Close Loop Automation in Cloud Based Software Defined Network begrijpen

Inleiding

Dit document beschrijft hoe close-loop automation werkt in cloud-gebaseerde software-gedefinieerde netwerken in een 5G-implementatiescenario.

Achtergrondinformatie

Cloud is een revolutie in de manier waarop technologie functioneert in de traditionele wereld. Met de komst van 5G is het paradigma verschoven in de serviceprovider-omgevingen. De meeste handmatige en oude manieren om een netwerk te bedienen, maken plaats voor volledige automatisering, die een proactief voordeel geeft aan de netwerken en ze op een zelfherstellende route brengt. Het document biedt een op SDN gebaseerde close-loop-automatiseringsconstructie die verschillende producten van het ecosysteem van Cisco combineert om een realtime analyse, visualisatie en sanering te bieden, dit alles met de oplossingen die zelf in de cloud worden geïmplementeerd.

5G transformeert niet alleen mobiele technologie, maar creëert ook enorme kansen voor tal van industrieën en zet de weg vrij voor grootschalige disruptie.

5G verbetert het dagelijks werk en de dagelijkse ervaring drastisch met snellere snelheid, grotere bandbreedte en ultra-lage latentie.

Niet alleen de mobiele wereld, 5G strekt zich verder uit dan mobiele communicatie om alle vormen van communicatiediensten aan te pakken; in feite ondersteunt het echt de toekomst van de digitale wereld door alle soorten diensten mogelijk te maken, economische verandering in alle sectoren te bevorderen en verschillende technologieën te gebruiken (WIFI, 4G en radiotechnologieën).

Het document is niet gericht op de implementatiefasen. De focus ligt op 5G-automatisering en orkestratiearchitectuur op het gebied van functionaliteit en observatie van end-to-end.

Noodzaak van automatisering

In dit stadium bevindt 5G zich meestal in de beginfase van het testen en implementeren, maar er is een noodzaak om de bijbehorende uitdagingen te begrijpen. Het aantal netwerkelementen dat nodig is om een 5G-netwerk in alle domeinen uit te voeren, is enorm. De implementatie van de meeste 5G-netwerken vereist automatisering om een kosteneffectieve en efficiënte implementatie te garanderen met een naadloze werking van alle betrokken componenten.

In een geautomatiseerd implementatiescenario kan het meeste zware handmatige werk vóór de planning worden geëlimineerd.

Artificial Intelligence (AI)-systemen, gebaseerd op machine learning (ML), kunnen modelleren hoe netwerkfuncties presteren onder normale en hoge belastingsomstandigheden.

Met behulp van runtime performance data kan het systeem zorgen voor automatische implementatie van nieuwe elementen als dat nodig is. Voor continue optimalisatie en serviceborging kan het systeem allerlei soorten feeds van apparatuur verzamelen en analyseren en hun prestaties onderzoeken, waarbij wordt bepaald of ze overeenkomen met de parameters die serviceproviders nodig hebben en verwachten.

Er zijn drie cruciale componenten voor succesvolle automatisering.

1. Zichtbaarheid – Als er geen verslechtering van de prestaties kan worden opgespoord, waardoor de kwaliteit van de service wordt beïnvloed zonder realtime inzicht in wat er elke seconde in het netwerk gebeurt, kunt u deze niet automatiseren.
2. Inzicht - Netwerkanalyse en correlatie van relevante gegevens gegenereerde inzichten om anomalieën te helpen detecteren.
3. Actie - Deze fase neemt actie om de lus te sluiten om te weten dat de aangebrachte verandering de juiste impact heeft.

De basis is om zekerheid te hebben en de volgende is machine learning die kan voorspellen wat het netwerk probeert te bereiken, wat leidt tot de basis van close-loop automatisering.

Overzicht van oplossing

De voorgestelde oplossing is een softwareoplossing die toonaangevende automatiserings- en betrouwbaarheidsmogelijkheden biedt, waaronder:

1. Zero Touch Provisioning – Automatische activering van nieuwe apparaten, configuratiegeneratie en netwerkprovisioning.
2. CI/CD Workflow – Configuratiebeheer, apparaatback-up en controlegeschiedenis voor terugzetten.
3. Realtime zichtbaarheid – Dashboards en rapporten van prestatiestatistieken en Key Performance Index (KPI’s).
4. Foutanalyse – Gebeurtenisdeduplicatie, ruisreductie, gebeurteniscorrelatie, foutbeheer en analyse van de onderliggende oorzaak.
5. Trending en voorspelling - AI / ML-patroonherkenningen, anomaliedetectie, statistische trends en voorspellingen.

1. Mogelijkheden en voordelen van de oplossing

• Zero Touch Provisioning – Maakt grootschalige implementatie mogelijk
• Zero Touch Onboarding – Snellere time-to-market
• Geautomatiseerde workflows (CICD) – Meer controle, minder fouten
• Waarnembaarheid (storingsbeheer, prestatiebeheer, topologie) – Effectief beheer en capaciteitsplanning
• Gebeurteniscorrelatie en ruisonderdrukking - Gesloten-lussanering en zelfherstellend netwerk

2. Onderdelen van de oplossing

• Matrix (prestatiebeheer)
• Vitria (Foutbeheer en -verzekering)
• CNC - Crosswork Network Controller (verzameling, zekerheid, topologie)
• Kafka – Berichtenbus
• Zero-touch Provisioning (ZTP) Service Assurance Components
• Test Automation Framework (TAF)
• Unified Portal

Hoewel Vitria ook prestatiebeheer kan uitvoeren voor de beste oplossing, maken zowel Matrix als Vitria deel uit van de voorgestelde oplossing, waarbij Matrix het beste is voor prestatiebeheer als hulpmiddel en Vitria het beste is voor zijn mogelijkheden voor foutbeheer.

3. Oplossingscomponenten in detail

3.1. Matrix: prestatiebeheer

Matrix is een generiek analytics framework dat door Cisco is ontwikkeld en dat eenvoudige aanpassing aan verschillende soorten gegevensbronnen mogelijk maakt en applicatie-analysefuncties die in de oplossing zijn ingebouwd. Matrix heeft deze belangrijke mogelijkheden waarmee u de use cases volgens de vereisten kunt bouwen of aanpassen.

3.2. Vitria: storingsbeheer en -verzekering

Met het complexe web van onderling verbonden systemen, bestaande uit virtuele en fysieke infrastructuur, interne en openbare netwerken en onderling afhankelijke toepassingen, is foutbeheer een constante uitdaging.

Traditioneel foutbeheer is gebaseerd op siloid-bewakingstools die elk een afzonderlijke laag binnen de technologiestapel aanpakken. Elk controlesysteem genereert een groot aantal alarmen. Service Reliability Engineers (SRE) beoordelen de alarmen en bepalen of een ticket moet worden geopend.

Onderlinge problemen tussen systemen leiden ertoe dat meerdere tickets worden geopend en afzonderlijke teams acties ondernemen die mogelijk niet de echte oorzaak aanpakken, waardoor tijd en middelen worden verspild. Wanneer uiteindelijk wordt vastgesteld dat de schijnbaar onafhankelijke problemen kunnen worden gerelateerd, wordt een cross-functioneel team gevormd om de ware oorzaak te bepalen en de juiste fix-agent of taak in te schakelen om het probleem op te lossen. Terwijl dit traditionele foutbeheerproces zich afspeelt, neemt de frustratie van de klant toe. Dit trage, arbeidsintensieve proces is niet langer effectief. Het is buitensporig tijdrovend en kostbaar.

Om de tijd te verkorten om problemen te detecteren, de oplossing te versnellen en de kosten te verlagen, moeten signalen in de hele werkomgeving van de IT-elementen naar het netwerk en de toepassing worden opgenomen, gecorreleerd en geanalyseerd. Effectief foutbeheer vereist geluidsreductie over de verschillende servicelagen, automatisering om het niveau van menselijke interventie te verminderen en integratie met bestaande processen en beheersystemen.

3.3. Crosswork Network Controller (CNC): verzameling, borging, topologie

Een nieuwe wending in de netwerkwereld was de komst van segmentroutering, die de activiteiten vereenvoudigde door de traditionele manieren zoals Multi-Protocol Label Switching (MPLS) te vervangen. Segmentroutering heeft de complexiteit van de activiteiten verminderd door een groot aantal protocollen te elimineren en heeft geresulteerd in een aanzienlijke vermindering van de totale operationele kosten.

De nieuwe lijn van oplossing van Cisco genaamd de CNC is een SDN-controller voor segment routing netwerken. Zodra een netwerk SR is ingeschakeld, komt de CNC in beeld met een reeks oplossingen die u helpen het netwerk te visualiseren, services en beleid te implementeren en een groot aantal andere functionaliteiten.

Cisco CNC stelt klanten in staat om intent-based network service provisioning, monitoring en optimalisatie te vereenvoudigen en te automatiseren in een multi-vendor netwerkomgeving met een gemeenschappelijke GUI en API.

De oplossing combineert op intentie gebaseerde netwerkautomatisering om essentiële mogelijkheden te bieden voor serviceorkestratie en -uitvoering, waaronder netwerkoptimalisatie, berekening van servicepaden, apparaatimplementatie en -beheer en detectie van anomalieën met automatische probleemoplossing.

De volledig geïntegreerde oplossing combineert kernmogelijkheden van meerdere innovatieve, toonaangevende producten, waaronder Cisco Network Services Orchestrator (NSO), Cisco Segment Routing Path Computation Element (SR-PCE), Cisco Crosswork Data Gateway (CDG) en de infrastructuur van Cisco Crosswork en een reeks toepassingen. De uniforme gebruikersinterface maakt real-time visualisatie van de netwerktopologie en -diensten, evenals service- en transportprovisioning mogelijk via één venster.

De principes van Crosswork kunnen worden samengevat in drie principes van automatisering:

• zichtbaarheid
• inzichten
• Actie
  
  

CNC met zijn krachtige suite van oplossingen biedt een uitgebreid mechanisme voor de algehele controle van het netwerk. De oplossingen variëren per spectrum en bieden een breed scala aan mogelijkheden, die voldoen aan de drie eerder genoemde principes.

1. Actieve topologie

Traditionele netwerken hadden geen componenten die visualisatie van de netwerken mogelijk maakten zodra ze waren geïmplementeerd. Operators moesten fysiek inloggen op de routers om verschillende dingen te controleren. Met de Active Topology of the Crosswork krijgen de operators een live/real-time visualisatie van het hele netwerk, samen met de links, het gebruik, de verkeerssnelheden, knooppunten en koppelingen, de gezondheidsstatus, Segment Routing (SR) en RSVP-statusbeleid, samen met padvisualisatie. Het enige wat de operator nu moet doen, is inloggen op een intuïtieve GUI en het netwerk bij de hand hebben.

2. Crosswork Optimization Engine (COE)

Een oplossing voor realtime optimalisatie van het netwerk waarmee operators het gebruik van hun netwerk efficiënt kunnen beheren. Het einddoel van COE is om zelfherstellende netwerken mogelijk te maken zonder veel handmatige tussenkomst.

3. Crosswork Data Gateway (CDG)

Stel je voor dat je enorme netwerken hebt met duizenden apparaten die een hoop gegevens genereren. Met data als de nieuwe olie, biedt de CDG een mechanisme voor het verzamelen van al deze gegevens van apparaten die door Crosswork zelf kunnen worden gebruikt of zelfs naar veel andere applicaties van derden kunnen worden verzonden voor analyse en andere transformaties. CDG ondersteunt gegevensverzameling via meerdere protocollen zoals SNMP, CLI, gRPC Network Management Interface (GNMI), MDT, syslog, enzovoort.

4. Crosswork Health Insights (HI)

Met het netwerk in werking, de traditionele modus was om reactief acties te ondernemen nadat een bepaalde netwerkgebeurtenis was verstreken. Dit gaat vaak gepaard met hoge kosten voor de klanten. HI maakt de automatische prestaties van live KPI-monitoring, het genereren van waarschuwingen en het oplossen van problemen mogelijk. De gebruiker kan zijn eigen logica definiëren en HI verhoogt vervolgens waarschuwingen op basis van de monitoring ervan. Dit maakt een geautomatiseerd inzicht in de netwerkgezondheid mogelijk.

5. Automatisering van kruiswerkwijzigingen

Routinematig handmatige bewerkingen zoals het toepassen van configuratiewijzigingen, het installeren van nieuwe versies van software, upgrades en andere kunnen worden geautomatiseerd en versneld met het gebruik van Change Automation. Dit maakt gebruik van Ansible-playbooks die zijn ingebed in, en de configuratiewijzigingen worden vervolgens naar de apparaten gepusht door gebruik te maken van Cisco NSO.

6. Crosswork Zero Touch Provisioning (ZTP)

Klanten zijn altijd voorstander van het verkorten van de implementatie- en operationele tijdlijn. Wanneer u tienduizenden nieuwe apparaten hebt die op het netwerk moeten worden geïmplementeerd, in plaats van het gebruikelijke handmatige proces dat kan worden doorzeefd met fouten en tijdrovende, stimuleert de Crosswork ZTP het hele proces met een volledig geautomatiseerde oplossing voor provisioning en aan boord van nieuwe Cisco IOS® XR-apparaten. De apparaten kunnen met een dag-0-configuratie worden opgestart en vervolgens snel worden toegevoegd aan de CNC-apparaatinventaris waarna de monitoring en het beheer van deze apparaten gemakkelijker wordt.

Er zijn een paar andere series producten die samenwerken met de CNC om de doelstellingen te bereiken. De belangrijkste daarvan is het Segment Routing Path Computation Element (SR-PCE), een Cisco IOS XR PCE die zowel SR als RSVP ondersteunt. In feite is het de SR-PCE die de verzameling van topologieën vergemakkelijkt via het BGP-LS-protocol en het pad berekent om de CNC in staat te stellen als controller te functioneren.

De CNC kan ook communiceren met de NSO, wat helpt om een netwerkintentie te vertalen naar configuraties die specifiek zijn voor een apparaat. De CNC, wanneer gebruikt in combinatie met de NSO wordt een kracht multiplier.

3.4. Kafka: berichtenbus

De Kafka-bewaking is ingeschakeld met behulp van het gereedschap Burrow. Burrow is een monitoringpartner voor Apache Kafka die als service de controle van de achterstand van consumenten biedt zonder drempels te hoeven opgeven.

Het monitort vastgelegde compensaties voor alle consumenten en berekent de status van die consumenten op aanvraag. Er wordt een HTTP-eindpunt verstrekt om status on-demand aan te vragen en om andere Kafka-clusterinformatie te verstrekken. Deze API’s worden gepolst door de Performance Monitoring (PM) tool om de monitoring van de vertraging van de consument te genereren en om Kafka-clusterinformatie te verstrekken.

CPU-gebruik, opslaggebruik en geheugengebruik van Kafka-knooppunten zijn ook beschikbaar in Matrix - die waarschuwingen verzendt als drempelwaarden worden overschreden of anomalieën worden gedetecteerd.

3.5. ZTP: apparaatactivering en netwerkprovisioning

Dit is het proces van geautomatiseerde activering van nieuwe apparaten, het genereren van configuraties en netwerkprovisioning.

3.6.TAF: Testautomatiseringskader

Het Advanced Test Automation Framework (TAF) biedt een manier om testsuites parallel op duizenden apparaten tegelijk uit te voeren, waardoor de noodzaak van handmatige validatie wordt geëlimineerd. Een enorme implementatie van een netwerk kan nooit worden geschaald met alleen handmatige validatie en een geautomatiseerd framework als dit helpt de apparaatconfiguraties en andere controles op de meest efficiënte en tijdgebonden manier te valideren.

Een operator kan honderden tests starten op duizenden apparaten met slechts een klik op een knop. De testsuite voert alle geconfigureerde tests uit, valideert de gegevens en toont vervolgens de volledige resultaten met PASS / FAIL-criteria in een gedetailleerd webgebaseerd rapport. Op basis van het rapport kan de operator verdere stappen ondernemen om die fouten in de apparaten te verlichten met behulp van andere geautomatiseerde oplossingen.

3.7. Geïntegreerd portaal: gemeenschappelijk dashboard

Dit is een open gebruikersinterface voor alle toepassingen die de flexibiliteit biedt om toepassingen en pictogrammen zonder ontwikkeling toe te voegen, te verwijderen en aan te passen.

Dit biedt ondersteuning voor LDAP-verificatie en toegang tot productdocumentatie.

Orchestreren van de oplossing

Om de doelen van 5G-automatisering te bereiken, is een domeinoverschrijdende orkestratie nodig om de onderdelen tussen verschillende domeinen waaruit het netwerk bestaat, te verbinden.

Zodra de transportapparaten zijn geconfigureerd en in het netwerk zijn opgenomen, kan in plaats van de bestaande of traditionele manier van handmatig beheer van apparaten te volgen, gebruik worden gemaakt van domeinoverschrijdende orkestratie om met eenvoud, flexibiliteit en efficiëntie te rijden.

De actieve netwerkapparaten kunnen aan boord van CNC worden geplaatst met de specificatie van de protocollen waarmee de CDG gegevens van de apparaten kan verzamelen. Zodra de apparaten aan boord van CNC komen, wordt de realtime visualisatie van het hele L2- en L3-netwerk eenvoudig. De bewaking van de apparaten wordt verlicht met het display op de GUI met betrekking tot vele facetten van de gezondheid van het apparaat. Het verzamelen van gegevens van de apparaten begint met vooraf bepaalde intervallen en deze gegevens hebben een rijke analytische waarde. De gegevens worden verzameld via SNMP, SSH, MDT, telemetrie en verschillende andere modi zoals eerder beschreven.

Deze gegevens kunnen vervolgens worden doorgegeven aan de andere toepassingen binnen het ecosysteem. De CNC maakt het mogelijk om de verzamelde gegevens via een Kafka-bus naar het Matrix-systeem te sturen. De verzameling is geabonneerd op een Kafka-onderwerp en de CDG blijft de verzamelde gegevens verspreiden naar dit onderwerp, waarvan het eindpunt naar Matrix is.

Matrix heeft verschillende intuïtieve dashboards van waaruit deze gegevens kunnen worden gevisualiseerd, en verschillende analytische bewerkingen kunnen ook worden uitgevoerd. Deze gegevens kunnen vervolgens worden samengeperst door de Cisco Vitria AIOps-oplossing voor foutbewaking. Telkens wanneer er fouten of anomalieën worden gedetecteerd, genereert het Vitria-instrument proactief alarmen, zodat de vereiste remedies kunnen worden opgenomen, waardoor grote mislukkingen worden voorkomen.

Binnen de kruiswerksuite kunnen sommige toepassingen het verkeer in een transportnetwerk proactief orkestreren, waardoor aanzienlijke stilstandtijden in piekbelastingtijden worden verlicht. Feature packs van COE zoals Local Congestion Mitigation (LCM) en Bandwidth on Demand (BWoD) komen in dergelijke scenario's te hulp.

De LCM is een zeer handige tool om congestie binnen een netwerk te beperken en het beleid te sturen dat alternatieve paden neemt die de overbelaste interface vrijmaken. Dit alles gebeurt automatisch zonder dat een gebruiker probeert om congestie te detecteren nadat het al is gebeurd. LCM maakt gebruik van een configureerbare drempel waarboven wordt beschouwd als overbelast.

Zodra een interface gebruik deze drempel overschrijdt, LCM biedt aanbevelingen om de congestie te verlichten op een lokale interface niveau. De oplossing zorgt ervoor dat alleen de vereiste hoeveelheid verkeer wordt gestuurd die de congestie bijna onder de drempel brengt. Het voordeel hiervan is dat het volledige verkeer in de interface niet wordt omgeleid. De gebruiker kan de set aanbevelingen analyseren en vervolgens de meest geschikte kiezen. Zo wordt tactisch verkeersgericht beleid afgetrapt door LCM met behulp van de SR-PCE-component die helpt bij het geautomatiseerd opruimen van congestie in realtime.

De BWoD-oplossing kan in combinatie met LCM werken. Als er een interface met hoge prioriteit is die spraak- of videoverkeer vervoert, wil een operator ervoor zorgen dat het pad altijd een bepaalde hoeveelheid bandbreedte beschikbaar heeft. COE stelt een gebruiker in staat om een BWoD-beleidspad te maken, en wanneer de BWoD ook is geconfigureerd met een drempelwaarde, wordt de monitoring elke seconde gestart. Zodra de interfacedrempel is overschreden, springt BWoD erin om nieuwe SR-beleidsregels te maken of het bestaande pad dat ernaar streeft de toegewezen bandbreedte te behouden, opnieuw te optimaliseren.

Dit zijn een paar scenario's die het transportpad optimaliseren en de transportautomatisering vergemakkelijken. Hoewel CNC samen met andere oplossingen kan worden gebruikt om de gegevens te verwerken en te analyseren, kunnen de interne componenten van CNC ook een grote rol spelen bij het koesteren van het transportnetwerk met high-end automatisering die de beschikbaarheid en betrouwbaarheid van het netwerk verhoogt.

Gebruikscase Close Loop Automation (CLA)

In elk CLA-gebruiksgeval omvatten de basisstappen:

1. Gegevensverzameling van het apparaat of de bron en het doorsturen van hetzelfde naar de berichtenbus.
2. Prestatiemanagementsysteem om de insliklogica (parser) te implementeren, de verwerkingspijplijn te verbeteren en de KPI-drempel te definiëren om afwijkingen voor specifieke processen te detecteren.
3. Foutbeheersystemen om de gedetecteerde anomalieën op te nemen en te wachten op eventuele voorvallen om API-oproepen aan te roepen om actie te ondernemen.
4. Zodra de sanering is voltooid, sturen de anomalieën van het detectiesysteem voor prestatiebeheer een anomaliewaarschuwing met een duidelijke status.
5. Foutbeheersystemen om de waarschuwing in te nemen, de anomalie te verwijderen en het incident te sluiten.

Hier is een afbeelding van de flow in deze Cisco-oplossing:

Een echt voorbeeld van hoe close loop automation kan werken met behulp van de cross-domain Cisco-componenten wordt het best geïllustreerd in het geval van geheugenlekken van apparaten. Het commando show processes memory detail geeft de details van het geheugenverbruik van alle processen in de router.

Er kan een CLI-verzamelingstaak worden gemaakt in CNC om CDG in staat te stellen zich aan te melden bij de router met door de gebruiker opgegeven cadans en de opdracht show processes memory detailuit te voeren. De CDG krijgt de output van dit commando en stuurt de gegevens door naar de Kafka-bus. Matrix leest deze gegevens van de Kafka-bus en parseert en transformeert deze om de geheugeninformatie op zijn dashboards weer te geven.

Wanneer het geheugenverbruik een ingestelde drempel voor de routers overschrijdt, genereert Matrix een alarm en stuurt de afwijking door naar de Kafka-bus. Vitria AIOps genereert vervolgens een incident op zijn dashboard door de anomalie van de Kafka-bus te lezen. Dit kan worden gevisualiseerd in het AIOps-dashboard dat de hostnaam weergeeft van het apparaat waar het geheugengebruik de veilige limieten heeft overschreden.

Vanuit de AIOps GUI kan men actie ondernemen op dit alarm door een Network Service Orchestrator (NSO) te integreren - een configuratiebeheersysteem) apparaat reset API die het apparaat opnieuw instelt. 

Er is ook een afkoelingsperiode in Vitria, waar het incident nog een tijdje open wordt gehouden. Als er binnen deze tijdsduur geen melding is van een lek op hetzelfde apparaat door Matrix, wordt het incident automatisch gesloten. Zo niet, dan wordt hetzelfde proces van het opnieuw instellen van het apparaat herhaald. In het proces hoeft er geen enkele handmatige interventie te zijn en wordt de hele sanering afgehandeld door de domeinoverschrijdende componenten zelf die fungeren als bewijs voor hoe de hele lus wordt geautomatiseerd en proactief wordt opgelost op de meest coherente manier, in realtime.

Uitdagingen

1. Verhuizen naar de cloud

Het hosten van de applicatie in de cloud brengt uitdagingen met zich mee:

• Nieuwe oplossingen voor operations management en beveiliging zijn vereist
• Het vinden van use cases en businessmodellen achter de cloud edge
• Wolken moeten de vereiste hoge doorvoer ondersteunen
• Operaties, processen, beveiliging en beschikbaarheid moeten voldoen aan de verwachtingen van SP's en hun klanten
• Cloudproviders bieden hun oplossingen aan om het ontwerp van verhuisdiensten naar de cloud, die soms moeilijk aan te passen is, te vergemakkelijken

2. Twijfel over automatisering

• Niet kunnen voorzien in de behoefte aan automatisering
• Complexiteit van de netwerken van providers

Samenvatting

Automatisering en orkestratie van een 5G-netwerk is een complexe taak die vanaf het begin van een netwerkontwerp goed moet worden gepland en geïmplementeerd.

De complexiteit van 5G-netwerken vereist automatisering en orkestratie om taken te vereenvoudigen en de kans op fouten tijdens planning, implementatie en werking te minimaliseren.

Gerelateerde informatie

• https://www.cisco.com/c/dam/m/en_us/customer-experience/collateral/5G-automation-architecture-white-paper.pdf
• https://www.cisco.com/c/dam/en/us/td/docs/cloud-systems-management/crosswork-network-controller/3-0/Solution-Workflow-Guide/CNC-3-0-Solution-workflow-guide.pdf
• Cisco Technical Support en downloads