當(dāng)網(wǎng)絡(luò)工程師第一次使用網(wǎng)絡(luò)設(shè)備時(shí)，他們會(huì)通過命令行界面（ CLI ）來完成。盡管 CLI 仍在廣泛使用，但網(wǎng)絡(luò)規(guī)模已達(dá)到新高，這使得 CLI 在管理和配置整個(gè)數(shù)據(jù)中心方面效率低下。就本機(jī)而言，隨著軟件行業(yè)向自動(dòng)化發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)也不例外。

網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)商都提供了不同的方法來自動(dòng)化網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)樗麄儚膫鹘y(tǒng)的 CLI 語法中分離出來。不幸的是，這個(gè)行業(yè)的新分支將網(wǎng)絡(luò)工程師和 IT 組織分為兩組：精通 CLI 的團(tuán)隊(duì)和精通自動(dòng)化的團(tuán)隊(duì)。

這種分割產(chǎn)生了兩組問題。首先，精通 CLI 的團(tuán)隊(duì)很難縮小自動(dòng)化差距，從而限制了他們的增長速度。其次，尋找網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化人才是一項(xiàng)挑戰(zhàn)，因?yàn)榇蠖鄶?shù)開發(fā)人員不具備網(wǎng)絡(luò)技能，大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)工程師也不具備自動(dòng)化技能。

為了合并這兩個(gè)組并解決這兩個(gè)問題， NVIDIA 在 CLI 方法中引入了一種稱為 NVIDIA 用戶體驗(yàn)（ NVUE ）的范式轉(zhuǎn)換。

NVUE 是一個(gè)完整的 Cumulus Linux 系統(tǒng)（硬件和軟件）的面向?qū)ο?、模式?qū)動(dòng)模型。 NVUE 提供了一個(gè)健壯的 API ，允許多個(gè)接口顯示和配置系統(tǒng)中的任何元素。 NVUE CLI 和 REST API 使用相同的 API 與 Cumulus Linux 進(jìn)行接口。

圖 1 ：NVUE 體系結(jié)構(gòu)

讓所有接口使用相同的對象模型可以保證結(jié)果的一致性，無論工程師如何與系統(tǒng)交互。例如， CLI 和 REST API 使用相同的方法配置 BGP 對等機(jī)。

目前，任何網(wǎng)絡(luò)設(shè)備都需要 REST 和 CLI 。對象模型可以直接導(dǎo)入到編程語言（如 Python 或 Java ）中。這使您能夠?yàn)橐粋€(gè)設(shè)備或整個(gè)設(shè)備結(jié)構(gòu)構(gòu)建配置。下面的代碼示例顯示了 NVUE Python 接口將來的樣子：

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()這種革命性方法的好處有兩方面：

對于精通 CLI 的人來說，從 CLI 到構(gòu)建完全自動(dòng)化是一種進(jìn)化，而不是一個(gè)全新的過程。

由于 REST 在開發(fā)人員中比 YANG 等其他面向網(wǎng)絡(luò)的模型更為常見，因此沒有網(wǎng)絡(luò)技能的開發(fā)人員可以與精通 CLI 的網(wǎng)絡(luò)工程師協(xié)作，并使團(tuán)隊(duì)在實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化方面邁出相當(dāng)大的一步。

一個(gè)組織的日常運(yùn)營自動(dòng)化程度越高，它就越能專注于創(chuàng)新而非運(yùn)營，并滿足其不斷增長的業(yè)務(wù)需求。

試試看

Cumulus Linux 最有價(jià)值的方面之一是能夠虛擬地嘗試我們的所有特性和功能。