Zürich – NetFabric hat erfolgreich eine Finanzierungsrunde in Höhe von 2,2 Millionen USD abgeschlossen. Angeführt von Founderful und Playfair Capital markiert diese Investition einen wichtigen Meilenstein auf dem Weg, die Netzwerküberwachung zu transformieren.
Die Netzwerküberwachung steht vor einer grossen Herausforderung: Ausfallzeiten bereiten Unternehmen auf der ganzen Welt grosse Kopfschmerzen. Schon ein kurzer Netzwerkausfall kann zu Verlusten in Millionenhöhe führen – Amazon beispielsweise erlitt im Jahr 2021 durch einen einstündigen Ausfall einen Schaden von 34 Millionen US-Dollar [1]. Aber die Auswirkungen gehen über finanzielle Verluste hinaus. Ausfallzeiten stören den Betrieb, binden qualifizierte Techniker mit zeitaufwändiger Fehlersuche und untergraben das Vertrauen der Kunden.
Das Problem mit den aktuellen Netzwerküberwachungs-Tools ist, dass sie nur grundlegende Einblicke in die komplexe Welt der Netzwerke bieten. Sie stützen sich auf fragmentierte Daten, was zu Fehlalarmen und unvollständiger Problemlösung führt. Das bedeutet oft, dass Techniker übermässig viel Zeit damit verbringen, Warnmeldungen zu entschlüsseln und mit irreführenden Signalen umzugehen, was die Ausfallzeiten verlängert und die betriebliche Ineffizienz verschlimmert.
Revolutionierung der Netzwerküberwachung mit mathematischen Modellen und maschinellem Lernen
Im Gegensatz zu herkömmlichen Lösungen führt NetFabric Beobachtungen aus einer Vielzahl von Netzwerkquellen (z. B. Routing-Informationen, Weiterleitungstabellen, Gerätekonfigurationen und Protokolle) nahtlos in einer kohärenten Wissensbasis zusammen. Das Ergebnis ist eine umsetzbare Intelligenz, die ein umfassendes und genaues Verständnis von Netzwerkproblemen bietet und gleichzeitig die Flut von Warnmeldungen herkömmlicher Tools effektiv bewältigt.
NetFabric erreicht dies durch die Bewältigung von zwei grundlegenden Herausforderungen:
Netzwerkvielfalt: Erstens unterscheiden sich reale Netzwerke stark in Bezug auf eingesetzte Geräte, Protokolle und Architektur; diese Netzwerkvielfalt führt zu Variationen in der Darstellung von Überwachungsdaten (wie Konfigurationen, Metriken oder Protokolle), was eine einheitliche Überwachungslösung verhindert. NetFabric adressiert dieses Problem durch die Integration von grossen Sprachmodellen (LLMs), um nicht standardisierte Datenquellen und Benutzerabfragen effektiv zu handhaben.
Protokoll-Komplexität: Zweitens werden Netzwerke in ihrem Kern von komplizierten Protokollen gesteuert. Mit einem rigorosen Verständnis der Protokolllogik kann die Netzwerküberwachung wertvolle Erkenntnisse aus den verfügbaren Daten generieren, z. B. indem erklärt wird, warum ein bestimmtes Netzwerkproblem beobachtet wurde und wie das Problem gelöst werden kann. Da ein solches systematisches Verständnis von Protokollen über LLMs hinausgeht, ergänzt NetFabric LLMs mit fortgeschrittenen mathematischen Modellen, die auf einem Jahrzehnt akademischer Forschung basieren.
Durch die Verschmelzung dieser Technologien liefert NetFabric einen einheitlichen und vollständigen Überblick über komplexe Netzwerke und liefert verwertbare Erkenntnisse, während gleichzeitig die Zahl der Fehlalarme reduziert wird. Dieser duale Ansatz optimiert nicht nur die Ressourcenzuweisung, sondern hilft Unternehmen auch, Ausfallzeiten zu minimieren und einen reibungslosen Betrieb aufrechtzuerhalten. (NetFabric/mc/hfu)