Lingping Gao, Netbrain Technologies의 창립자, CEO 및 회장 – 인터뷰 시리즈

Lingping gaoNetBrain Technologies의 창립자, 최고 경영자 및 회장은 2004 년에 네트워크 관리를 단순화하는 임무를 수행하여 회사를 설립했습니다. NetBrain을 설립하기 전에 Gao는 Thomson Financial의 최고 네트워크 설계자로 대규모 엔터프라이즈 네트워크의 복잡성을 관리하고 네트워크 성능을 유지 해야하는 과제를 경험했습니다.

Mr. Gao는 네트워킹, 소프트웨어 및 자동차 산업 내에서 관리, 엔지니어링 및 국제 비즈니스를 포함하여 여러 비즈니스 분야에서 경험을 보유하고 있습니다. 그는 Tsinghua University에서 자동차 공학 학사 학위와 BA를, Yale University에서 MS를 개최했습니다.

2004 년에 설립 netbrain 네트워크 자동화의 시장 리더입니다. 이 기술 플랫폼은 네트워크 엔지니어에게 하이브리드 환경에서 엔드 투 엔드 가시성을 제공하면서 IT 워크 플로우에서 작업을 자동화합니다. 오늘날 세계 최대의 기업 및 관리 서비스 제공 업체 중 2,400 개 이상이 NetBrain을 사용하여 네트워크 문서를 자동화하고, 문제 해결을 가속화하며, 네트워크 보안을 강화하면서 파트너의 풍부한 생태계와 통합됩니다. Netbrain은 매사추세츠 주 벌링턴에 본사를두고 있으며, 미국과 캐나다, 독일, 영국, 인도 및 중국의 직원이 있습니다.

2004 년 Netbrain을 시작하게 된 계기는 무엇입니까? Thomson Financial에서 직면 한 특정 과제가 있었기 때문에 네트워크 관리의 차이를 보게 되었습니까?

경력 초기에 저는 Thomson Financial의 네트워크 엔지니어로 5 년을 보냈습니다. 언젠가 건물 밖으로 나가서 NOC로 끌려 가서 밤새 문제를 해결하는 데 도움을주는 것을 기억합니다. Cisco 스위치가 업그레이드되었고 중요한 구성을 변경 한 것으로 나타났습니다. 스마트 엔지니어 팀 전체가 작업을 수행했지만 왜 그렇게 오래 걸렸는지 궁금한 점을 기억합니다. 확실히 더 나은 방법이 있어야합니다.

문제 해결이 어려운 이유는 데이터 부족이라는 것을 깨달았습니다. 그 긴 밤 동안 엔지니어들은 항상 같은 몇 가지 질문을합니다. 내 네트워크는 어떤 장치로 만들어 졌습니까? 기준선은 어떻게 생겼습니까? 누가 이것을 만들었고, 왜 이런 식으로 구성됩니까? 나는 그 질문에 쉽게 대답하기 위해 Netbrain을 시작했습니다.

네트워크 데이터에 더 쉽게 액세스 할 수 있다면 문제가 훨씬 빨리 해결 될 수 있다는 것을 알고있었습니다. 그 첫 번째 직업에서는 휴가를 갈 때마다 호출기와 네트워크 다이어그램 더미를 가져 가야합니다! NetBrain에 대한 나의 비전은 엔지니어들에게 문제를 해결하는 데 필요한 네트워크 데이터에 빠르고 쉽게 액세스 할 수 있도록하는 것이었고, 작업을 쉽게 자동화하여 반응 적으로 스케일링하고 적극적으로 수행 할 수 있도록하는 방법을 제공하는 것이 었습니다. 최종 사용자에게 영향을 미치기 전에 문제를 잡아서 해결할 수 있다면 아무도 밤새도록 문제 해결을 소비 할 필요가 없습니다! 이제 20 년 후, 내 비전은 Netbrain과 결실을 맺고 있습니다.

NetBrain은 네트워크 관리를 위해 No-Code 자동화를 개척했습니다. 전통적인 스크립팅 또는 프로그래밍 기반 자동화 대신 No-Code 솔루션을 개발하는 사고 과정은 무엇입니까?

우리는 네트워크 자동화를 채택하고 사용하는 데 대한 장벽을 낮추면서 모든 수준의 IT 기술에 액세스 할 수 있도록 네트워크 운영 팀이 직면 한 중요한 과제를 해결하고 싶었습니다. 우리는 자동화가 네트워크 엔지니어의 전문 지식을 활용하여 자동화를 생성하여 플랫폼을 네트워크 운영 문화에보다 유용하고 뿌리 내리는 것으로보고 있습니다.

스크립트 기반 DIY 네트워크 자동화에는 Python과 같은 코딩을 알고 있으며 높은 수준의 네트워킹 및 CLI 지식이있는 엔지니어가 필요합니다. 특정 기술 세트를 가진 사람은 충분하지 않습니다. 코더와 네트워크 엔지니어와 짝을 이루는 프로젝트는 재발을 막는 대신 제한된 문제를 해결할 수있는 비교적 적은 자동화를 생성합니다.

코드가없는 자동화를 사용하면 하이브리드 네트워크를 통해 자동화를 쉽게 배포하고 스케일로 확장하여 많은 문제에 사용할 수 있습니다. 이로 인해 NetOps 및 기타 IT 팀이 몇 가지 우선 순위가 높은 문제에 대해서만 예약 된 “최후의 수단”이 아니라 대부분의 문제에 대한 첫 번째 솔루션으로 자동화를 찾는 사고 방식의 변화로 이어집니다.

AI는 점점 더 엔터프라이즈 IT 운영을 형성하고 있습니다. AI는 특히 문제 해결 및 보안 집행에서 NetBrain의 네트워크 자동화 기능을 어떻게 향상 시키는가?

AI 기반 기능은 NetBrain의 최신 버전 인 Next-Gen Release 12 (R12)의 주요 업데이트였습니다. 이러한 기능 중 하나에는 Genai LLM 공동 부양사가 포함되어 있으며 자연어를 사용하여 네트워크 자동화 결과를 평가, 조정 및 요약 할 수 있습니다. 이 AI 공동 필롯은 기술 번역기 역할을하여 사용자가 광범위한 교육 없이도 No-Code Automation에 참여할 수 있도록합니다. 다가오는 릴리스에서 AI 기능을 계속 확장 할 계획입니다.

우리의 챗봇은 또한 가상 셀프 서비스 도구 역할을하여 운영 및 보안 팀이 필수 네트워크 정보를 수집 할 수 있도록하여보다 전략적인 활동을위한 귀중한 NetOps 리소스를 보존 할 수 있습니다. 사용자는 자연어로 질문을 제기하고 직관적 인 문제 해결을 촉진하고 문제 해결, 변경 관리 및 평가 워크 플로우를 자동화 할 수 있습니다.

광범위하게, 우리는 자동화를 NetOps 프로세스를 기계 규모로 확장하는 방법으로, 사람들이 자동화 및 네트워크와 상호 작용할 수있는 방식으로 AI를 볼 수 있습니다. 그들은 함께 수년간의 전문가 경험을 포착하고 모든 수준의 엔지니어가 이용할 수 있도록 IT 팀 내에서 지식 격차를 해소하는 데 도움이됩니다. 거의 모든 기업에는 모든 네트워킹 문제를 해결하는 방법을 알고있는 엔지니어가 있습니다. 그러나 그 사람이 휴가, 다른 나라에서 또는 이용할 수 없을 때 어떻게합니까? 자동화 및 AI는 깊은 엔지니어링 및 코딩 기술없이 그 사람의 지식을 나머지 IT 팀과 공유하는 데 도움이됩니다.

NetBrain의 디지털 트윈 기술의 작동 방식과 하이브리드 및 멀티 클라우드 네트워크를 관리하는 조직에 어떤 도움이되는지 우리를 안내해 주시겠습니까?

NetBrain의 Digital Twin은 의도, 트래픽 전달, 토폴로지 및 장치 데이터를 통합 한 클라이언트의 멀티 벤더 네트워크의 라이브 모델이며 노 코드 자동화 및 동적 맵을 지원합니다. 다른 디지털 쌍둥이와 달리, 우리의 의도 계층에는 모든 응용 프로그램 요구 사항을 효과적으로 제공하는 데 필수적인 네트워크 구성 및 서비스 수준 설계가 있습니다.

디지털 트윈의 또 다른 독특한 특징은 모든 레이어에서 실시간 데이터를 제공하여보다 원활하고 통합 된 시스템을 생성한다는 것입니다. 우리의 고객은 멀티 클라우드 및 하이브리드 환경에 걸친 기준선 및 역사적 전달 경로뿐만 아니라 하이브리드 네트워크를 통한 기존, 가상 및 클라우드 기반 구성 요소의 실시간 토폴로지 및 구성에 대한 라이브 계산이 보장됩니다. 이는 네트워크 자동 발견과 결합하여 정적 네트워크 맵을 수동으로 생성하고 연결된 멀티 벤더 네트워크의 모든 구성 요소를 지속적으로 업데이트 할 필요가 없습니다. 실시간 데이터의 이점은 전통적인, 가상 및 클라우드 기반 장치의 발견을 지원하는 단일 장치에서 작업하면서 인적 오류에 대한 걱정없이보다 효율적으로 작업하는 기능입니다.

많은 회사들이 네트워크 가동 중지 시간 및 문제 해결으로 어려움을 겪고 있습니다. NetBrain의 AI 구동 자동화는 수리 시간 수리 시간 (MTTR)을 어떻게 줄이는 데 어떻게 도움이됩니까?

NetBrain은 문제 해결을보다 효율적이고 간소화하여 MTTR을 줄입니다. AI 구동 자동화는 여러 가지 방법으로이를 수행합니다.

• 공유 가능한 입사 요약 대시 보드를 자동으로 작성합니다.
• 사용자에게 영향을 미치기 전에 문제 해결 문제를 감지하기 위해 자동 모니터링을 수행합니다.
• 티켓이 열릴 때마다 기본 진단 테스트를 자동으로 수행합니다.
• 자동으로 티켓을 닫습니다
• 문제에 대한 구제 또는 가능한 원인을 제안하십시오
• 다른 IT 팀에 네트워크 데이터에 쉽게 액세스 할 수 있습니다

소규모 시간 절약 화합물조차도 규모가 빠르게 확장됩니다. 고객 중 한 명이 NetBrain이 일련의 일상적인 진단 테스트를 자동화하여 2022 년에 약 63,000 티켓으로 16,000 개의 문제 해결 시간을 절약했다고 ​​추정했습니다. 대체로 이러한 기능은 문제 해결을보다 효율적으로 만들고 MTTR을 직접 줄입니다. 또한 레벨 1 엔지니어는 스스로 더 많은 문제를 해결하고 에스컬레이션을 줄일 수 있습니다. 이것을 종종“왼쪽으로 이동”이라고합니다. 선임 엔지니어가 더 어려운 문제 해결에 더 많은 시간을 할애 할 수 있습니다.

하이브리드 클라우드 및 SDN 환경이 증가함에 따라 NetBrain은 어떻게 다양한 인프라에서 엔드 투 엔드 네트워크 관찰 가능성과 준수를 보장합니까?

NetBrain은 하이브리드 클라우드 및 SDN 환경에서 포괄적 인 네트워크 관찰 가능성 및 준수를 보장합니다. 우리는 AWS, Microsoft Azure 및 Google Cloud 플랫폼과 같은 다중 클라우드 인프라뿐만 아니라 기존 네트워크, SD-WAN 및 SDN 배포를 완벽하게 지원합니다.

당사의 플랫폼을 통해 클라우드 구성 변경을 실시간으로 모니터링하고, 지속적인 준수 평가를 자동화하며, 직관적 인 대시 보드를 통해 진화하는 네트워크 구성을 추적 할 수 있습니다. 또한 NetBrain은 다층 보안 관찰 가능성을 제공하여 네트워크, 서버, 데이터 및 응용 프로그램 계층 전체에서 클라우드 보안을 지속적으로 평가합니다.

SDN 직물의 경우 NetBrain은 가시성을 향상시키고 SDN 지식을 팀 전체에서 쉽게 공유 할 수 있습니다. 자동화를 활용하여 조직은 SDN 전문 지식을 확장하면서 사고 대응을 가속화 할 수 있습니다. 우리의 “Shift Left”접근법은 사전에 근본 원인을 식별하고 네트워크 지원 라이프 사이클의 초기에 데이터 센터 문제를 해결하여 MTTR을 크게 줄입니다.

Netbrain은 새로운 사이버 보안 문제, 특히 네트워크 보안 취약성에 대한 우려가 증가함에 따라 어떻게 적응 했습니까?

사이버 위협은 빠르게 발전하고 있으며 전통적인 반응성 보안 접근법은 더 이상 유지할 수 없습니다. NetBrain은 네트워크 보안을 능가하고 자동화하여 공격자가 악용하기 전에 오해와 취약점을 찾도록 도와줍니다.

우리는 트리플 방어 변경 관리를 제공하며, 이는 구현 전, 중 및 구현 후 보안 정책에 대한 모든 네트워크 변경을 검증합니다. 이를 통해 준수를 보장하고 의도하지 않은 노출을 방지합니다. 우리의 자동화는 또한 구성을 지속적으로 감사하고 드리프트를 감지하며 ITSM 및 보안 플랫폼과 통합하여 모범 사례를 실시간으로 시행합니다.

Netbrain은 AI 및 자동화를 활용하여 기업이 인적 오류를 줄이고, 응답 시간을 개선하며, 보안 격차를 방지하여 네트워크가 운영 오버 헤드를 추가하지 않고도 안전하게 유지하도록 도와줍니다.

NetBrain이 정전을 제거하고 보안 집행을 개선 할 수있는 능력을 감안할 때 AI 중심 네트워크가 완전히 자율적 인 미래를 보십니까?

AI 구동 네트워크가 계속 발전함에 따라 기존 네트워킹 방법을 점차적으로 대체하고 있습니다. 그러나 완전 자율성은 즉각적인 현실보다는 미래의 가능성으로 남아 있습니다.

AI는 노동 집약적 작업을 자동화하여 NetOps를 간소화하는 데 중요한 역할을합니다. 예를 들어, IT 인프라 구성 요소 (전통적으로 시간이 많이 걸리는 프로세스)를 식별하고 카탈로그하는 것이 크게 가속화 될 수 있습니다. AI 기반 디지털 트윈 기술을 사용하면 BGP 터널 문제 진단과 같은 작업을 2 시간에서 10 분으로 줄일 수 있습니다. AI는 또한 모든 수준의 엔지니어에게 수년간의 전문가 경험을 캡처하고 배포함으로써 IT 팀 내에서 지식 격차를 해소하는 데 도움이됩니다. 문제가 발생하면 AI는 진단에 도움을 줄뿐만 아니라 시정 조치, 다음 단계 및 후속 절차를 권장 할 수 있습니다.이 절차는 응답 시간을 줄이고 팀이 문제를 더 빨리 해결할 수 있도록합니다.

즉, AI에는 여전히 한계가 있습니다. 데이터를 분석하고, 최적화를 제안하며, 특정 프로세스를 자동화 할 수 있지만, 사람의 감독없이 결정을 내리고, 책임을 지거나, 네트워크 변경을 승인 할 수는 없습니다. 엔터프라이즈 네트워킹의 복잡성과 높은 지분을 고려할 때, 비용이 많이 드는 오류와 가동 중지 시간을 방지하기 위해 엔지니어가 AI의 권장 사항을 검증해야합니다. AI가 더 큰 신뢰성과 상황에 맞는 의사 결정을 보여줄 수있을 때까지 완전히 자율적 인 네트워크는 현실보다는 열망으로 남아 있습니다.

Netbrain은 현재 Fortune 500 대 기업의 3 분의 1을 포함하여 2,500 명 이상의 엔터프라이즈 고객에게 서비스를 제공합니다. 기업 채택 확장 및 확장에서 성공의 열쇠는 무엇이라고 생각하십니까?

우리의 성공은 펀드에서 나옵니다 기업이 네트워크를 관리하는 방법을 분리 적으로 변화시킵니다. 기존의 반응성 문제 해결은 더 이상 스케일이 아니므로 No-Code 네트워크 자동화를 개척하여 네트워크 운영이 반응성이 아니라 적극적으로 만들었습니다.

주요 차별화 요소는 전체 하이브리드 네트워크에 실시간 가시성을 제공하여 팀이 진단을 자동화하고 골든 엔지니어링 표준을 시행하며 발생하기 전에 정전을 방지 할 수있는 디지털 트윈입니다. ITSM 통합 문제 해결 및 트리플 방어 변경 관리와 결합하여 기업은 개발자 군대가 필요하지 않고 가장 복잡한 환경에서도 자동화를 확장 할 수 있습니다.

궁극적으로 NetBrain은 자동화에 액세스 할 수있게하여 팀이 문제를 더 빠르게 해결하고 설계 의도를 시행하며 비즈니스 크리티컬 애플리케이션을 원활하게 운영 할 수 있도록합니다. 자동화는 정확한 네트워크 매핑 및 더 깊은 네트워크 통찰력과 결합하여 추가 오버 헤드없이 많은 NetOps 문제를 해결할 수 있습니다.

5 년 동안, 네트워크 자동화의 환경이 어떻게 발전하고 있으며, AI 중심 네트워크 운영의 미래를 형성하는 데 Netbrain이 어떤 역할을 하는가?

향후 5 년 동안 네트워크 자동화는 스크립트 작업을 넘어서 변경된 네트워크 조건에 동적으로 적응하는 AI 중심의 의도 기반 자동화로의 반응 문제 해결을 넘어갑니다. 수동 진단 및 단편화 된 도구의 날에는 번호가 매겨집니다. 자동화는 네트워크 운영의 중추가되어 탄력성, 보안 및 민첩성을 보장합니다.

AI는 해당 자동화에 액세스 할 수있게하고 작업의 모든 수준에서 유용성에 대한 장벽을 낮출 것입니다. 네트워크 데이터를 소화 가능하고 의미있는 정보로 쉽게 얻고 맞춤화하여 팀이 위험을 줄이고 효율성을 더 빨리 얻을 수있게 해줄 것입니다.

Netbrain 은이 진화의 최전선에 있습니다. 우리의 디지털 트윈은 네트워크의 라이브 모델을 제공하여 AI가 설계 의도를 이해하고 적극적으로 시행 할 수 있도록합니다. 우리는 Genai 중심의 문제 해결,자가 치유 네트워크 및 더 깊은 ITSM 통합을 개척하여 기업이 수동 개입에서 완전히 자율적 인 운영으로 전환 할 수 있습니다. 우리의 비전은 간단합니다. 네트워크 자동화는 직관적이고 확장 가능하며 필수 불가결하게하여 모든 엔지니어를 코드를 사용하지 않고 자동화 전문가로 전환합니다.

향후 몇 년 동안 AI 중심 네트워크 운영은 사치가 아니며 필수가 될 것입니다. Netbrain은 그 요금을 주도하여 기업이 네트워크를 안전하고 준수하며 항상 이용할 수 있도록 기업이 복잡성보다 앞서 나가도록합니다.

훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 배우고 싶은 독자들은 방문해야합니다. netbrain.