KI-gestützte Netzwerkanalysen
Das LiveNX-Add-on bietet intelligente Warnmeldungen und eine automatisierte Ursachenanalyse bei Netzwerkproblemen
Die wichtigsten ErkenntnisseDie wichtigsten Erkenntnisse werden mithilfe von KI generiert. Da automatisierte Zusammenfassungen gelegentlich Fehler enthalten oder wichtige Zusammenhänge auslassen können, sollten Sie für vollständige Informationen stets den vollständigen Blogbeitrag lesen.Der Artikel beschreibt LiveAssist, ein KI-gestütztes Add-on für BlueCat LiveNX, das Echtzeit-Einblicke, intelligente Warnmeldungen und automatisierte Ursachenanalyse für komplexe Hybrid-, Multi-Cloud-, Edge- und Remote-Netzwerke liefert. Er zeigt, wie LiveAssist durch Korrelierung von Telemetriedaten, Nutzung von AWS Bedrock (Claude) über das Model Context Protocol (MCP) und eine natürliche Sprachschnittstelle Netzwerkteams schnelle, geführte Fehlersuche, proaktive Leistungs- und Sicherheitsmaßnahmen sowie reduzierte MTTR ermöglicht. Ergebnisse sind vereinfachte Abläufe für Ingenieure, bessere Zusammenarbeit von NetOps und SecOps, geringere Ausfallzeiten und verbesserte Betriebseffizienz bei gleichzeitigem Erhalt hoher Datensicherheitsstandards.
Wie integriert LiveAssist LiveNX-Daten mit einem großen Sprachmodell, ohne vollständige Netzwerkdaten offenzulegen?
LiveAssist nutzt das Model Context Protocol (MCP) als Standardmechanismus, um auf die in LiveNX gespeicherten Telemetrie-, Flow-, SNMP- und Paketdaten zuzugreifen. Benutzeranfragen über die natürliche Sprachschnittstelle werden an ein in AWS Bedrock betriebenes LLM (Basismodell: Claude von Anthropic) weitergeleitet; das LLM fungiert als Koordinator und ruft über den MCP-Client nur spezifische abgefragte Ergebnisse vom lokalen MCP-Server ab. Diese Ergebnisse werden verschlüsselt an das LLM zurückgesendet, das zustandslos auf AWS Bedrock verarbeitet; das LLM erhält nicht die vollständigen Datensätze, es werden keine Kundendaten in der Cloud gespeichert und der MCP-Client führt Datenabfragen innerhalb der sicheren Kundeninfrastruktur aus.
Welche praktischen Anwendungsfälle zeigt der Artikel für LiveAssist in NetOps-Umgebungen?
Der Artikel beschreibt sechs konkrete Anwendungsfälle: (1) Der morgendliche Snapshot liefert priorisierte, dringende Probleme und Trends; (2) Proaktive Behebung von Leistungsproblemen durch Anomalieerkennung und Kapazitätsplanung; (3) Unterstützung von Support-Technikern mit geführter Ursachenanalyse und schrittweisen Empfehlungen; (4) Beschleunigte Fehlerbehebung durch Korrelation von Telemetrie und Konfigurationsänderungen zur schnelleren Ursachenermittlung; (5) Sicherheitserkenntnisse, die ungewöhnliche Traffic-Muster und potenzielle Datenexfiltration hervorheben und NetOps–SecOps-Zusammenarbeit fördern; (6) On-Demand-Compliance-Prüfungen, die Gerätekonfigurationen mit Rahmenwerken wie NIST und CIS abgleichen und Lücken identifizieren.
Welche Unterscheidungsmerkmale und Sicherheitsgarantien bietet LiveAssist gegenüber traditionellen Überwachungstools?
LiveAssist unterscheidet sich durch agentische KI, eine Korrelations-Engine und eine offene Architektur: Die agentische KI ermöglicht nicht nur Abfragen, sondern kann proaktive Workflows steuern und geführte Maßnahmen ausführen; die Korrelations-Engine verknüpft Flow-, Telemetrie-, SNMP- und Alarmdaten, um kontextreiche Ursachenanalysen zu liefern; die offene Architektur trennt MCP und LLM und erlaubt Flexibilität sowie Integration mit Drittanbieter-Tools via OpenTelemetry. Zur Sicherheit: Datenabfragen werden verschlüsselt, das LLM arbeitet zustandslos in AWS Bedrock und erhält nur spezifische Abfrageergebnisse, keine vollständigen Datensätze; es werden keine Daten in der Cloud gespeichert, und die Umgebung ist SOC 2 Typ II-zertifiziert.
Herausforderung
Komplexe Unternehmensnetzwerke, die Hybrid-, Multi-Cloud-, Edge- und Remote-Umgebungen umfassen, überfordern Netzwerkteams mit blinden Flecken, langsamer Fehlerbehebung und Alarmmüdigkeit. Dies gefährdet die Netzwerkleistung und -sicherheit.
Lösung
LiveAssist, ein KI-gestütztes Add-on für BlueCat LiveNX, liefert Echtzeit-Einblicke, intelligente Warnmeldungen und automatisierte Ursachenanalysen, wodurch der Netzwerkbetrieb vereinfacht und die Reaktionszeiten verkürzt werden. Netzwerkingenieure können die in natürlicher Sprache gestaltete Benutzeroberfläche von LiveAssist abfragen, um eine angeleitete Ursachenanalyse und schrittweise Empfehlungen zur Fehlerbehebung zu erhalten.
Vorteile
Abbildung 1: LiveAssist-Architektur
So funktioniert es
Große Mengen an Netzwerkdaten fließen in LiveNX ein und werden in mehreren internen Datenspeichern abgelegt. Wenn ein Benutzer über die Natursprach-Schnittstelle von LiveAssist eine Anfrage stellt, nutzt das System das Model Context Protocol (MCP) als Standardmechanismus, um auf diese Daten zuzugreifen und die Funktionen von LiveNX dem in AWS ausgeführten großen Sprachmodell (LLM) zur Verfügung zu stellen. LiveAssist nutzt AWS Bedrock für sein LLM, wobei „Claude“ von Anthropic als Basismodell dient.
LiveAssist kombiniert über seine Natursprach-Schnittstelle gestellte Abfragen mit Tools, die Zugriff auf Warnmeldungen, Flow-Datensätze, SNMP- und Paketdaten in den Datenrepositorien von LiveNX haben. Dieser Kontext wird an das LLM weitergeleitet, das dann entscheidet, welche Tools aufgerufen werden sollen. Über den MCP-Client ruft das LLM die erforderlichen MCP-Server auf, die die Daten abrufen, korrelieren und zusammenfassen, bevor sie eine Antwort zurückgeben.
Aus Sicht der Datensicherheit werden, wenn ein Benutzer eine Anfrage wie oben beschrieben übermittelt, die Abfrage und die Definition der verfügbaren Funktionen an das auf AWS Bedrock gehostete LLM gesendet. Das LLM fungiert als intelligenter Koordinator und weist den lokalen MCP-Client an, bestimmte Aktionen mithilfe der vom MCP-Server bereitgestellten Tools auszuführen. Dieser Prozess stellt sicher, dass der MCP-Client die Daten direkt innerhalb der sicheren Infrastruktur des Kunden abfragt. Entscheidend ist, dass das LLM niemals auf die vollständigen Netzwerkdatensätze zugreift; es greift lediglich auf die spezifischen Ergebnisse der Abfrage zu, die während der Übertragung verschlüsselt und zur Analyse und Zusammenfassung an das LLM zurückgesendet werden. Es werden keine Daten in der Cloud gespeichert, und AWS Bedrock verarbeitet diese Ergebnisse zustandslos, wodurch gewährleistet ist, dass Kundeninformationen niemals gespeichert oder zum Trainieren externer Modelle verwendet werden.
Zudem ist das LLM nicht auf ein einziges Tool beschränkt – es kann gleichzeitig auf mehrere Quellen zurückgreifen, um einen umfassenderen Kontext zu schaffen und ein Problem tiefergehend zu analysieren. Da es die Struktur von Netzwerkdaten (Datenflüsse, Sicherheitsereignisse, Telemetrie usw.) versteht, kann es diese Eingaben interpretieren und miteinander in Beziehung setzen, um den Benutzern klare, umsetzbare Antworten zu liefern.
Neben MCP haben wir uns auch bei OpenTelemetry für den Datentransport standardisiert. Dies erleichtert nicht nur den Datenaustausch zwischen den BlueCat-Produkten, sondern ermöglicht auch eine unkomplizierte Integration mit Tools von Drittanbietern wie Cisco ThousandEyes und Splunk.
Um ein Höchstmaß an Datensicherheit zu gewährleisten, ist die Umgebung von BlueCat SOC 2 Typ II-zertifiziert.
Sechs Arten von Anwendungsfällen
In diesem Abschnitt werden sechs Szenarien aus der Praxis beschrieben, die die Vorteile des Einsatzes von LiveAssist veranschaulichen.
Anwendungsfall 1: Der morgendliche Snapshot
Anstatt den Tag mit dem Durchforsten von Dashboards, Protokollen und Tickets zu beginnen, können Netzwerkingenieure die natürliche Sprachschnittstelle von LiveAssist fragen: „Was brennt heute Morgen?“ oder „Was erfordert Aufmerksamkeit?“ Im Gegenzug liefert LiveAssist einen klaren Überblick über die dringendsten Probleme, aktuelle Trends und Probleme, die eskalieren könnten, wenn sie unbeachtet bleiben. So können Netzwerkteams sofort Prioritäten setzen, unnötigen Aufwand reduzieren und sicherstellen, dass die Probleme mit dem höchsten Risiko zuerst behoben werden.
Ergebnis: NetOps-Teams beginnen ihren Tag mit Klarheit und Zuversicht, reduzieren Verschwendungszyklen und stellen sicher, dass sie sich zuerst um die Probleme mit dem höchsten Risiko kümmern.
Abbildung 2: LiveAssist-Dashboard – morgendlicher Überblick
Anwendungsfall 2: Proaktive Behebung von Leistungsproblemen
Großunternehmen, die komplexe Hybrid-Cloud-, WAN- und SD-WAN-Umgebungen verwalten, erleben während Spitzenzeiten häufig Leistungseinbußen. Mit LiveAssist werden Frühwarnsignale für eine Netzwerküberlastung automatisch durch KI-gestützte Anomalieerkennung erkannt. Die Lösung bietet nicht nur eine nach Priorität geordnete Übersicht über Risiken und angeleitete Abhilfemaßnahmen durch Ursachenanalyse, sondern liefert auch vorausschauende Erkenntnisse für die Kapazitätsplanung. Dies hilft Netzwerkteams dabei, den Bandbreitenbedarf zu prognostizieren, Ressourcen zu optimieren und einzugreifen, bevor Ausfälle kritische Anwendungen beeinträchtigen.
Ergebnis: Netzwerkteams können Leistungsengpässe vorhersehen und verhindern, die Genauigkeit der Kapazitätsplanung verbessern und selbst bei Spitzenauslastung eine konsistente Anwendungsleistung aufrechterhalten.
Abbildung 3: LiveAssist-Dashboard zur WAN-Kapazitätsplanung
Anwendungsfall 3: Unterstützung von Support-Technikern an vorderster Front
Support-Ingenieure an vorderster Front und Nachwuchskräfte müssen oft eine überwältigende Anzahl von Warnmeldungen bewältigen, ohne über die erforderliche Erfahrung zu verfügen, um Fehler effektiv zu beheben. LiveAssist ermöglicht es Netzwerkingenieuren aller Erfahrungsstufen, das System in natürlicher Sprache abzufragen und eine geführte Ursachenanalyse mit schrittweisen Behebungsempfehlungen zu erhalten. Menschliches Feedback trägt dazu bei, die Genauigkeit des Systems kontinuierlich zu verbessern.
Ergebnis: NetOps-Teams können den Support demokratisieren, die Abhängigkeit von erfahrenen Mitarbeitern verringern und die Alarmmüdigkeit reduzieren.
Anwendungsfall 4: Beschleunigte Fehlerbehebung durch Ursachenanalyse
Für Unternehmen mit komplexen, herstellerübergreifenden Netzwerkinfrastrukturen kann die Ermittlung der Ursache von Leistungsproblemen zeitaufwendig und ressourcenintensiv sein. Unternehmen, die unter zeitweiligen Anwendungsverzögerungen leiden, können mit LiveAssist Telemetriedaten von Routern, Firewalls und Cloud-Umgebungen mit den jüngsten Konfigurationsänderungen und Trap-Ereignissen in Zusammenhang bringen, um genau festzustellen, ob das Problem auf eine Leistungsminderung, eine Fehlkonfiguration oder eine kürzlich vorgenommene Änderung zurückzuführen ist. Durch die Bereitstellung von Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Fehlerbehebung in einfacher Sprache unterstützt LiveAssist Techniker aller Qualifikationsstufen.
Ergebnis: Fehlerbehebung mit verkürzter durchschnittlicher Lösungszeit (MTTR), geringeren Umsatzverlusten und verbesserter betrieblicher Effizienz des Netzwerkteams.
Abbildung 4: LiveAssist-Dashboard für Warnmeldungen zur Ursachenanalyse
Anwendungsfall 5: Sicherheitserkenntnisse für die Zusammenarbeit zwischen NetOps und SecOps
Finanzdienstleister und andere sicherheitskritische Organisationen sehen sich häufig mit versteckten Anomalien im Netzwerkverkehr konfrontiert, die sich der herkömmlichen Überwachung entziehen. LiveAssist gewinnt diese Sicherheitserkenntnisse direkt aus den Telemetriedaten und hebt ungewöhnliche Datenverkehrsmuster oder potenzielle Datenexfiltration hervor. Durch die Darstellung dieser Informationen im selben LiveNX-Dashboard, das Ihr NetOps-Team bereits nutzt, fördert LiveAssist die Zusammenarbeit zwischen NetOps- und Sicherheitsteams.
Ergebnis: Ein Unternehmensnetzwerk mit einer stärkeren Sicherheitslage, einer optimierten Abstimmung mit SecOps und einem geringeren Risiko von Sicherheitsverletzungen.
Anwendungsfall 6: On-Demand-Überprüfung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Unternehmen, die sich auf Audits vorbereiten oder die Einhaltung von NIST- und CIS-Sicherheitsrahmenwerken überprüfen, stützen sich häufig auf manuelle Konfigurationsprüfungen, die zeitaufwändig sind und Fachwissen auf Expertenebene erfordern.
Mit Zugriff auf Gerätekonfigurationsdateien können Ingenieure LiveAssist nutzen, um die Compliance bei Bedarf zu überprüfen, indem sie Fragen stellen wie: „Entspricht dieses Gerät den NIST-Vorgaben?“ oder „Sind bei uns Anmeldebanner konfiguriert?“ LiveAssist analysiert die Konfiguration, identifiziert Lücken im Vergleich zum ausgewählten Rahmenwerk und liefert klare Anleitungen zur Behebung. Das ist nützlich zur Unterstützung von Compliance-Maßnahmen, stellt jedoch kein vollständiges Compliance-Tool dar.
Ergebnis: Verkürzte Vorbereitungszeit für Audits, schnellere Identifizierung von Lücken und effizientere Nutzung von Fachkräften.
Wichtige Unterscheidungsmerkmale
LiveAssist ist nicht nur eine weitere KI-Ebene, die auf ein Überwachungstool aufgesetzt wird – es definiert die Art und Weise neu, wie Netzwerk-Observability bereitgestellt wird. Durch die Kombination von tiefgreifender Netzwerkintelligenz mit agentenbasierter KI ermöglicht LiveAssist Teams den Übergang von reaktiver Fehlerbehebung hin zu proaktiven, automatisierten Betriebsabläufen.
Diese drei wesentlichen Unterscheidungsmerkmale heben die Lösung von anderen Lösungen zur Netzwerkleistungsüberwachung und Observability ab:
Agentische KI – Erkenntnisse in
Maßnahmen LiveAssist beantwortet nicht nur Fragen – es handelt. Mithilfe agentischer KI steuert es proaktiv Arbeitsabläufe, deckt Zusammenhänge auf und empfiehlt Abhilfemaßnahmen auf Basis des Netzwerkkontexts in Echtzeit. Anstatt nur passiv Daten bereitzustellen, ist LiveAssist ein intelligenter Assistent, der wie ein erfahrener Netzwerkingenieur denkt und handelt. Andere Tools beschränken sich darauf, Warnmeldungen auszugeben oder Daten zusammenzufassen. LiveAssist versteht die Absicht und führt geführte Workflows aus – wodurch die MTTR verkürzt, die Entscheidungsfindung beschleunigt und NetOps-Teams von manuellen Triage-Zyklen entlastet werden.
Korrelations-Engine – aus der Datenflut
zu kontextreichen Erkenntnissen Die LiveAssist-Korrelations-Engine löst eines der schwierigsten Probleme im Netzwerkbetrieb: die Verknüpfung von Symptomen mit der Grundursache. Sie integriert Daten aus verschiedenen Quellen – Flow-Datensätze, Telemetrie, SNMP und Warnmeldungen – und identifiziert automatisch Muster und Zusammenhänge, die Menschen möglicherweise übersehen würden. Herkömmliche Überwachungstools überschütten Techniker mit zusammenhanglosen Warnmeldungen. Die Korrelations-Engine von LiveAssist fasst Informationen zu klaren Zusammenhängen zusammen, die verdeutlichen, was miteinander zusammenhängt, was Störsignale sind und wo Handlungsbedarf besteht.
Offene, zukunftsfähige Architektur – entwickelt für
Flexibilität und Vertrauen: Die Architektur von LiveAssist trennt die MCP-Ebene vom LLM und bietet Kunden so unübertroffene Flexibilität und Kontrolle über den Einsatz der KI. Die meisten KI-gesteuerten Observability-Tools sind an das Ökosystem eines einzigen Anbieters gebunden. Der offene, modulare Ansatz von LiveAssist macht Ihre Investitionen zukunftssicher und ermöglicht es Unternehmen, ihre KI-Strategie nach ihren eigenen Vorstellungen weiterzuentwickeln.
Vorteile der Lösung
Beschleunigte Fehlerbehebung – Reduzierung der MTTR
sowie die durchschnittliche Zeit bis zur Identifizierung durch automatisierte Ursachenanalyse und geführte Fehlerbehebung.
Proaktiver Betrieb Vorhersagen und
Verhindern Sie Ausfälle durch KI-gestützte Traffic-Prognosen und intelligente Warnmeldungen.
Verbesserte Sicherheitslage – Aufdeckung
Sicherheitserkenntnisse direkt aus Telemetriedaten, um die Zusammenarbeit zwischen NetOps und SecOps zu stärken.
Demokratisierte NetOps befähigen weniger erfahrene
Ingenieure, dank Erkenntnissen in natürlicher Sprache selbstbewusst zu handeln.
Benutzerfreundlichkeit Schnell
dank einfacher Einrichtung und intuitivem Onboarding.
BlueCats „Intelligent Network Operations“ (NetOps)
Die Intelligent NetOps-Lösungen von BlueCat bieten die Analysen und Erkenntnisse, die erforderlich sind, um das Netzwerk zu aktivieren, zu optimieren und zu sichern, damit die Geschäftsziele erreicht werden können. Mit einer Intelligent NetOps-Suite können Unternehmen das Netzwerk je nach geschäftlichen Anforderungen einfacher anpassen und modernisieren.
