbaarheden te identificeren, waaronder LDoS of andere afgedankte apparatuur
Klaar om te handelen?
Om meer te leren over hoe deze aanpak netwerkmodernisering en AI-gereedheid kan ondersteunen, Bekijk de NetOp AI Network Assessment Reporting-oplossing op de Cisco Marketplace
Wij willen graag weten wat u ervan vindt. Stel een vraag, reageer hieronder en blijf in contact met #CiscoPartners op sociale media!
Facebook door Cisco Partners | @CiscoPartnersX | Cisco LinkedIn-partners
