Vers une gestion réseau plus intelligente
PMACCT est né il y a quinze ans lorsque je travaillais pour le CNRS italien. J’avais besoin de collecter et de désagréger les données de de mes équipements, mais pas n’importe quelles données, certaines en particulier. J’ai donc développé un logiciel capable d’extraire et de stocker les données dans une base comme MySQL par exemple. Au fil du temps, j’y ai ajouté plusieurs plug-ins, notamment des messages brokers. Du côté du flux entrant, la collecte BGP, IGP et la télémétrie en streaming se sont également greffées. A ce jour, PMACCT est d’ailleurs le seul collecteur véritablement multi-vendeurs pour la partie télémétrie en streaming.
Je pense que l’adoption de PMACCT par les opérateurs et les entreprises du monde entier s’explique par deux raisons principales. Tout d’abord l’outil évolue avec les besoins: que vous soyez l’un des plus grands CDNs, avec un réseau de dizaines de Térabit/s de trafic ou bien un particulier disposant d’un routeur chez vous, vous pouvez utiliser PMACCT et garder la même performance dans le traitement des données lorsque celles-ci augmentent. Vous pouvez également partitionner votre réseau et exécuter plusieurs échantillons de données pour émettre différentes corrélations.
En outre, PMACCT est un outil sur lequel vous pouvez développer plusieurs cas d’usages tels que la Business Intelligence, l’analyse des schémas de trafic, l’analyse des événements réseau, la planification de l’ingénierie du trafic.
C’est pour cela que je suis ravi de voir l’approche de Pragma Innovation qui allie conseil et outils personnalisés pour répondre au mieux aux besoins spécifiques des réseaux clients. Concrètement Pragma Innovation inclut le protocole SNMP encore utilisé par les opérateurs pendant leur transition progressive vers la télémétrie en continu.
À l’avenir, les entreprises auront besoin de système intelligents leur offrant des seuils d’alerte et des algorithmes capables d’anticiper ces seuils. Pragma Innovation l’a bien compris et construit également cette composante dans sa solution. Dans une troisième phase, j’espère que l’apprentissage automatique introduira des moyens d’instrumenter le réseau et de fournir une auto-correction.
Du côté de PMACCT, nous comptons bien suivre les tendances du secteur, par exemple en recherchant la standardisation de la télémétrie en streaming ou en normalisant des protocoles comme BMP.