
Le « Modèle Mathématique » n'est pas seulement du marketing—c'est un véritable changement de paradigme. Contrairement aux outils de surveillance traditionnels qui se contentent de pinger les appareils, Forward Networks construit un jumeau comportemental. La fonctionnalité de recherche de chemin est celle que j'utilise le plus ; pouvoir visualiser chaque saut possible (L2-L4) et voir exactement quelle règle de pare-feu ou ACL bloque un paquet en quelques secondes a réduit notre temps moyen de résolution (MTTR) de près de 60 %. Je dois également mentionner l'AI Assist pour NQE—il permet à notre équipe d'interroger le réseau en utilisant le langage naturel au lieu de devoir maîtriser immédiatement la syntaxe propriétaire. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
La configuration initiale pour un environnement massif et multi-fournisseurs (nous avons plus de 500 appareils) prend du temps pour normaliser toutes les données d'état. De plus, bien que l'interface utilisateur soit élégante, le moteur de requête réseau (NQE) a encore une courbe d'apprentissage abrupte si vous souhaitez créer des rapports personnalisés vraiment complexes à partir de zéro. J'aimerais voir encore plus de modèles préconstruits pour les nouveaux groupes de sécurité natifs du cloud dans AWS/Azure. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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