通过NVIDIA NVUE弥合CLI和自动化IT团队的鸿沟
当网络工程师第一次使用网络设备时，他们会通过命令行界面（ cli ）来完成。尽管 cli 仍在广泛使用，但网络规模已达到新高，这使得 cli 在管理和配置整个数据中心方面效率低下。就本机而言，随着软件行业向自动化发展，网络也不例外。
网络供应商都提供了不同的方法来自动化网络，因为他们从传统的 cli 语法中分离出来。不幸的是，这个行业的新分支将网络工程师和 it 组织分为两组：精通 cli 的团队和精通自动化的团队。
这种分割产生了两组问题。首先，精通 cli 的团队很难缩小自动化差距，从而限制了他们的增长速度。其次，寻找网络自动化人才是一项挑战，因为大多数开发人员不具备网络技能，大多数网络工程师也不具备自动化技能。
为了合并这两个组并解决这两个问题， nvidia 在 cli 方法中引入了一种称为 nvidia 用户体验（ nvue ）的范式转换。
nvue 是一个完整的 cumulus linux 系统（硬件和软件）的面向对象、模式驱动模型。 nvue 提供了一个健壮的 api ，允许多个接口显示和配置系统中的任何元素。 nvue cli 和 rest api 使用相同的 api 与 cumulus linux 进行接口。
图 1 ：nvue 体系结构
让所有接口使用相同的对象模型可以保证结果的一致性，无论工程师如何与系统交互。例如， cli 和 rest api 使用相同的方法配置 bgp 对等机。
目前，任何网络设备都需要 rest 和 cli 。对象模型可以直接导入到编程语言（如 python 或 java ）中。这使您能够为一个设备或整个设备结构构建配置。下面的代码示例显示了 nvue python 接口将来的样子：
from nvue import switch spine01 = switch() x = 1 while x < len(spine01.interfaces): spine01.interfaces.x.state = up spine01.interfaces.x.ip.address = “10.1.” + x + “.1/24” spine01.apply()这种革命性方法的好处有两方面：
对于精通 cli 的人来说，从 cli 到构建完全自动化是一种进化，而不是一个全新的过程。
由于 rest 在开发人员中比 yang 等其他面向网络的模型更为常见，因此没有网络技能的开发人员可以与精通 cli 的网络工程师协作，并使团队在实现网络自动化方面迈出相当大的一步。
一个组织的日常运营自动化程度越高，它就越能专注于创新而非运营，并满足其不断增长的业务需求。
试试看
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