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Rechenzentrumsbetrieb mit Contrail Insights

Juniper Networks präsentiert mit Contrail Insights eine Weiterentwicklung für den Betrieb von Private-Cloud-Rechenzentren. Die Neuvorstellung bietet Netzwerk-, Server- und Workload-Überwachung sowie Fehleranalysefunktionen und Echtzeittransparenz verschiedener Infrastrukturebenen.
"Contrail Insights" [1] ist die neueste Ergänzung der Enterprise-Multicloud-Lösung, die von der Netzwerkvirtualisierung bis hin zur Mikrosegmentierung reicht. Das neue Dashboard verfügt über eine vollständig integrierte Analytik. Dies soll eine nahtlose Anwendererfahrung ermöglichen sowie einen tieferen Einblick und eine verbesserte Transparenz in die Overlay-Underlay-Korrelation des Rechenzentrums und die Nutzung von mandantenfähigen-Ressourcen bieten.

Contrail Insights basiert auf historischen Daten und Echtzeit-Streaming-Telemetrie durch Machine Learning und bietet Service-Level-Observability für die Rechenzentrumsinfrastruktur von Overlay-Underlay-Netzwerken bis hin zu physischen und virtuellen Servern und deren Workloads. Die neue Heatmap für die Topologie des Rechenzentrums ist laut Hersteller intuitiv, konfigurierbar und soll Betreibern eine umfassende Sicht auf das gesamte Rechenzentrum und die Untersuchung von Lokalisierungsproblemen gestatten.

Weiterhin will die Software die Fehlersuche und –analyse vereinfachen. Um Probleme wie Hotspots, Microbursts und monopolisierte Ressourcen in einer Multi-Tenant- oder Shared-Private-Cloud zu identifizieren, verfügt die Software über eine neue Top-N- oder "Top-Talker"-Query-Engine mit tabellarischen und grafischen Ansichten. In Verbindung mit der Drill-Down-Abfragefilterung und der Verknüpfung mit dem topologischen Pathfinding versuchen diese Diagnosen Probleme wie Netzwerküberlastungen und Ressourcenkonflikte proaktiv zu reduzieren.

Eine zusätzliche Erweiterung sind die Overlay-Underlay-Korrelations- und Pathfinding-Features. Diese sollen Betreibern helfen, die Ursachenforschung bis auf die physische Infrastrukturebene zu betreiben, durch die Abbildung der virtuellen Workload-Infrastruktur und Netzwerkabstraktionen. In physischen Netzwerken im Rechenzentrum, in denen der Overlay-Verkehr typischerweise über die gesamte Struktur verteilt ist, beleuchten die Pathfinding-Features die topologische Heatmap und wollen so Probleme bei der Fehlersuche schnell lokalisieren und ehemals schwer zu lösende Probleme beheben.
11.11.2019/jm

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