Künstliche Intelligenz

KI-Bot

KI-gestützte Netzwerkeinblicke auf Abruf

Beheben Sie Probleme in natürlicher Sprache, stellen Sie Diagnosefragen und erhalten Sie kontextreiche Antworten. dynamic maps und Aktionspläne zur optimierten Problemlösung.

Jedermanns Chatbot für einfache Automatisierungsanfragen

Ihr Übersetzer und die Schnittstelle zwischen Ingenieuren und ihren Netzwerken. Nutzen Sie natürliche Spracheingabe, um einfach auf Netzwerkdaten wie IP-Adressen, DNS, Nachbarn und Geräteprotokolle zuzugreifen, ohne CLI oder ein komplexes Netzwerkverwaltungstool zu verwenden. KI führt die Automatisierung für Sie aus und fasst die Ausgabe in natürlicher Sprache in jedem beliebigen Format zusammen.

Shift-Left-Fehlerbehebung mit GenAI

Nutzen Sie die Möglichkeiten der sofortigen Validierung und automatischen Behebung von Netzwerkkonfigurationen. Unsere KI-gesteuerten Lösungen sorgen für einen reibungslosen Netzwerkbetrieb und ermöglichen die sofortige Erkennung und Behebung von Problemen, sobald diese auftreten.

Sofortige Überprüfung der Netzwerkkonfiguration und automatische Fehlerbehebung

Erleben Sie Echtzeitüberwachung, die Ihre Netzwerkkonfigurationen sofort validiert. Mit unseren automatischen Korrekturfunktionen können Sie potenzielle Probleme lösen, bevor sie sich auf Ihren Betrieb auswirken, und so Ihr Netzwerk robust und zuverlässig halten.

Automatisieren Sie die komplexe Fehlerbehebung mit KI-gestützten Aktionsplänen

Verabschieden Sie sich von umständlichen Fehlerbehebungsprozessen. Unsere KI-gestützten Aktionspläne vereinfachen die Lösung komplexer Probleme und ermöglichen es Ihren IT-Teams, sich auf strategische Initiativen zu konzentrieren, anstatt sich in technischen Schwierigkeiten zu verlieren. Genießen Sie effizientere Abläufe und verbesserte Netzwerkleistung mit unserer Spitzentechnologie.

Diagnose, Veränderung und Beurteilung

Der KI-Bot unterstützt Ingenieure mit umsetzbaren Erkenntnissen in zentralen Arbeitsabläufen. Er beantwortet netzwerkspezifische Fragen mit maßgeschneiderten Aktionsplänen und nutzt das Digital Twin-Datenmodell für optimale Ergebnisse.

Orchestrierte Automatisierung

Als Nächstes führt der AI Bot im Hintergrund schnell Automatisierung und Multi-Vendor-CLI in Verbindung mit der No-Code-Automatisierung aus.

Zusammengefasste Ausgabe

Es präsentiert zusammengefasste Ausgaben in natürlicher Sprache und stellt den Benutzern leicht überfliegbare tabellarische Daten und leicht zu interpretierende zusammenfassende Dashboards mit den Automatisierungsergebnissen zur Verfügung.

KI-gestützte Ticketanalyse

KI verarbeitet, versteht und analysiert automatisch historische Ticketdaten und bringt der Automatisierung und dem Menschen bei, wie sie ähnliche Vorfälle in Zukunft proaktiv beheben können.

Optimieren Sie den Netzwerkbetrieb, beschleunigen Sie die Problemlösung und bauen Sie ein widerstandsfähigeres Netzwerk auf, indem Sie Ihre historischen Ticketdaten in verwertbare Informationen umwandeln.

Intelligente Ticketverarbeitung

• Fortschrittliche Sprachmodelle lesen, interpretieren und kategorisieren Vorfalltickets automatisch mit beispielloser Geschwindigkeit und Tiefe.
• Versteht den Kontext und die Nuancen jedes gemeldeten Problems.

Automatisierte Wissensgenerierung

• Extrahiert automatisch nützliche Informationen aus historischen Tickets und verwandelt Rohdaten in einen wertvollen, lebendigen Wissensspeicher.
• Generiert umsetzbare Wissensdokumente, die die Schritte zur Fehlerbehebung zusammenfassen und so die Automatisierung zugänglich und wiederholbar machen.

Beschleunigte Vorfalllösung

• Verbessert die Effizienz des Vorfallmanagements erheblich, indem sofortige Einblicke bereitgestellt werden, was direkt zu einer Verkürzung der mittleren Zeit bis zur Lösung beiträgt (MTTR).
• Standardisiert Fehlerbehebungsprozesse und gewährleistet so eine konsistente und effektive Problemlösung in Ihrem Team.

Proaktive Problemprävention

• Verbessert die ausgelöste Automatisierung durch Lernen aus vergangenen Vorfällen und erkannten Mustern.
• Ermöglicht Ihren Teams, von der reaktiven Brandbekämpfung zur proaktiven Ausfallprävention überzugehen und Probleme zu stoppen, bevor sie sich auf die Dienste auswirken.

Skalierbare Einblicke und Analysen

• Verarbeiten Sie riesige Mengen historischer Daten mit leistungsstarken Stapelanalysefunktionen.
• Erstellt „Einsichtsaufforderungen“, um die Diagnose ähnlicher Vorfälle in der Zukunft zu beschleunigen.

So funktioniert es

• Hochladen: Laden Sie vergangene Ticketdaten in einer CSV- oder Excel-Datei hoch.
• Analysieren: KI kategorisiert Probleme automatisch und findet Lösungen.
• Lernen: Generiert Anleitungen und Hilfestellungen zur Fehlerbehebung, damit Ihr Team ähnliche Probleme in Zukunft schneller lösen kann.

Gewinnen Sie die erforderlichen Erkenntnisse zur Behebung von Vorfällen beispiellosen Ausmaßes.

KI-Einblicke

Ihr leistungsstarker digitaler Betriebsassistent

Analysieren und fassen Sie jeden abgebildeten Bereich Ihres Netzwerks mithilfe von KI zusammen, um manuelle Aufgaben und Prüfungen zu automatisieren. Erhalten Sie schnellere Ursachendiagnosen und steigern Sie die Netzwerkintelligenz exponentiell, indem Sie die Ergebnisse von Zehntausenden Automatisierungen gleichzeitig nutzen. Behalten Sie als leitender Ingenieur die Kontrolle, während die KI, geleitet von Ihrem Fachwissen, die notwendigen Schlussfolgerungen zieht, um kritische Fragen zu Ihrem Netzwerk zu beantworten.

NetBrainDie KI-basierten Erkenntnisse von helfen Ihnen, eine Vielzahl von Netzwerkherausforderungen mühelos zu bewältigen. Zum Beispiel:

• Ermitteln Sie, warum die R1-Schnittstelle e0/1 ausgefallen ist oder warum Host10.10.234.1 nicht erreichbar ist.
• Untersuchen Sie, warum der BGP-Nachbar 20.20.20.1 auf R10 nicht erreichbar ist, oder ermitteln Sie die Ursache für die langsame Ausführung der Anwendung XYZ.
• Überprüfen Sie die Multicast-Konfigurationen, indem Sie Multicasting 239.0.0.1 prüfen oder den Zustand des Standort-BCD beurteilen.

• Stellen Sie die Einhaltung sicher, indem Sie fragen: „Ist R10 NIST-konform?“ oder überprüfen Sie die letzten Änderungen mit: „Gab es in der letzten Woche Konfigurationsänderungen an R10?“
• Validieren Sie Konfigurationen, indem Sie die Konfigurationsregeln für R10 prüfen, oder bewerten Sie Sicherheitsrisiken mit der Frage „Hat ein Gerät in der Karte eine CVE-Sicherheitslücke?“

Automatisierung auf Knopfdruck

Suchen und greifen Sie an einem einzigen Ort auf die gesamte Automatisierung zu, die mit einem zugeordneten Bereich Ihres Netzwerks zusammenhängt, einschließlich Golden Intent, Golden Config, ADT Intent, Intent aus dem Observability-Dashboard, veröffentlichtem Intent, CLI und Konfiguration.

AI Runbook Companion

Verschwenden Sie keine Zeit mehr mit der Interpretation von Daten. Beginnen Sie mit der Diagnose.

Ein KI-gestützter Workflow-Assistent unterstützt die Planung und empfiehlt Maßnahmen, sodass Ingenieure die Kontrolle behalten und nicht zeitaufwändige Fehlersuche betreiben müssen. Er stattet jeden Ingenieur mit dem Fachwissen und der praktischen Erfahrung eines erfahrenen Spezialisten aus und wandelt komplexe operative Aufgaben in klare, umsetzbare Erkenntnisse um. So können sich Ingenieure früher auf Kernprobleme konzentrieren und den Aufwand deutlich reduzieren. MTTR.

Der Leser

Spart Zeit beim Lesen der Rohdaten, beim Vergleichen der Ergebnisse verschiedener Schritte und beim Entscheiden über das weitere Vorgehen. Runbook Companion komprimiert diesen Zyklus durch Umwandlung runbook Die Ergebnisse werden in klare Zusammenfassungen, Antworten und empfohlene nächste Schritte umgewandelt, damit Ingenieure schneller und konsequenter von den Ergebnissen zur Entscheidung und schließlich zur Handlung gelangen können.

Der Automatisierungs-Empfehlungsgeber

Empfiehlt geeignete Automatisierungen für Fälle, die das Problem nicht lösen. Netzwerk Problem, den Nutzern dabei zu helfen, die Best Practices des Unternehmens anzuwenden.

Der Zusammenfasser

Erzeugt prägnante Zusammenfassungen in natürlicher Sprache mit ersten Schlussfolgerungen. Die KI empfiehlt proaktiv die am besten geeigneten Automatisierungstools – einschließlich CLI-Befehlen und NetBrain Automatisierungsressourcen – und übersetzt Fachwissen auf Führungsebene in klare, umsetzbare Anleitungen.

AI Runbook Begleiter kann:

• Analysieren runbook Ausgaben und Rückgabe lesbarer Zusammenfassungen und strukturierter Tabellen
• Beantworten Sie Fragen zu den Ergebnissen, einschließlich Anomalien, Auswirkungen und empfohlenen nächsten Überprüfungen.
• Empfehlen Sie geeignete Automatisierungen, um die Fehlersuche fortzusetzen oder einen Änderungsworkflow zu validieren.

Für den NoC-Ingenieur in Eile
Schluss mit dem manuellen Durchlesen von CLI-Ausgaben, dem Vergleichen von Tabellen und dem Entscheiden, was als Nächstes geprüft werden soll. Stellen Sie Fragen in klarem Englisch und erhalten Sie eindeutige Antworten – direkt in der CLI. runbook.

Beispielhafte Aufgabenstellungen, die Sie heute verwenden können:

• „Fassen Sie die Warnmeldungen in diesem Dokument zusammen.“ runbook"
• „Batch-Ping-Ergebnisse als Tabelle anzeigen.“
• „Warum ist die Sprachqualität zwischen diesen Endpunkten so schlecht?“
• „Was hat sich in den letzten 2 Stunden an diesen Geräten geändert?“

Für die Ingenieure der Stufen L2 und L3
Wenn eine runbook Wenn das Problem nicht vollständig gelöst wird, empfiehlt die KI spezifische Best-Practice-Automatisierungen, die als nächstes angewendet werden sollten, einschließlich CLI-Prüfungen, Golden Configs, Intents oder vollständiger Runbook Vorlagen sorgen dafür, dass jeder Ingenieur mit den Arbeitsabläufen der Experten Schritt hält.

Für Führungskräfte zur Nachverfolgung MTTR Wirkungsgrad
Sorgen Sie dafür, dass jüngere Ingenieure wie erfahrene Kollegen agieren. Gewährleisten Sie eine einheitliche Fehlersuche. Setzen Sie Ergebnisse innerhalb von Minuten, nicht Stunden, in konkrete Maßnahmen um.

Was macht es anders

• Kontextbewusst
  Liest runbook Daten (Knoten, Ergebnisse, Geräteausgaben) und versteht, woran Sie arbeiten.
• Handlungsorientiert
  Es fasst nicht nur zusammen, sondern empfiehlt auch die nächsten auszuführenden Automatisierungen.
• Integriert
  Funktioniert im Inneren NetBrain runbooks. KI-Vorschläge mit einem Klick als Knoten hinzufügen.
• Lernbar
  Häufig gestellte Fragen als „Ziele“ anheften, Chats teamübergreifend teilen, Expertenfragen wiederverwenden.

Szenarien aus der realen Welt

KI-Tiefendiagnose

Human-on-the-Loop Agentic NetOps hält Ingenieure unter Kontrolle

Die Ermittlungs-Engine: Wo agentenbasierte KI auf Automatisierung trifft

Deep Diagnosis ist eine agentenbasierte KI-Funktion, die iterativ den gesamten digitalen Zwilling in Echtzeit untersucht. intent-based automation um die Hauptursachen schnell zu identifizieren.

• Analysiert Probleme mit klarer, schrittweiser Argumentation und visualisiert die Ursache zur schnellen Lösung.
• Ermöglicht es Nachwuchskräften, wie Experten zu arbeiten, indem komplexe Fehlersuche in geführte, automatisierte Schritte umgewandelt wird.
• Gewährleistet, dass die Ingenieure die Kontrolle behalten, durch menschliche Aufsicht und Genehmigung.

• Verkürzt die Bearbeitungszeit drastisch durch den Wegfall manueller Vorauswahl, verteilter Tools und Spekulationen.
• Liefert umsetzbare Schlussfolgerungen, die durch Beweise gestützt werden, sodass Teams diese mit Zuversicht prüfen und handeln können.
• Wandelt bewährte KI-Untersuchungen in wiederverwendbare runbooks, um Korrekturen in die Praxis umzusetzen.
• Identifiziert die Ursache in über 90 % der realen Netzwerkprobleme und beschleunigt so den gesamten Untersuchungszyklus.

Ein leistungsstarker Digital Operations Engineer

Deep Diagnosis ist mehr als nur ein Analysetool; es ist Ihr autonomer, datengetriebener Partner. Es erfasst den Netzwerkkontext des digitalen Zwillings in Echtzeit, führt iterative Prüfungen durch und liefert fundierte Schlussfolgerungen. So behalten Sie die Kontrolle, während die KI, unterstützt durch Ihr Fachwissen, die komplexe Ursachenanalyse übernimmt.

Designprinzipien: Entwickelt für Vertrauen und Kontrolle

NetBrain KI basiert auf drei expliziten Prinzipien, die gewährleisten, dass sie sicher, verteidigungsfähig und mit der Arbeitsweise realer Netzwerkbetriebsteams kompatibel ist:

• Operationelle Wahrheit vor Schlussfolgerung: KI-Schlussfolgerungen müssen auf dem dynamischen digitalen Zwilling, realen Gerätedaten und durchgeführten Diagnosen basieren. Es ist der KI nicht gestattet, Erklärungen zu erfinden oder allein auf Annahmen zu beruhen.
• Intelligenz ohne unbegrenzte Autorität: Die KI kann entscheiden, was untersucht werden soll, Diagnosen durchführen und Ergebnisse interpretieren – aber sie kann keine Abhilfemaßnahmen selbstständig durchführen oder Änderungskontrollprozesse umgehen.
• Menschliche Verantwortlichkeit bleibt gewahrt: KI beschleunigt die Arbeit von Ingenieuren; sie ersetzt sie nicht. Jede KI-gestützte Aktion ist einem Benutzer zuzuordnen, an einen Arbeitsablauf gebunden und unterliegt rollenbasierten Berechtigungen.

Autonomer, logikgesteuerter Arbeitsablauf

1. Auslöser: Ein Ticket, eine Benachrichtigung oder eine manuelle Anfrage initiiert eine KI-gestützte Untersuchung. Das System ermittelt den Netzwerkkontext anhand des digitalen Zwillings in Echtzeit.
2. Untersuchung: Die KI agiert als autonomer Agent, führt iterative Prüfungen durch und sammelt Beweise geräte- und pfadübergreifend, um das Problem zu diagnostizieren.
3. Fazit: Ermitteln Sie die eindeutige Ursache, unterstützt durch eine schrittweise Argumentation und visuelle Belege auf einer Karte und in Datenansichten.
4. Operationalisierung: Die Untersuchung der KI in eine wiederverwendbare, ausführbare Datei umwandeln runbook—Erfassung und Skalierung des Diagnose-Workflows.

Im Agentensystem: Wie die Tiefendiagnose argumentiert

Deep Diagnosis ist kein statisches Skript. Es handelt sich um ein Multiagentensystem, das dynamisch ermittelt, wie Ihr Netzwerkproblem gelöst werden kann.

• Triage-Agent: Klassifiziert Ihre Absicht und bestimmt, ob die Anfrage eine Diagnosebehandlung oder eine kartenbezogene Verarbeitung erfordert.
• Tiefendiagnose-Agent: Führt selbstständige Schlussfolgerungen durch und ermittelt die zur Bestätigung der Fehlerbehebungsabsicht erforderlichen Nachweise.
• Agenten abrufen: Sammelt Automatisierungsdaten durch kontrollierte, schreibgeschützte Operationen von den relevanten Geräten.
• Zusammenfassung Agent: Erzeugt eine strukturierte, für Menschen lesbare Zusammenfassung, ohne neue Argumente hinzuzufügen, und gewährleistet so die Nachvollziehbarkeit.

Jeder Agent führt eine klar definierte Phase des Arbeitsablaufs aus und gewährleistet so ein modulares, vorhersehbares und nachvollziehbares Diagnoseverhalten.

Komplexe Probleme schneller und mit weniger Aufwand diagnostizieren

• Verkürzt die Fehlersuchezeit: Künstliche Intelligenz verkürzt die manuelle Untersuchung von Stunden auf Minuten und liefert evidenzbasierte Schlussfolgerungen.
• Stärkt jeden Ingenieur: Die Nachwuchskräfte wenden die Denkweise von Experten an, während die erfahrenen Mitarbeiter die Aufsicht und Kontrolle behalten.
• Baut institutionelles Wissen auf: Bewährte KI-Untersuchungen in wiederverwendbare runbooks – damit die Korrekturen konsistent und wiederholbar sind.
• Arbeitet proaktiv und reaktiv: Wird automatisch durch Tickets ausgelöst oder bei Bedarf zur Behebung dringender Probleme ausgeführt.
• In realen Netzwerken bewährt: Identifiziert die Ursache in über 90 % der Netzwerkprobleme und beschleunigt so den gesamten Lösungszyklus.

Anwendungsfälle

Nutzen Sie die Tiefendiagnose, um vielfältige Netzwerkprobleme mühelos zu lösen. Stellen Sie Ihre Frage einfach in verständlichem Deutsch.

Die Tiefendiagnose: Von der Anfrage zur Lösung

1. Einleitung der Untersuchung

Starten Sie eine Sitzung über die linke Desktop-Leiste. Sie können Abfragen mit oder ohne spezifischen Kartenkontext ausführen. Wenn Sie „Kartendaten verwenden“ auswählen, beschränkt die KI ihre Analyse auf die Geräte auf dieser Karte und gewährleistet so kontextbezogene Ergebnisse. Jede Diagnosesitzung kann mehrere, unabhängig voneinander ausgeführte Abfragen enthalten.

2. Überprüfen Sie die KI-generierten Ergebnisse.

Sobald die Diagnose abgeschlossen ist, präsentiert die KI einen umfassenden Ergebnisbericht.

• Kontextkarte: Eine automatisch generierte Karte visualisiert das Problem. Relevante Daten werden über Datenansichten direkt auf der Karte zusammengefasst.
• Fazit: Eine klare Aussage, die die Ursache und ihre Auswirkungen auf das Geschäft aufzeigt.
• Wichtigste Erkenntnisse: Die entscheidenden Beweise, die die Schlussfolgerung stützen.
• Diagnostische Prüfpunkte & Ergebnisse: Eine transparente, schrittweise Aufschlüsselung des Untersuchungsablaufs der KI.
• Empfohlene Maßnahmen: Klare nächste Schritte zur Behebung des Problems und Überprüfung der Lösung.
• Referenzlinks: Alle in der Diagnose verwendeten Automatisierungen sind aufgelistet und nach Status farblich gekennzeichnet (Rot = Alarm, Grün = Erfolg, Blau = Information).

3. Die Schlussfolgerungen der KI überprüfen

Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser. Klicken Sie auf den Link „Begründung für [Zeit]“, um den vollständigen Gedankengang der KI einzusehen. Diese nachvollziehbare Gedankenkette sorgt für volle Transparenz und ermöglicht Ihnen, die Funktionsweise zu verstehen. wie Die Schlussfolgerung wurde gezogen.

4. Operationalisierung in ein Runbook

Wechseln Sie von der automatisierten Diagnose zur gezielten Fehlerbehebung. Hinzufügen zu Runbook Über diese Schaltfläche werden alle Beweise, Ergebnisse und Automatisierungen nahtlos in ein neues System übertragen. Runbook. Der Runbook Automatische Gruppierung von CLI-Befehlen, Intents und Configlets, wodurch ein wiederverwendbarer, wiederholbarer Workflow für diese Korrektur erstellt wird.

5. Erkenntnisse verwalten und teilen

Alle Diagnosen werden unter „Meine Diagnosen“ und „Gemeinsame Diagnosen“ gespeichert und organisiert. Sie können benutzerdefinierte Beschreibungen hinzufügen, Sitzungen umbenennen und Ergebnisse mit Ihrem Team teilen. Die Exportfunktion erstellt ein Dokument der gesamten Diagnose, während Sie mit „An Vorfall senden“ Befunde direkt an ein Ticket anhängen und KI-gestützte Zusammenfassungen hinzufügen können.

Zentralisieren Sie Ihre Diagnosekapazität: Der Tiefendiagnose-Manager

Der Deep Diagnosis Manager ist Ihre zentrale Steuereinheit zur Erweiterung des Wissens Ihrer KI. Durch die Anbindung verschiedener Datenquellen stellen Sie sicher, dass die KI den spezifischen Kontext Ihres Netzwerks kennt und somit präzise Schlussfolgerungen ziehen kann. Dieses zentrale Steuerungsmodell gewährleistet einheitliches Verhalten und nachvollziehbare Konfigurationen für alle KI-Funktionen.

Wichtige Datenquellen, die Sie konfigurieren können:

• Automatisierungen: Einbetten von Golden Intents, ADT Intents, Published Intents und Intent Templates.
• Runbooks & Konfigurationen: Hinzufügen Runbook Vorlagen und optimale Konfigurationen.
• Kontextdaten: Linkkarten, Device Groups und Anwendungspfade.
• Institutionelles Wissen: Laden Sie Wissensdokumente für firmeneigene Szenarien (z. B. „Der Omaha-Test“) hoch, die die KI sonst nicht kennen würde.
• Analysierte Daten: Nutzen Sie die CLI und die Konfigurationswörterbücher für eine effiziente und kostengünstige Analyse der Geräteausgaben.

Die Datenbank wird automatisch alle 4 Stunden aktualisiert. Alternativ können Sie eine manuelle Aktualisierung auslösen, um neue Automatisierungen sofort verfügbar zu machen.

Proaktive Diagnose in Ihrem Workflow: Trigger- und ITSM-Integration

Deep Diagnosis ist vollständig in das Triggered Automation Framework (TAF) integriert. Wenn nun ein Vorfall in ServiceNow oder einem anderen Ticketsystem erstellt wird, wird automatisch eine KI-gestützte Diagnose ausgelöst.

Die Ergebnisse erscheinen direkt in NetBrain Vorfälle, die Incident Portalund das ServiceNow-Ticket, das eine sofortige KI-generierte Zusammenfassung und einen Link zur vollständigen Diagnose bereitstellt, um die vollständige Analyse zu erkunden. NetBrainDadurch wird Ihr Team von reaktiver Überwachung zu proaktiver, KI-beschleunigter Problemlösung verlagert – und das alles unter Beibehaltung der Prüfprotokolle und Vermeidung unüberwachter Korrekturmaßnahmen.

Was macht es anders

• Handlungsorientiert, nicht nur unterstützend: Künstliche Intelligenz fasst nicht nur zusammen – sie untersucht, argumentiert und schlussfolgert autonom mithilfe eines Multiagentensystems.
• Netzwerkfähiger Kontext: Nutzt den digitalen Zwilling in Echtzeit, um Topologie und Abhängigkeiten zu verstehen.
• Transparente Argumentation: Legt seine Arbeit – Argumentationskette und Beweise – offen, damit Ingenieure die Ergebnisse überprüfen und ihnen vertrauen können.
• Eingeschränkt, nicht autonom: Es agiert innerhalb sicherer, festgelegter Grenzen. Es kann Untersuchungen durchführen und Empfehlungen aussprechen, aber ohne menschliche Zustimmung keine Abhilfemaßnahmen ergreifen.
• Handlungsorientierte Ausgabe: Liefert klare Schlussfolgerungen und setzt diese direkt in ausführbare Automatisierungen um.

AI-Dokument

Verleiht NetOps-Reporting mehr Finesse

Erstellen Sie einen Bericht mit KI-Verfeinerung unter Verwendung natürlicher Spracheingabe für eine maßgeschneiderte Ausgabe.

Parser KI-Assistent

AI Parser Der Assistent hilft Teams bei der Erstellung parser Regeln mithilfe von geführten Eingabeaufforderungen und KI-Unterstützung, wodurch die Abhängigkeit von spezialisiertem Parsing-Know-how verringert und die Wertschöpfung bei Automatisierungs-Workflows beschleunigt wird.

KI-angetriebe Parser von Vorabkalkulationen

Generieren parser Regeln in Sekundenschnelle erstellen – ohne komplexe Grammatik oder reguläre Ausdrücke beherrschen zu müssen. Einfache KI-Abfragen wandeln die Rohausgabe der Kommandozeile (einschließlich Konfigurationen, Tabellen, Status und Ausgaben) in verwertbare, strukturierte Variablen, Tabellen und Absätze um, die für Automatisierung, Dashboards und nachgelagerte Systeme geeignet sind. Sofort vollständig generieren parser Regeln ohne Schreiben oder Debuggen der Parsing-Logik, sodass Sie die Kontrolle behalten, die Regeln zu überprüfen, zu bearbeiten und feinabzustimmen.

CLI-Ausgabe parsen, ohne die Grammatik zu verwirren

• Konvertiert rohe CLI-Ausgaben sofort in saubere, strukturierte Daten, ohne dass eine visuelle Parsing-Grammatik erforderlich ist.
• Verwenden Sie einfache Eingabeaufforderungen, um genaue Ergebnisse zu generieren. parser Regeln, wodurch die Abhängigkeit von spezialisiertem Fachwissen entfällt.
• Die Automatisierungsintegration beschleunigen und die Datenextraktion teamübergreifend standardisieren.
• Geräteausgänge in automatisierungsfähige Eingänge umwandeln für runbooks und Bewertungen in kürzerer Zeit.
• Die Parsing-Logik sollte schnell validiert und verfeinert werden, um schnellere Iterationen zu ermöglichen.

Intelligente Regelkonvertierung

Das System übersetzt automatisch KI-generierte reguläre Ausdrücke in Standardcode. NetBrain visuell parser Muster, die die Einrichtung von einzelnen Variablen, Tabellen und verschachtelten Absätzen vereinfachen.

Wie es funktioniert:

1. Stellen Sie ein Beispiel für die CLI-Ausgabe des Befehls bereit, den Sie automatisieren möchten.
2. Nutzen Sie geführte Eingabeaufforderungen, um zu generieren und zu verfeinern parser Regeln.
3. Die extrahierten Felder werden validiert und die Iteration sofort durchgeführt.
4. Verwenden Sie die strukturierte Ausgabe in runbooks, Bewertungen und Automatisierungs-Workflows.

Ejemplo:

Geben Sie „show interfaces“ ein. Fragen Sie nach Feldern wie: Status or CRC-Fehler—KI liefert sofort strukturierte Daten. Kein regulärer Ausdruck erforderlich.

„Gib mir Schnittstellennamen, Status, MTU und CRC-Fehler an.“

Die KI erledigt den schwierigen Teil:

Es scannt den Text sofort, findet die Muster und schreibt die Extraktionsregeln.

Sie erhalten:

Perfekt strukturierte Daten in Sekundenschnelle.

Das Ergebnis:

Wochen des Lernens überspringen parser Programmierung. Die KI erstellt die Automatisierung für Sie – so können Ihre Systeme Schnittstellen sofort überwachen und Warnmeldungen auslösen.

Null-Regex. Null Parser Grammatik.

Sie müssen keine regulären Ausdrücke schreiben. Sie müssen nichts lernen. parser Grammatik.

Herkömmliche Parsing-Methoden zwingen dazu, Regex-Experte zu werden, nur um Daten aus CLI-Ausgaben zu extrahieren. KI Parser Der Assistent beseitigt diese Barriere vollständig.

• Kein Regex-Schreiben: Beschreiben Sie Ihre Wünsche in einfachen Worten. Die KI übernimmt die Mustererkennung.
• Kein Debugging: Reguläre Ausdrücke sind bekanntermaßen fehleranfällig. KI generiert validierte Muster, die auf Anhieb funktionieren.
• Keine Regex-Kenntnisse erforderlich: Ihr Netzwerkteam kennt die CLI-Ausgaben. Das ist alles, was sie brauchen.

Die Berechnung der regulären Ausdrücke erfolgt im Hintergrund. Eine KI übersetzt Ihre Eingaben in präzise reguläre Ausdrücke und konvertiert diese anschließend automatisch in Standardcode. NetBrain visuell parser Regeln. Man berührt den regulären Ausdruck nur, wenn man es will.

Self-Service-Parsing: Wandeln Sie beliebige Geräteausgaben in verwertbare Automatisierungsdaten um.

Ermöglichen Sie Teams die sofortige Normalisierung von Geräteausgaben, ohne auf spezialisierte Lösungen angewiesen zu sein. parser Autoren. Durch die Ermöglichung einer einheitlichen, wiederverwendbaren Analyse in Ihrem gesamten Unternehmen können Sie operative Prüfungen standardisieren, Integrationsengpässe beseitigen und die Automatisierungsabdeckung schnell skalieren – und das alles ohne benutzerdefinierten Code oder Abhängigkeiten von Anbietern.

Automatisierung beschleunigen durch Beschleunigung parsers

AI Parser Assistant hilft Teams dabei, CLI-Ausgaben schneller in automatisierungsfertige Daten umzuwandeln, sodass mehr Arbeitsabläufe reibungsloser und mit weniger Abhängigkeit von Nischenexpertise automatisiert werden können.