NetBrain не имеет прямой интеграции с конкретными CNI (Flannel, Weave, Cilium) или с инструментами ядра, такими как eBPF. Вместо этого он получает и интерпретирует поведение сети Kubernetes через плоскость управления (control plane). Когда такие инструменты, как Flannel или Cilium, настраивают оверлеи VXLAN или маршрутизацию eBGP, NetBrain обнаруживает и моделирует эти поведения через API Kubernetes. Это обеспечивает глубокую наблюдаемость сетевых маршрутов и политик Kubernetes без необходимости прямой интеграции с технологиями плоскости данных.
Топология и осознание маршрутов
NetBrain визуализирует сетевую структуру Kubernetes в Digital Twin и отображает соединения сервисов и рабочих нагрузок по кластеру:
1. Живая топология для:
- Pod ↔ Pod;
- Pod ↔ Node;
- Service ↔ Pod;
- Ingress ↔ Service.
Также моделирует оверлеи VXLAN, которые используются CNI, например, Flannel, через контрольную плоскость Kubernetes.
2. Сквозные расчеты пути между:
- Контейнерами на одном или разных узлах;
- Pods к сервисам;
- Внешними клиентами к кластерным сервисам через NodePort или LoadBalancer.
Эта видимость позволяет командам эффективно устранять проблемы взаимодействия между приложениями и отслеживать реальные пути трафика.
3. Динамический обзор данных
NetBrain предоставляет специальные таблицы данных Kubernetes и наложения в реальном времени:
- Таблицы NodePort;
- Таблицы виртуальных маршрутов и одноранговых VXLAN;
- Отображение правил вторжения;
- Ассоциации между внутренними службами и устройствами.
- Эти инсайты интегрированы в контекстные карты и панели мониторинга, обеспечивая мгновенный доступ к информации о состоянии, маршрутизации и сервисах.
4. Автоматизация без кода и проверки на основе намерения
Golden Engineering Studio и функции Intent-Based Automation теперь доступны для среды Kubernetes:
- Автоматическое обнаружение отклонения конфигурации во всех модулях, сервисах и правилах входа;
- Создание автоматизации для проверки доступности сервисов, изменений в маршрутах и валидации политик;
- Использование AI Co-Pilot для исследования проблем с сервисами через запросы на естественном языке в рамках автоматизированных сценариев.