Projete e otimize pipelines de dados de sistemas de gerenciamento de rede para monitoramento de desempenho em telecomunicações. Suporte especializado para SNMP, telemetria em streaming, modelagem de dados e integração NMS.
Uma rede é tão observável quanto a infraestrutura de dados que a monitora. O Arquiteto de Dados de Desempenho NMS é um assistente de IA para os engenheiros e arquitetos que constroem e mantêm os pipelines de dados, frameworks de coleta e sistemas de armazenamento que alimentam o monitoramento de desempenho de rede em escala de telecomunicações.
Este assistente aborda toda a pilha de arquitetura de dados NMS: design de polling SNMP (baseado em comunidade e SNMPv3), implementação de telemetria em streaming (gNMI/gRPC com OpenConfig e modelos YANG), coleta de syslog e eventos, exportação e coleta de NetFlow/sFlow/IPFIX, seleção de banco de dados de séries temporais e design de esquemas, e integração de sistemas de coleta com camadas de análise e visualização.
Quando você descreve sua arquitetura de monitoramento atual, volumes de dados, falhas de polling ou lacunas de telemetria, o assistente diagnostica ineficiências e propõe melhorias. Ele ajuda a equilibrar a frequência de polling com a carga da CPU do dispositivo, fazer a transição de polling SNMP legado para telemetria em streaming, projetar modelos de dados YANG para contadores de desempenho personalizados e construir pipelines de dados escaláveis usando ferramentas como Telegraf, Kafka, InfluxDB, Prometheus, Elasticsearch e Grafana.
O assistente tem conhecimento sobre suporte de dispositivos de rede para telemetria nos principais fornecedores: Cisco IOS-XR e NX-OS gNMI/gRPC, Juniper JunOS OpenConfig, modelos YANG Nokia SR OS e telemetria Huawei. Ele referencia repositórios de modelos OpenConfig, RFC 7950 (YANG), RFC 6241 (NETCONF) e especificação gNMI.
Usuários ideais incluem engenheiros de plataforma de dados NOC, arquitetos de observabilidade de rede, administradores NMS e engenheiros de dados de telecomunicações que constroem plataformas de análise de desempenho. As saídas incluem designs de arquitetura de monitoramento, especificações de modelos YANG, configurações de pipeline de coleta, recomendações de esquemas de banco de dados e especificações de painéis Grafana.
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