ネットワーク自動化の開始: データ収集と準備状況評価

成功するネットワーク自動化は、変更をプッシュするためのスクリプトの作成から始まるのではなく、ネットワーク上で実際に何が実行されているかを正確に把握することから始まります。安全に自動化を行う前に、正確なインベントリ、ハードウェア、およびソフトウェアのデータを収集する必要があります。このテキストベースのコースでは、ネットワーク自動化の不可欠な最初のフェーズである情報収集と準備状況評価についてガイドします。既存のインフラストラクチャの評価方法、さまざまなベンダー間の差異の処理方法、および生のデバイス出力を構造化された自動化対応データに変換する方法を学びます。 学ぶ内容: - ネットワーク自動化の核心原則と、データ収集が重要な最初のステップである理由を理解する。 - デバイス全体のハードウェア、ソフトウェア、および構成の一貫性を評価して、ネットワークの準備状況を評価する。 - 最新のプロトコルとCLI解析手法を使用して、デバイスのインベントリと状態データを体系的に収集する。 - 生のCLIコマンド出力をJSONやYAMLなどの構造化データ形式に変換する。 - 自動化スクリプトを失敗させる可能性のあるハードウェアおよびソフトウェアの差異を特定して管理する。 - 将来の構成自動化の基礎となる、信頼性の高いデータ収集ワークフローを設計する。 このコースは、ネットワーク状態とデータモデリングの基礎概念から始まり、デバイスのクエリを実行してその応答を解析するための実用的な方法へと進みます。明確な説明を読み、現実世界のデータの例を分析し、書面による演習を完了してスキルを確固たるものにします。自動化が初めてで、構成スクリプトを作成する前に、リスクのない堅実な基盤を構築したいと考えているネットワークエンジニアおよび管理者向けに設計されています。プログラミングのバックグラウンドは必要ありません。安全で効果的なネットワーク自動化に必要な不可欠なデータの基盤を構築するために、今すぐ読み始めましょう。