A Inteligência artificial (IA), particularmente os LLMs (Large Language Models), ou Grandes modelos de linguagem, se tornaram termos de destaque nos últimos anos, e por um bom motivo. A IA pode revolucionar muitos setores e funções, incluindo operações de rede. Pode parecer vago até que ponto a IA pode transformar as redes de TI, mas definitivamente existem casos de uso convincentes quando superamos as alucinações da IA e as preocupações com a privacidade de dados. Quando dizemos que os casos de uso são grandes, precisamos analisar algumas coisas em que a IA é realmente boa:
Desafios apresentados pela moderna e complexa infraestrutura de rede
A taxa de mudança no setor é tão dinâmica que a complexidade das redes evolui em um curto período de tempo, de 2 a 3 anos, graças aos diferentes tamanhos, escalas, estratégias, setores e outros detalhes em que uma organização decide operar. As redes híbridas tornaram a solução de problemas cada vez mais complexa; um administrador de TI precisa se preocupar com a infraestrutura on-premises composta por diferentes fornecedores, versões de código e saídas diferentes, além de soluções de data center definidas por software e uma presença multicloud que depende da infraestrutura subjacente. O resultado é uma solução de problemas muito difícil, na qual se espera que a equipe de TI tenha proficiência em vários fornecedores, se mantenha atualizada com as versões do código e sempre tenha um conhecimento preciso para extrair as informações exatas da infraestrutura para solucionar problemas de forma eficaz.
Desafios no gerenciamento de rede tradicional
Algumas das características do gerenciamento de rede tradicional que o diferenciam da abordagem moderna são aquelas que se tornam desafios quando confrontados com uma infraestrutura de TI moderna, vasta e complexa.
Configuração manual de dispositivos: O gerenciamento de rede tradicional exige um grau muito maior de intervenção manual em diferentes estágios, começando pela descoberta de dispositivos. Os processos são demorados, aumentando a complexidade e os custos operacionais. A necessidade de intervenção manual contínua combinada com uma rede extensa aumenta a probabilidade de erros humanos e cria inconsistências no gerenciamento.
Solução de problemas entediante: A solução de problemas deve ser realizada dispositivo por dispositivo, o que torna difícil diagnosticar problemas de uma perspectiva mais ampla. Isso resulta em tempos de resolução mais longos e maior tempo de inatividade.
Visibilidade de rede compartimentada: O gerenciamento individual de dispositivos limita a visibilidade panorâmica da disponibilidade geral, da integridade e do desempenho de toda a rede. Esse desafio aumenta ainda mais os custos operacionais, pois as organizações serão forçadas a assinar várias ferramentas para liberar visibilidade da rede e análises aprofundadas.
A influência progressiva da IA nas redes de TI
Ao discutir sobre inteligência artificial, é importante eliminar o ruído e distinguir o que é hype e o que é realidade. No momento, a IA está aprimorando áreas específicas da rede de TI em vez de oferecer uma vistoria completa e mágica. Melhorias notáveis foram feitas com a integração da IA às operações de rede, como automatizar tarefas rotineiras, melhorar a detecção de anomalias e fornecer informações preditivas.
Definitivamente, é possível dizer que essas são as aplicações atuais da IA nas redes modernas:
- Detecção de anomalias: A IA se destaca na análise de amplos conjuntos de dados para identificar padrões e detectar anomalias que podem indicar possíveis problemas ou ameaças à segurança. Isso dá às equipes de TI tempo suficiente para responder e restaurar os sistemas antes que os problemas aumentem.
- Automação de tarefas rotineiras: A automação de redes já é um processo que vem acontecendo muito antes do hype da IA e dos LLMs. No entanto, a IA pode aprimorar ainda mais áreas como gerenciamento de configurações, monitoramento de desempenho e solução de problemas.
- Manutenção preditiva: A capacidade da IA de processar grandes conjuntos de dados se estende a análises e relatórios, permitindo que ela preveja possíveis falhas do sistema e recomende medidas proativas.
A IA e o ML não substituirão os engenheiros
A IA e o ML (Machine Learning, Aprendizado de máquina) estão influenciando as redes, mas ainda não podem ser considerados uma disrupção que transforma permanentemente empregos e funções. A realidade é diferente porque a implementação da IA exige mais esforço preliminar do que se poderia esperar: supervisionar e limpar dados, mapear toda a infraestrutura, determinar o comportamento “normal” e atualizar continuamente os modelos de IA para se alinharem às mudanças na rede.
Existem desafios existem com a IA
- A inteligência artificial não é perfeita. Os modelos tendem a exagerar, alucinar ou cometer erros, especialmente em cenários totalmente novos e que não fazem parte de seus dados de treinamento. Como os modelos são treinados com base em dados históricos, eles podem ter dificuldade em se adaptar a novos tipos de tráfego, protocolos ou configurações. Em uma área como a de redes, em que a margem de erro é mínima, engenheiros de rede e organizações não podem confiar totalmente na inteligência artificial ou no aprendizado de máquina sem um histórico comprovado.
- As complexidades da infraestrutura moderna aumentam o desafio: vários ambientes em cloud, dependência de SD-WAN, contêineres e outros componentes tornam o papel da IA muito mais avançado do que apenas detectar picos anômalos no tráfego ou na utilização da largura de banda.
- Os desafios culturais também estão por aí. Os engenheiros de rede são treinados para trabalhar com sistemas determinísticos, enquanto o aprendizado de máquina opera com base em princípios probabilísticos, lidando com probabilidades em vez de certezas. Além disso, os recursos de raciocínio da IA permanecem, em grande parte, pouco claros.
- Em um mundo onde a confiança é fundamental, a supervisão humana continua sendo essencial. As decisões e ações orientadas pela IA geralmente carecem de transparência, o que torna crucial que os engenheiros mantenham o controle e a compreensão dos processos automatizados.
Melhores práticas de implementação de IA/ML
Comece com casos de uso específicos: Identifique e aborde áreas gerenciáveis e de alto impacto, como manutenção preditiva ou detecção de anomalias. Expanda gradualmente as aplicações da IA à medida que a confiança e a experiência aumentarem dentro da organização.
Adote uma abordagem colaborativa: Envolva especialistas em rede e em IA para alinhar os modelos de IA às metas operacionais. Isso garante que as soluções de IA se integrem perfeitamente à arquitetura e aos requisitos da rede.
Incentive uma cultura de aprendizado: Promova o treinamento contínuo para equipes de TI sobre ferramentas e tecnologias de IA. Manter-se informado sobre as tendências emergentes garante que a organização se adapte de forma eficaz em um cenário de IA em rápida mudança.
Planeje a implementação gradual: Implemente a IA em etapas para testar a escalabilidade e a eficácia. Essa abordagem permite solucionar problemas, aprender e refinar modelos para maximizar o valor sem interromper as operações existentes.
Concentre-se na qualidade dos dados: Garanta dados claros, relevantes e abrangentes para o treinamento da IA. Dados de alta qualidade geram previsões precisas e insights acionáveis, aprimorando a eficiência geral do gerenciamento de rede.
Monitore e refine os modelos regularmente: Implemente verificações e atualizações periódicas dos modelos de IA para se adaptar às condições de rede em evolução e aos novos requisitos, garantindo desempenho e relevância sustentados.
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Filtre o ruído, amplifique os insights
O OpManager Plus se destaca no processamento de telemetria de rede, filtrando dados irrelevantes para se concentrar em insights acionáveis. Com algoritmos avançados de redução de ruído, as equipes de TI podem detectar incidentes com eficiência e responder a alertas críticos, aprimorando a tomada de decisões e os workflows operacionais.
Alertas adaptáveis para monitoramento proativo
O OpManager Plus usa dados históricos e em tempo real para definir limites adaptativos para monitorar as métricas de desempenho. Os alertas são categorizados por gravidade (Atenção, Problema ou Crítico), permitindo que os administradores de rede resolvam os problemas de forma proativa e evitem o tempo de inatividade.
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Perfeitamente integrado com ferramentas como Slack, Microsoft Teams e Telegram, o OpManager Plus garante notificações em tempo real por e-mail, SMS ou chat. Os alarmes são personalizáveis e acionáveis, capacitando as equipes de TI a resolver problemas com rapidez e eficiência.
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Ao correlacionar o desempenho da aplicação e da rede, o OpManager Plus revela interdependências e visualiza as relações dos dispositivos com os mapas da organização. Isso melhora a solução de problemas e prioriza os alarmes críticos para uma resolução mais rápida dos problemas.
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Automatize a resolução de problemas
O OpManager Plus emprega workflows de ciclo fechado para remediação autônoma. Combinado com o mapeamento de topologia em tempo real, ele fornece uma visão clara da integridade e das dependências do dispositivo, permitindo que as equipes de TI resolvam problemas com eficiência e mantenham a confiabilidade.
Planeje antecipadamente com a previsão de desempenho
O planejamento de capacidade orientado por IA analisa as tendências de uso de recursos, oferecendo previsões precisas para as necessidades de memória, CPU e espaço em disco. Essa abordagem proativa ajuda a evitar gargalos de recursos, otimizar custos e programar expansões de forma eficaz.
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Aproveite a análise de tendências baseada em ML para prever o desempenho da rede com base em dados históricos. O OpManager Plus antecipa mudanças, ajusta dinamicamente as linhas de base e permite medidas proativas, garantindo a máxima eficiência da rede durante períodos de alta demanda.
