 |
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: 580
Страна: Россия
| Весна в Желдорреммаше – время встречи гостей, https://ao-zdrm.ru/, 19:26, 18.04.2025, Россия310 |
| На заводах АО «Желдорреммаш» стартовал весенний этап профориентационной «Недели без турникетов». Производственные площадки компании посетит несколько тысяч человек. Масштабная всероссийская акция, проводимая под эгидой Союза машиностроителей России, продлится до конца апреля |
| «Кит-системс» расширяет сотрудничество с QTECH, Кит-систепмс, 19:21, 18.04.2025, Россия303 |
| Системный интегратор «Кит-системс» подтвердил партнерскую авторизацию российского производителя телекоммуникационного и серверного оборудования – компании QTECH на 2025 год. |
| Обновлена платформа мониторинга данных Smart Monitor, VolgaBlob, 19:04, 18.04.2025, Россия70 |  |
| На конференции VB-Trend 2025 компания VolgaBlob представила новую версию своего флагманского продукта Smart Monitor. В релизе 5.0 усовершенствована технология поиска Search Anywhere, появился инструмент для заметок Smart Notebooks |
| Новый импульс развития аддитивных технологий для российских промышленных предприятий, Группа "Борлас", 19:04, 18.04.2025, Россия59 |
| Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого и Группа «Борлас» (входит в ГК Softlinе) подписали соглашение о стратегическом партнёрстве с целью обучения студентов и специалистов промышленных предприятий технологическим инновациям, а также для создания инженерно-производственных центров аддитивных лазерных технологий совместно с ведущими российскими промышленными предприятиями. |
|
|
