網(wǎng)絡(luò)就像wifi，沒有故障的時候，就沒有人意識到它的存在。當(dāng)服務(wù)出現(xiàn)故障時，所有的人想到的第一句話都是 “網(wǎng)絡(luò)是不是有問題?”

這句話看似是埋怨網(wǎng)絡(luò)的口頭禪，但卻是網(wǎng)絡(luò)工程師們的現(xiàn)身說法。作為責(zé)任制的彈性地帶，故障信息粗粒度、不實(shí)時，網(wǎng)絡(luò)部門則成了弱勢的一方。如果這個時候網(wǎng)絡(luò)工程師不能做出合理的解釋，或者無法拿出足夠的證據(jù)反駁，那背鍋幾乎是無疑的。

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• 如果網(wǎng)絡(luò)可以自己配置……
• 如果網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的運(yùn)行狀態(tài)更加透明……
• 如果網(wǎng)絡(luò)能自己預(yù)測故障……
• 如果可以不用背鍋……

隨著網(wǎng)絡(luò)朝著“自動化”的發(fā)展，這一切對網(wǎng)絡(luò)工程師來說都不再是黃粱美夢。

不過在慶幸之余，我們還是要先認(rèn)識下“網(wǎng)絡(luò)自動化”這位朋友。

為什么需要網(wǎng)絡(luò)自動化?

網(wǎng)絡(luò)自動化是指一個網(wǎng)絡(luò)中的物理和虛擬設(shè)備的自動配置、管理、測試、部署和操作的過程。在該技術(shù)加持下的網(wǎng)絡(luò)，可每天自動執(zhí)行制定好的任務(wù)和功能。而通過協(xié)作、自動化和網(wǎng)絡(luò)編排能夠簡化涉及復(fù)雜配置和設(shè)備管理的網(wǎng)絡(luò)操作，以適應(yīng)不斷變化環(huán)境的業(yè)務(wù)靈活性。

目前對于很多企業(yè)而言，采用缺乏靈活性的網(wǎng)絡(luò)已成為阻礙其業(yè)務(wù)發(fā)展的一大瓶頸，因?yàn)槠款i降低了部署強(qiáng)大且響應(yīng)迅速的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)架構(gòu)的可能。此外，隨著算力成本下降，虛擬計(jì)算需求增長，當(dāng)下的網(wǎng)絡(luò)自動化技術(shù)對許多企業(yè)來說變得更加可用。

對于中小企業(yè)網(wǎng)管來說，管理十幾臺的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備可能手動進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)配置或任務(wù)診斷來的更為直接。不過對于大型企業(yè)來說，網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的數(shù)量可能指數(shù)級增長，這時自動化配置顯然才是根本。下面的三大原因亦是讓網(wǎng)絡(luò)走向自動化的關(guān)鍵。

首先，是減少人為失誤。有調(diào)查顯示，在發(fā)現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)故障中，有60%到80%都是由人為失誤而導(dǎo)致的，即便是手動的“CTRL C”加“CTRL V”。更為關(guān)鍵的是，此種手動過程顯然是無法擴(kuò)展至大型網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維應(yīng)用的。

其次，讓網(wǎng)絡(luò)更適合IT服務(wù)器環(huán)境。多年來大量企業(yè)運(yùn)維團(tuán)隊(duì)都在使用自動化來創(chuàng)建高度動態(tài)的服務(wù)器系統(tǒng)。自動化能夠及時提供所需的連接和安全性，更支持API，還可基于標(biāo)準(zhǔn)的協(xié)議和開源自動化框架(例如Ansible、Saltstack、Puppet和Chef)實(shí)現(xiàn)開放性和互操作性。此外，服務(wù)提供商和企業(yè)往往利用這些自動化框架來加速其網(wǎng)絡(luò)自動化遷移。

再有，提高配置效率。由于手動配置，是一個一對一的過程，其副作用是網(wǎng)絡(luò)配置僅能應(yīng)用于當(dāng)前設(shè)備。這就讓QoS流控類的配置操作無法在整個基礎(chǔ)架構(gòu)中獲得一致性應(yīng)用。所幸網(wǎng)絡(luò)自動化能夠化解這類問題，令全網(wǎng)下發(fā)一個相同配置變得相當(dāng)簡單。

那些提高網(wǎng)絡(luò)自動化的技術(shù)

瞻博網(wǎng)絡(luò)全球CEO Rami Rahim曾用一個詞表達(dá)了瞻博網(wǎng)絡(luò)正在打造的新一代網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)——“無人駕駛”。怎么去理解?無人駕駛汽車解放的是司機(jī)，使其在旅途中能夠工作、閱讀，甚至睡眠。

網(wǎng)絡(luò)的自動化和“無人駕駛”一樣，能夠把網(wǎng)絡(luò)操作人員從復(fù)雜的日常管理工作中解放出來，讓他們把有限的資源運(yùn)用于更重要的任務(wù)優(yōu)化。

要實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)自動化有幾點(diǎn)要素，例如網(wǎng)絡(luò)遙測技術(shù)通過對網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的數(shù)據(jù)進(jìn)行遠(yuǎn)程高速采集和監(jiān)控，提供更實(shí)時、更全面和更精細(xì)的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管能力;基于意圖的網(wǎng)絡(luò)(IBN)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營自動化，并使網(wǎng)絡(luò)能夠更好地與業(yè)務(wù)目標(biāo)或意圖保持一致;人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)將幫助我們從對網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)編程，轉(zhuǎn)向能夠從數(shù)據(jù)輸入中學(xué)習(xí)、做出預(yù)測，然后正確采取行動的算法，并且基于機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)感應(yīng)式網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)。

網(wǎng)絡(luò)遙測打敗傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控

隨著數(shù)據(jù)中心承載的業(yè)務(wù)越來越多，如何實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)中心全網(wǎng)實(shí)現(xiàn)端到端的流量管理與故障監(jiān)控，甚至故障預(yù)判則越來越迫切。

而遙測技術(shù)正是應(yīng)對了大規(guī)模、高性能、實(shí)時、全路徑網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)監(jiān)控需求，從物理網(wǎng)元或者虛擬網(wǎng)元上遠(yuǎn)程實(shí)時高速采集數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)實(shí)時、高速和更精細(xì)地監(jiān)控。

傳統(tǒng)監(jiān)管方式，例如SNMP/CLI，使用了“網(wǎng)管查詢到設(shè)備響應(yīng)”的拉模式(PULL Mode)采集數(shù)據(jù)。一次查詢都有一次響應(yīng)，設(shè)備需要處理大量重復(fù)的查詢。Telemetry采用了“網(wǎng)管定制-設(shè)備實(shí)時推送”的推模式采集數(shù)據(jù)。一次定制就可以對應(yīng)多次響應(yīng)，降低了設(shè)備處理查詢報(bào)文的壓力。

其次，傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控方式通過拉模式獲取數(shù)據(jù)。如果網(wǎng)絡(luò)卡頓或者網(wǎng)絡(luò)獲取不及時，就容易造成數(shù)據(jù)失真。而Telemetry周期性的向網(wǎng)管系統(tǒng)推送數(shù)據(jù)，避免了網(wǎng)絡(luò)延時造成的數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確。

第三，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控方式如果要采集N臺設(shè)備的數(shù)據(jù)，需要執(zhí)行N次的查詢操作。如果同時采集M的數(shù)據(jù)，則需要N*X操作。而采用Telemetry技術(shù)，所有的設(shè)備只需要提前配置訂閱。各種數(shù)據(jù)實(shí)時上報(bào)，中間的過程無需人工操作。

現(xiàn)在很多網(wǎng)絡(luò)公司像思科、瞻博、華為、Arista他們的創(chuàng)新點(diǎn)就是能夠把遙測技術(shù)的工作效率提高。(有關(guān)遙測的詳情參見網(wǎng)絡(luò)自動化的奠基石：看“遙測”如何打敗傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控

IBN對于網(wǎng)絡(luò)自動化而言是網(wǎng)絡(luò)驗(yàn)證

基于意圖的網(wǎng)絡(luò)(IBN)是近年來最熱的IT趨勢之一，IBN由軟件定義網(wǎng)絡(luò)(SDN)發(fā)展而來，其目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營自動化，并使網(wǎng)絡(luò)能夠更好地與業(yè)務(wù)目標(biāo)或意圖保持一致。

根據(jù)定義，IBN由網(wǎng)絡(luò)軟件組成，有助于計(jì)劃、設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)和操作網(wǎng)絡(luò)，從而提高網(wǎng)絡(luò)的可用性和靈活性。在實(shí)踐中，它歸結(jié)為兩個關(guān)鍵功能：1)配置：將高級策略或意圖轉(zhuǎn)換為網(wǎng)絡(luò)配置的能力;(2)驗(yàn)證：驗(yàn)證實(shí)際行為與高級意圖匹配的能力。

然而驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)行為是IT流程自動化的關(guān)鍵。網(wǎng)絡(luò)驗(yàn)證可以對網(wǎng)絡(luò)中所有可能的端到端路徑進(jìn)行數(shù)學(xué)分析，找出所有可能進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)包，然后可以將這種端到端行為分析與高級意圖進(jìn)行比較。

IBN驗(yàn)證系統(tǒng)有效地將意圖與各個設(shè)備配置聯(lián)系起來，以推理和自動化驗(yàn)證過程。從IT角度來看，這可以主動識別網(wǎng)絡(luò)中可能最終導(dǎo)致中斷的任何潛在錯誤，同時避免繁瑣的手動搜索以隔離問題或執(zhí)行根源分析。例如，如果提出了一組配置更改或部署了新服務(wù)，IBN可以在部署到實(shí)時網(wǎng)絡(luò)之前幫助驗(yàn)證對現(xiàn)有策略的影響，從而避免可能的回滾并幫助加速更改窗口。

這種驗(yàn)證是一種與傳統(tǒng)測試環(huán)境截然不同的方法。它是基于對網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、配置和當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的分析進(jìn)行推理的。它不會查看實(shí)時流量或測試場景來確定網(wǎng)絡(luò)活動。IBN驗(yàn)證還可以識別網(wǎng)絡(luò)中任何位置的配置錯誤，如MTU不匹配、轉(zhuǎn)發(fā)環(huán)路或IP地址重復(fù)等。

人工智能提高網(wǎng)絡(luò)自動化和安全性

網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施日益復(fù)雜，加上與下一代服務(wù)相關(guān)的低延遲和確定性，使得基于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)管理方法和靜態(tài)策略的網(wǎng)絡(luò)部署和管理變得不可能。這些方法不具規(guī)模，而且對業(yè)務(wù)成本有重大影響。

網(wǎng)絡(luò)必須是動態(tài)的和自動化的。人工智能和ML技術(shù)的進(jìn)步，使得NFV實(shí)現(xiàn)閉環(huán)自動化成為可能，這對于遠(yuǎn)程監(jiān)控和管理數(shù)千個網(wǎng)絡(luò)邊緣位置和數(shù)十億個連接設(shè)備而言，至關(guān)重要。

當(dāng)與操作支持系統(tǒng)集成時，人工智能支持的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控和預(yù)測網(wǎng)絡(luò)分析功能，可以檢測網(wǎng)絡(luò)異常和故障，并分析根本原因，并在網(wǎng)絡(luò)實(shí)際發(fā)生故障之前，對故障源進(jìn)行修復(fù)或轉(zhuǎn)移。自我監(jiān)控、自我管理和自我修復(fù)的網(wǎng)絡(luò)，使動態(tài)調(diào)整資源分配和功耗成為可能。

此外在網(wǎng)絡(luò)自動化進(jìn)程中還有一點(diǎn)不容忽視，網(wǎng)絡(luò)安全。據(jù)不完全資料統(tǒng)計(jì)，2019年，超過90%的谷歌網(wǎng)絡(luò)流量是加密的，美國80%的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)流量也是加密的，然而即使流量全都加密，也不足以應(yīng)付技術(shù)高超的黑客。

為了提高網(wǎng)絡(luò)的安全性，研究人員設(shè)想，用人工智能來創(chuàng)建一個全新的防護(hù)體系。通過在人工智能模型中填充數(shù)據(jù)包序列、數(shù)據(jù)包邊界、計(jì)算操作性質(zhì)和內(nèi)存訪問模式等遙測數(shù)據(jù)，可以有效地對加密流量進(jìn)行實(shí)時入侵檢測、網(wǎng)絡(luò)隔離和預(yù)防措施。

人工智能還可以幫助實(shí)現(xiàn)無線覆蓋、容量優(yōu)化、先進(jìn)的流量管理、用戶跨頻率的動態(tài)分布、動態(tài)無線電資源管理、波束形成配置、多無線電訪問流量控制管理、網(wǎng)絡(luò)片的服務(wù)感知資源管理等等。

值得關(guān)注的網(wǎng)絡(luò)自動化初創(chuàng)公司

在IT預(yù)算緊張和技術(shù)人才匱乏的雙重挑戰(zhàn)下，對于企業(yè)網(wǎng)絡(luò)專業(yè)人員來說，接受流程自動化和基礎(chǔ)設(shè)施對不斷變化的網(wǎng)絡(luò)流量的響應(yīng)方式已成為當(dāng)務(wù)之急。像思科、瞻博、華為等主要的供應(yīng)商已經(jīng)發(fā)布了相關(guān)網(wǎng)絡(luò)自動化產(chǎn)品如思科的 Crosswork 自動化解決方案、華為FabricInsight數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)分析器等，而那些試圖通過自動化來打破瓶頸的創(chuàng)業(yè)公司也開始著手解決這些問題。

這里列出的自動化初創(chuàng)公司進(jìn)行了很多創(chuàng)新，包括一種新的網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)、數(shù)字孿生軟件、網(wǎng)絡(luò)安全自動化和大規(guī)模的自動化Wi-Fi-assurance工具。

目前，這些初創(chuàng)公司籌集了超過1.5億美元的資金，吸引了網(wǎng)絡(luò)行業(yè)的頂級領(lǐng)導(dǎo)者，并正致力于實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)中心到端點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)代化。

Containous

• 成立:2016年
• 籌集資金:11美元
• 總部:加州舊金山。
• CEO: Emile Vauge，他曾是Zenika、Thales和Airbus的首席開發(fā)人員/DevOps專家
• 主打產(chǎn)品:提供一個多云網(wǎng)絡(luò)管理平臺。

根據(jù)Containous的說法，多云網(wǎng)絡(luò)太復(fù)雜、太耗費(fèi)人力，管理它們的工具也比較呆板。它們之間的集成又太少。更糟糕的是，DevOps團(tuán)隊(duì)花在網(wǎng)絡(luò)上的時間并沒有花在構(gòu)建、迭代和交付軟件上。

Containous的多云網(wǎng)絡(luò)管理平臺是為云本地應(yīng)用程序和微服務(wù)構(gòu)建的。它將多個網(wǎng)絡(luò)可見性和管理功能整合到一個單獨(dú)的、集中的平臺中。

該平臺自動發(fā)現(xiàn)應(yīng)用程序、容器和微服務(wù)，并在云邊緣自動管理路由、加密、負(fù)載平衡和鏡像。

開源開源云邊緣路由器Traefik與所有主要的云原生工具和編排器集成。它自動監(jiān)視基于云的企業(yè)資產(chǎn)的運(yùn)行狀況，向IT團(tuán)隊(duì)發(fā)出警報(bào)，并具有自動擴(kuò)展工具，使企業(yè)可以隨意添加或減少資源。

Containous還構(gòu)建了一個服務(wù)網(wǎng)格，它提供了對容器環(huán)境的可見性，并管理集群內(nèi)部的流量。

競爭對手:HAProxy、NGINX、Istio和Kong

客戶:沒有公開宣布

為什么會成為值得關(guān)注的熱門初創(chuàng)公司：IDC預(yù)測，到2021年，企業(yè)容器實(shí)例將超過18億個，對網(wǎng)絡(luò)智能和管理工具的需求將意味著對Containous產(chǎn)品的需求。Containous表示，其軟件已經(jīng)被下載了14億次，這表明它的吸引力正在增強(qiáng)。

Forward Networks

• 成立年份： 2013
• 籌集資金： 6200萬美元
• 總部：加州帕洛阿爾托。
• 首席執(zhí)行官： David Erickson, OpenFlow規(guī)范的貢獻(xiàn)者，同時也是Beacon的作者
• 主打產(chǎn)品：提供用于大型網(wǎng)絡(luò)管理的數(shù)字?jǐn)?shù)字孿生軟件。

根據(jù)Forward Networks的說法，任何擁有數(shù)十臺設(shè)備的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)都非常復(fù)雜，以至于資源匱乏的IT團(tuán)隊(duì)幾乎無法保持實(shí)時，端到端的網(wǎng)絡(luò)行為。確保所有設(shè)備都正確配置就更難了。

Forward Networks的軟件通過創(chuàng)建整個網(wǎng)絡(luò)(包括本地和云基礎(chǔ)架構(gòu))的軟件副本或數(shù)字孿生，自動搜索，驗(yàn)證和預(yù)測企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的行為。

該軟件分析網(wǎng)絡(luò)如何響應(yīng)變化的需求、流量模式和基礎(chǔ)設(shè)施的變化。Forward Networks聲稱，它可以使用專有方法在幾秒鐘內(nèi)完成此操作。通過數(shù)字孿生技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)工程師可以查看應(yīng)用程序在網(wǎng)絡(luò)上的行為方式，同時快速查明設(shè)備或軟件配置與所需策略不一致的地方。

數(shù)字雙胞胎通過連續(xù)監(jiān)控自動保持最新狀態(tài)，也可以設(shè)置為根據(jù)公司策略驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)配置。

競爭對手：思科、VMWare(收購Veriflow)、Intentet、NetBrain和Solar Winds

客戶：高盛、PayPal、Telstra和UBISOFT

為什么會成為值得關(guān)注的熱門初創(chuàng)公司：Forward Networks獲得了Goldman Sachs、Andreessen Horowitz、Threshold Ventures和a . Capital三輪融資6200萬美元的支持。隨著多云網(wǎng)絡(luò)的興起以及維護(hù)和管理多網(wǎng)絡(luò)帶來的復(fù)雜性，F(xiàn)orward Networks已經(jīng)在市場上占有一席之地，并吸引了一些頂級客戶。

Kentik

• 成立年份： 2014
• 籌集資金： 3820萬美元
• 總部：加利福尼亞州舊金山。
• 首席執(zhí)行官： Avi Freedman，之前曾擔(dān)任Akamai首席網(wǎng)絡(luò)科學(xué)家
• 主打產(chǎn)品：提供基于SaaS的流量分析和網(wǎng)絡(luò)管理軟件。

Kentik的AIOps平臺是一種網(wǎng)絡(luò)流量分析和管理平臺，它統(tǒng)一了來自云和本地基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，并提供有關(guān)混合網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的完整的端到端圖。

該平臺可以分析由于流量水平和分散的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)而無法捕獲數(shù)據(jù)包的網(wǎng)絡(luò)之間的流量。Kentik會攝取多個實(shí)時和歷史監(jiān)視數(shù)據(jù)源，添加上下文洞察力，應(yīng)用AI / ML識別值得采取的措施和異常情況，并使網(wǎng)絡(luò)專業(yè)人員能夠自動進(jìn)行更正。

競爭對手： Netscout(收購Arbor Networks)、Nokia、SolarWinds和Turbonomic

客戶： Box、eBay、GoDaddy、IBM、Netskope、Sky UK、Twitch、Yelp和Zoom

為什么會成為值得關(guān)注的熱門初創(chuàng)公司：Kentik有強(qiáng)大的后盾、團(tuán)隊(duì)和早期客戶的支持。這家初創(chuàng)公司已經(jīng)從August Capital、First Round Capital、Engineering Capital、Data Collective (DCVC)、Glynn Capital、Tahoma Ventures和Third Point Ventures獲得了三輪融資，共籌集了3820萬美元。

SaltStack

• 成立年份： 2012年
• 籌集資金： 3100萬美元以上
• 總部：猶他州利希
• 首席執(zhí)行官：馬克·陳( Marc Chenn)。曾是Compliance11的銷售總監(jiān)，該公司于2011年被Charles Schwab收購。
• 主打產(chǎn)品：提供用于網(wǎng)絡(luò)安全的自動化和協(xié)作平臺。

IT和安全團(tuán)隊(duì)無法跟上現(xiàn)代基礎(chǔ)設(shè)施的復(fù)雜性和規(guī)模。根據(jù)Gartner的數(shù)據(jù)，99%的漏洞發(fā)生在配置錯誤或不兼容的系統(tǒng)上。SaltStack說，當(dāng)前要解決這個問題最棘手的是網(wǎng)絡(luò)缺乏自動修復(fù)，這意味著IT和安全團(tuán)隊(duì)總是處于被動模式。

SaltStack的軟件平臺完全自動化了安全策略到基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)配置的映射，根據(jù)所需的策略掃描基礎(chǔ)設(shè)施，管理漏洞，并自動大規(guī)模修復(fù)了漏洞。

競爭對手： Microsoft、Red Hat、Puppet和BMC

客戶：沒有公開宣布。

為什么會成為值得關(guān)注的熱門初創(chuàng)公司：隨著隱私法和SD-WAN的日益普及，安全性變得越來越重要，從而確保了強(qiáng)大的需求。SaltStack首席執(zhí)行官M(fèi)arc Chenn在帶領(lǐng)初創(chuàng)企業(yè)成功進(jìn)入市場方面擁有豐富的經(jīng)驗(yàn)。Chenn還幫助領(lǐng)導(dǎo)SaaS提供商Compliance11收購了Charles Schwab。

Wyebot

• 成立年份： 2016
• 籌集資金： 900萬美元
• 總部：馬薩諸塞州馬爾伯勒。
• 首席執(zhí)行官： Roger Sands，曾任惠普移動業(yè)務(wù)部門經(jīng)理。
• 主打產(chǎn)品：提供自主的Wi-Fi保證軟件。

根據(jù)Wyebot的說法，大型的關(guān)鍵任務(wù)Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)很難監(jiān)控、管理和修復(fù)。解決Wi-Fi問題的傳統(tǒng)方法是派網(wǎng)絡(luò)工程師使用手持工具進(jìn)行故障排除。Wyebot表示，AI引擎軟件可以遠(yuǎn)程完成網(wǎng)絡(luò)工程師在現(xiàn)場所做的工作。

Wyebot的無線智能平臺提供了對大型Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)的可見性，并使用人工智能和多無線電傳感器分析網(wǎng)絡(luò)行為。平臺會自動識別問題并提出修復(fù)建議。

自動化的問題解決方案與針對最終用戶應(yīng)用程序和性能指標(biāo)的遠(yuǎn)程客戶端相結(jié)合，使IT人員可以了解組織中所有位置的狀況。這樣無需現(xiàn)場就可以解決問題。

該公司聲稱，這種方法可將解決問題的平均時間減少多達(dá)90%，將Wi-Fi問題單減少多達(dá)50%，將現(xiàn)場解決問題的訪問次數(shù)減少多達(dá)80%。

競爭對手： Ekahau、Metageek、7Signal和HP(收購Cape Networks)

客戶：坦帕普雷普(Tampa Prep )，阿切特圖書集團(tuán)(Hachette Book Group)

為什么會成為值得關(guān)注的熱門初創(chuàng)公司： Wyebot在兩輪種子融資中共籌集了900萬美元，今年將提高其A輪融資，并且已經(jīng)找到了指定客戶。

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，相信未來的網(wǎng)工們不再需要一遍遍瘋狂地手動配置，網(wǎng)工們可以從繁雜、機(jī)械的工作中解脫出來。但是我們也該警惕，技術(shù)在帶給我們福利的同時，任何準(zhǔn)備不充分且部署不當(dāng)?shù)牧鞒潭伎赡芷茐木W(wǎng)絡(luò)，自動化也不例外。