 |
Brain4Net выпустила комплексное решение для модернизации крупных корпоративных WAN-сетей
Brain4Net, разработчик инновационных систем на базе технологий SDN и NFV, объявляет о выпуске решения B4N SD-WAN Transport для комплексной модернизации распредененных корпоративных WAN-сетей. Решение позволит крупным предприятиям и федеральным ведомствам добиться высоких показателей экономической эффективности при модернизации сетевой инфраструктуры, благодаря принципиально новому подходу к организации архитектуры сети, а также возможности использовать оборудование и ПО российского производства.
Brain4Net, cовместно с российскими производителями коммутационного и серверного оборудования, предлагает своим клиентам комплексное решение для построения распределенной сети передачи данных (РСПД) на базе технологий SDN и NFV. Подход Brain4Net позволит наделить сеть новыми возможностями, автоматизировать процессы предоставления сервисов и конфигурации оборудования, сохранив при этом существующий функционал.
B4N SD-WAN Transport позволяет крупным предприятиям, владельцам собственной MPLS-сети, и государственным ведомствам добиться максимальной автоматизации управления инфраструктурой РСПД, имея возможность использовать оборудование и ПО российского производства. Решение подходит крупным предприятиям с протяженной регионально распределенной сетью: инфраструктура масштабов страны с ядром магистральной сети и региональными участками агрегации для подключения географически удаленных офисов.
Решение построено на базе компонент B4N Service Platform и оборудования российских производителей вычислительных комплексов и сетевого оборудования – Aquarius, Depo Computers, Eltex и Netberg. Сетевые сервисы реализованы в виде программных приложений B4N Controller – высокопроизводительного SDN-контроллера, осуществляющего конфигурацию и управления сетью. На коммутаторах работает программный агент B4N SwitchOS с поддержкой протокола OpenFlow версии 1.3.4 и выше.
Функционал сети определяется на программном уровне, легко расширяется посредством добавления новых приложений платформы Brain4Net, что позволяет добиться высокой скорости запуска новых сервисов и сократить время на модернизацию инфраструктуры. Обновление затрагивает лишь программную часть котроллера, и заказчик не платит за ту или иную функциональность каждый раз при покупке сетевого оборудования.
Основой B4N SD-WAN Transport является набор сетевых сервисов для реализации различных топологий виртуальных частных сетей (Point-to-Point, Point-to-Multipoint, Multipoint-to-Multipoint), протоколов динамической маршрутизации, иерархического QoS, предоставления Multicast сервисов и интеграции с внешними системами OSS/BSS и средствами безопасности. Решение предусматривает автоматическое построение топологии и обнаружение устройств в сети, маршрутизацию на основе принципов Segment Routing, быстрое переключение между линками в случае недоступности основного канала (Fast Failover) и встроенные средства Traffic Engineering. Используя решение Brain4Net, администратор сети получает функциональный инструмент, который позволяет автоматизировать низкоуровневые конфигурационные процессы и отслеживать состояние всей инфраструктуры и услуг в режиме реального времени.
B4N SD-WAN Transport обеспечивает поэтапный переход к бизнес-ориентированной модели сетевой инфраструктуры, позволяя постепенно внедрять решение с сохранением существующего функционала сети. Архитектура решения предусматривает средства интеграции с классической сетью на канальном и сетевом уровнях модели OSI с помощью компонента Routing VNF - легко масштабируемого виртуального маршрутизатора с поддержкой полного стека протоколов маршрутизации (MP-BGP, OSPF и др.), выполняющего роль распределенного IP/MPLS PE маршрутизатора.
«B4N SD-WAN Transport позволит крупным предприятиям строить сеть на базе открытой экосистемы производителей оборудования с применением современных технологий, достигая при этом качественно нового уровня автоматизации и экономической эффективности», - прокомментировал Генеральный директор Brain4Net Олег Щапов, - «Федеральные ведомства получат возможность модернизировать инфраструктуру, используя лишь решения отечественных производителей, при этом по своим возможностям решение способно выдержать конкуренцию с известными международными компаниями».
Решение успешно прошло тестирование в нескольких крупных российских компаниях и готово к демонстрации в лаборатории Brain4Net, а также пилотным испытаниям в инфраструктуре заказчиков.
Контактное лицо: Евгения Громова
Компания: Brain4Net
Добавлен: 08:12, 02.08.2016
Количество просмотров: 593
Страна: Россия
| Афиша мероприятий на июль в ТРЦ «Нора», ТРЦ Нора, 22:08, 07.07.2025, Россия97 |
| Торгово-развлекательный центр «Нора» готов встретить июль ярким и насыщенным календарём мероприятий для всей семьи! Этот месяц в «Норе» станет месяцем незабываемых впечатлений, радостных открытий и весёлых развлечений для всех посетителей |
| Hybrid Platform снова стала №1 среди DSP по версии AdIndex, Hybrid, 11:45, 05.07.2025, Россия298 |  |
| Компания Hybrid, специализирующаяся на высокотехнологичных разработках в области интернет-рекламы, снова заняла первое место в рейтинге AdIndex Technology Index 2025 в категории DSP-платформ. Это уже второй год подряд, когда Hybrid признаётся лидером в сегменте программатик-закупки. |
| CorpSoft24: Изменения в 152-ФЗ вызовут рост облачного рынка России, CorpSoft24, 11:45, 05.07.2025, Россия306 |  |
| Изменения в Федеральном законе №152-ФЗ «О персональных данных», вступившие в силу 1 июля 2025 года, поспособствуют усилению безопасности переданной операторам личной информации граждан и приведут к росту российского облачного рынка, прогнозируют эксперты компании CorpSoft24. |
| Цифровая крепость: Бастион провел ребрендинг, Бастион, 16:49, 03.07.2025, Россия260 |
| Компания по информационной безопасности «Бастион» провела ребрендинг. В обновленную айдентику вошли логотип и фирменный стиль, отражающие ключевые ценности бренда: надежность, экспертность и высокотехнологичность. Новый визуальный код подчеркивает глубину и точность экспертизы, приобретенной за годы существования компании. |
|
|
