Previsão de rede baseada em Machine Learning (ML): A abordagem pronta para o futuro para o monitoramento de largura de banda

Atualmente, os administradores de TI não precisam mais de uma abordagem tradicional de monitoramento de rede, dadas as complexidades que as redes atuais (com ou sem fio) trazem. Os operadores de rede precisam ser proativos em vez de reativos em eventos de rede. Eles devem considerar uma variedade de aspectos de monitoramento, como relatórios, para prever o que a rede precisará no futuro. Isso requer uma tecnologia promissora para analisar e prever os dados dos requisitos de rede com precisão e evitar gargalos ou tempo de inatividade.

Por exemplo, o monitoramento do desempenho da rede em tempo real deve ser seguido pela estimativa do que a rede precisará no futuro. Mas a natureza dinâmica de cada rede dificulta a estimativa de um valor padrão e, portanto, exige soluções que funcionem com as tendências existentes e apresentem insights para manter a rede em um nível ideal. Nesses casos, o machine learning ajudará coletando métricas como dados de tráfego, taxa de transferência e disponibilidade de aplicações e estimando o desempenho de rede necessário. Nesta página, veremos como as organizações estão conseguindo isso.

Machine learning e redes: a dupla pronta para o futuro para redes modernas

A tecnologia de ML avançou na maioria dos setores para resolver desafios. Como ela se baseia na construção de algoritmos e na criação de soluções sem regras predefinidas, os entusiastas da tecnologia a usam para fornecer resultados em situações difíceis. A rede é um domínio específico em que o ML tem grande aplicabilidade para transformar dados em insights acionáveis.

As operações e o gerenciamento de rede são uma grande avenida repleta da maioria dos erros e dificuldades manuais. Com problemas que ameaçam as organizações a permanecerem vigilantes, encontrar soluções equivalentes é igualmente complicado. A maioria dos desafios de rede modernos depende de uma tecnologia poderosa, como machine learning, e de uma estratégia, como uma abordagem proativa, para enfrentar qualquer desafio que funcione bem, aconteça o que acontecer.

A previsão de rede, juntamente com o ML, faz parte do gerenciamento proativo de rede que uma organização precisaria para se manter atualizada sobre como evitar gargalos e aumentar a eficiência da rede. Embora a previsão de rede seja um benefício por si só para as empresas, a forma como você prevê as necessidades de sua infraestrutura de TI existente de forma que ela mostre visibilidade da rede e ainda forneça insights sobre seu futuro é onde o machine learning oferece uma vantagem.

Como o machine learning eleva a previsão de rede para infraestruturas de TI

Detecção de anomalias: Ao contrário da análise manual, o machine learning pode lidar com grandes volumes de dados e descobrir padrões com precisão que podem passar despercebidos. As organizações que lidam com mais dados têm problemas como comportamento anormal do tráfego e, com o ML, poderão detectar anomalias ou entender onde o desempenho da rede está atrasado.
Planejamento de capacidade: Os cenários de negócios tendem a mudar com mais frequência e podem dificultar o acompanhamento de seu comportamento necessário para uma boa experiência do usuário. O ML pode adotar essa natureza dinâmica da rede e fornecer relatórios de previsão precisos alterando os algoritmos por conta própria. Portanto, ele fornece previsões precisas, ajuda no gerenciamento de estoque e na redução de custos.
Previsão de tráfego: Em uma rede em que a taxa de transferência total e a largura de banda são pré-alocadas, pode haver casos em que a rede esteja sendo utilizada em excesso ou sofra gargalos. Com o machine learning, as estatísticas dos usuários que acessam a rede, o volume de dados transferidos com padrões baseados no tempo e o uso histórico da largura de banda de cada usuário serão apresentados em tempo real para facilitar a tomada de decisões.
Previsão de desempenho: É obrigatório saber como a eficiência do desempenho de sua rede é descoberta para esperar um nível operacional ideal com novas tecnologias. As tendências de previsão de desempenho podem ser usadas para analisar os dados coletados e fornecer padrões que podem ajudar a tomar decisões informadas, seja sua infraestrutura de rede em cloud ou on-premises.
Previsão de armazenamento: Planejar mudanças ou atualizações de rede necessárias vai além de monitorar e prever a rapidez com que um usuário pode acessar uma rede ou uma aplicação. A previsão de rede com machine learning fornece previsão de armazenamento para ajudá-lo a prever quando a utilização do disco, da RAM e da memória pode atingir mais de 80%, 90% ou 100% com base na utilização histórica. Portanto, você pode estar à frente no planejamento do armazenamento de TI.

O funcionamento do machine learning e a previsão de rede

A ferramenta de previsão coleta os dados de tráfego da rede e os prepara para análise.
Os dados pré-processados serão então usados para escolher o algoritmo que precisa ser usado.
Os padrões são criados com os dados coletados.
O algoritmo definido valida os dados em tempo real com dados previstos e fornece ao usuário uma análise significativa que ajuda o administrador da rede a entender e tomar melhor as medidas de precaução.

Considere um exemplo em que o machine learning pode ajudar na previsão de rede. A rede de uma organização está sofrendo com problemas de congestionamento. Quando o administrador considera atualizações de largura de banda, ele suspeita que a largura de banda existente pode não ser suficiente. Por isso, ele usa relatórios de previsão como inteligência para ver os relatórios de tráfego dos protocolos e planeja aumentar a largura de banda à medida que os negócios crescem.

Com o machine learning, foi possível classificar o tipo de tráfego e estimar a quantidade de largura de banda a ser alocada para aplicações individuais. O administrador também decidiu limitar o uso de aplicações que consomem muitos recursos com relatórios de tráfego da Medianet e conseguiu determinar a taxa de tráfego ideal para manter o desempenho esperado.

A necessidade do momento!

A forma como você mantém sua rede pronta para o futuro é importante, dada a adoção rápida e poderosa das tecnologias de nuvem, IoT e NaaS. E se a organização precisar de ferramentas diferentes para dar suporte a todas as tecnologias? Definitivamente, essa é a decisão mais difícil para um administrador de rede, pois a integração, a flexibilidade e a curva de aprendizado estarão em suas extremidades. Por isso mesmo, uma ferramenta compatível com qualquer tamanho e formato é importante.

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