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Kürzere Ausfallzeiten für jedes Unternehmen Network Incident Detection and Response mit KI-Steuerung

Von Bernhard Lück 1 min Lesedauer

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Cato Networks (EU) B.V
Uptime Institute
PresseBox - unn | UNITED NEWS NETWORK GmbH

Cato Networks erweitert seine SASE-Cloud-Plattform um Tools für Network Incident Detection and Response: „Network Stories für Cato XDR“ könne mit KI-Unterstützung sofort registrieren, wenn in einem Kundennetzwerk Ausfälle auftreten, und unmittelbar die Ursachen analysieren.

Mit Network Stories für Cato XDR sei es schneller möglich, Probleme mit der Netzwerkqualität und Ausfälle schneller zu identifizieren, zu priorisieren und zu beheben. Hier fasst die generative KI-Engine eine Network Story zusammen.(Bild: Cato Networks)
Mit Network Stories für Cato XDR sei es schneller möglich, Probleme mit der Netzwerkqualität und Ausfälle schneller zu identifizieren, zu priorisieren und zu beheben. Hier fasst die generative KI-Engine eine Network Story zusammen.
(Bild: Cato Networks)

Netzwerkausfälle stören den Unternehmensbetrieb. Einem 2023 vom Uptime Institute veröffentlichten Bericht zufolge waren Netzwerk- und konnektivitätsbezogene Probleme für fast ein Drittel der IT-Ausfälle und 53 Prozent der größeren Ausfälle verantwortlich, die von externen IT-Anbietern verursacht wurden. Selbst bei Cato Networks mit seinem Managed Private Backbone sei es möglich, dass Netzwerkausfälle oder Verzögerungen auf der letzten Meile oder in Kundennetzen auftreten.

Bei der Diagnose von Netzwerkvorfällen seien NOC-Teams (Network Operations Center) gezwungen, eine Flut von Netzwerk-Alerts zu sichten und zu korrelieren. Allzu oft würden solche Ausfälle als nicht gemeldete Leitungsstörungen beginnen oder nach Geschäftsschluss auftreten, was die Auswirkungen zeitlich in die Länge ziehe.

Network Stories für Cato XDR nutzt KI-basierende Algorithmen, die auf das Erkennen von Bedrohungen trainiert wurden. Diese Algorithmen sammeln und analysieren Netzwerksignale und Vorfälle, um die Ursache für Stromausfälle, ausgefallene Verbindungen, BGP-Session-Unterbrechungen, SLA-Probleme und andere Netzwerkvorfälle ausfindig zu machen. Cato AI könne danach einordnen, wie kritisch diese Vorfälle sind, sodass sich ein Network-Operations-Team auf die wichtigsten Fälle konzentrieren könne.

Sobald ein NOC-Team aktiv wird, stehe ein komplettes Set von Incident-Response-Tools zur Verfügung, so Cato Networks. Die generative KI-Engine fasst Network Stories lesbar zusammen. Cato Playbooks unterstütze NOC-Teams darin, besser zu verstehen, was passiert ist und wie sie die Vorfälle am besten beheben. Mit der Aufnahme von Networks Stories in Cato Support sei es nahezu sofort möglich gewesen, Paketverluste auf der letzten Meile zu erkennen. Üblicherweise bräuchten Kunden mehrere Tage, um einen Ausfall zu melden. Die durchschnittliche Zeit für die Ursachenanalyse habe um 30 Prozent auf unter 35 Minuten gesenkt werden können.

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