Experten-Interview: Netcloud Automation Engine NCAE

Andreas Graber ist SE Manager Software Defined Networking. Im Interview erzählt er, warum Netzwerkautomatisierung zu höherer Effizienz führt und wie Netcloud dieses Thema angeht. Er stellt das Produkt Netcloud Automation Engine NCAE vor und gibt eine Einschätzung ab, wie Large Language Models bei der Automatisierung zukünftig eingesetzt werden könnten.

‍

Andi, warum sollten Unternehmen ihre Infrastruktur automatisieren? Kannst du mir einen Use Case nennen?

Die Investition in Automatisierung zahlt sich in mehrfacher Hinsicht aus. Anbei ein paar Argumentationen:

• Entlastung der Engineers: Routinetätigkeiten werden automatisiert, wodurch mehr Zeit für Engineering-Aufgaben bleibt.
• Höhere Konsistenz: Konfigurationen folgen standardisierten Abläufen und sind dadurch weniger fehleranfällig.
• Steigerung der Effizienz: Prozesse werden beschleunigt und können zuverlässiger ausgeführt werden.
• Weniger Konfigurationsleichen: Neben dem Deployment-Prozess werden im Rahmen von Infrastructure as Code üblicherweise auch Update- und Decomposition-Funktionen integriert. Dadurch wird der gesamte Lifecycle vollständig abgedeckt.

Letztlich geht es darum, komplexe Abläufe aus dem Arbeitsalltag per Knopfdruck verfügbar zu machen.

Use Cases gibt es ganz viele… Am vergangenen Breakfast Event haben wir einen Use Case aus dem Energiesektor vorgestellt, bei welchen IOT-Sites automatisiert wurden. Dabei wurde ein komplexer manueller Ablauf mittels Automatisierung abgelöst. Standorte können nun mit wenigen Klicks ausgerollt, bearbeitet oder demissioniert werden.

Was sind die grössten Herausforderungen der Kunden dabei und worauf sollten sie achten?

Automatisierungsprojekte beginnen in der Regel mit einer Auswahl von Use Cases, die automatisiert werden sollen. Diese müssen bewertet und priorisiert werden, um ein strukturiertes Backlog zu erstellen. Grundsätzlich gilt: Use Cases, die bereits standardisiert sind, lassen sich besonders gut automatisieren. Der Fokus sollte daher nicht auf Spezialfällen liegen, da diese meist selten auftreten und häufig einen hohen Grad an Individualität aufweisen.

Für den Entwicklungsstart empfiehlt es sich, mit einem eher kleinen Use Case von niedriger bis mittlerer Komplexität zu beginnen. Ein agiler Entwicklungsprozess unterstützt dabei, regelmässige Review-Zyklen einzuplanen und die daraus gewonnenen Erkenntnisse direkt in die Weiterentwicklung einfliessen zu lassen. So wird sichergestellt, dass genau das entwickelt wird, was tatsächlich benötigt wird.

Netcloud hat ja ihre Eigenentwicklung Netcloud Automation Engine NCAE, was ist das Besondere an dieser?

Eine Automatisierungsumgebung benötigt in der Regel eine Vielzahl von Funktionen, um die unterschiedlichen Use Cases abdecken zu können. Einige Beispiele dafür sind:

• Infrastructure as Code(IaC) Framework (z. B. Git, Pipelines)
• Runtime-Umgebung für die Ausführung von Playbooks oder anderen Skripten
• Scheduler für geplante Aufgaben
• Filestore für automatisierte Ablagen von Dateien (z.B. IOS-Binaries, Excel-Dateien)
• Reporting-Funktionalitäten
• RBAC und Multi-Tenancy und weitere

Mit der NCAE verfolgen wir den Anspruch, ein Framework bereitzustellen, das all diese Funktionen in einem einzigen Produkt vereint. Das Ziel ist, eine Umgebung zu schaffen, in der man ohne zusätzliche Toolsuite direkt mit der Infrastrukturautomatisierung starten kann.

Aufbauend auf diesem Framework bietet Netcloud verschiedene Module an, die vordefinierte Use Cases und Reports enthalten. Dadurch kann sofort mit der Automatisierung begonnen werden. Zusätzlich besteht die Möglichkeit, eigene Custom Use Cases und Reports zu integrieren und für andere Nutzer verfügbar zu machen.

Künstliche Intelligenz ist heute in aller Munde, wieso automatisiert man nicht einfach direkt mit Large Language Models (LLMs)?

Neben den beeindruckenden Möglichkeiten von LLMs gibt es auch wesentliche Einschränkungen. Ein Beispiel dafür: LLM-Antworten sind nicht deterministisch. Das bedeutet, dass dieselbe Frage unterschiedliche Antworten liefern kann. Zusätzlich besteht das Risiko, dass die Antwort inhaltlich nicht korrekt ist.

Im Kontext der Infrastrukturautomatisierung, insbesondere bei geschäftskritischen Systemen, ist dies problematisch. Durch die erwähnten Limitationen kann es passieren, dass Konfigurationen aufgrund der Nicht-Deterministik unterschiedlich ausfallen – oder im schlimmsten Fall sogar fehlerhaft sind und zu Fehlkonfigurationen auf produktiven Systemen führen.

Wenn du eine Einschätzung abgeben könntest: Inwiefern wird sich die Automatisierung durch AI weiter verändern?

Aus heutiger Sicht bietet die kontextuelle Erweiterung von LLMs über Infrastrukturschnittstellen ein grosses Zukunftspotenzial. Diese Schnittstellen basieren auf dem Model Context Protocol (MCP), oft auch als «USB-C für LLMs» bezeichnet. Das Ziel besteht darin, den Kontext eines LLMs kontrolliert und sicher zu erweitern.

Damit lassen sich beispielsweise Automatisierungs-Use-Cases aus einem Chatbot heraus anstossen. Der Chatbot ruft über die MCP-Schnittstelle vordefinierte Jobs auf klassischen Automatisierungsframeworks wie der NCAE auf. Gleichzeitig können über diese Schnittstelle die vom LLM gelieferten Input-Daten validiert werden, wodurch sich die bekannten Limitationen von LLMs deutlich reduzieren lassen.

Könntest du einen kleinen Einblick in die Zukunft von NCAE geben?

Grundsätzlich möchten wir genau das entwickeln, was unsere Nutzer tatsächlich benötigen. Deshalb sind wir sehr offen für Rückmeldungen und neue Use Cases aus der NCAE-Community.

Im Zusammenhang mit dem Thema AI werden wir mit hoher Wahrscheinlichkeit schon bald eine MCP-Schnittstelle bereitstellen können. Ein erster Prototyp existiert bereits – und die bisherigen Ergebnisse sind sehr vielversprechend.

Darüber hinaus möchten wir den verfügbaren Content in der NCAE weiter ausbauen. Dazu gehören neue Module ebenso wie die kontinuierliche Weiterentwicklung der bestehenden Module.

‍

Vielen Dank Andi für diese spannenden Einblicke. Möchten Sie mehr über Automatisierung mit NCAE erfahren? Wenden Sie sich direkt an graber@netcloud.ch oder ncae@netcloud.ch oder machen Sie sich auf unserer Webseite schlau.

→ Mehr zu Automation
→ Mehr zu NCAE