Predicciones de red potenciadas con machine learning: el método a futuro para el monitoreo del ancho de banda

Hoy los administradores de TI, ya no necesitan un método de monitoreo de redes tradicional, dadas las complejidades que las redes actuales (cableadas o inalámbricas) conllevan. Los operarios de red necesitan ser proactivos en lugar de reactivos con respecto a los eventos de la red. Deben considerar diversos aspectos de monitoreo como la generación de informes, para predecir lo que la red necesitará en el futuro. Esto requiere una tecnología prometedora para analizar y predecir con exactitud los requisitos de los datos de la red, además de evitar cuellos de botella o inactividades tiempos de inactividad.

Por ejemplo, el monitoreo del rendimiento de la red en tiempo real debe ir seguida de una estimación de sus necesidades futuras. Pero la naturaleza dinámica de toda red hace difícil estimar un valor estándar, por lo que se requieren soluciones que puedan funcionar sobre tendencias existentes y presentar información para mantener la red a un nivel óptimo. En estos casos, el machine learning ayudará al recopilar métricas como datos de tráfico, velocidad de transferencia y disponibilidad de las aplicaciones, y estimar el rendimiento de red necesario. En esta página miraremos cómo las organizaciones pueden lograr esto.

El machine learning y la conexión de redes, el dúo para el futuro de las redes modernas

La tecnología de machine learning ha logrado avances en la mayoría de las industrias para resolver desafíos. Ya que depende de construir algoritmos y crear soluciones sin reglas predefinidas, los entusiastas de la tecnología lo usan para dar resultados en situaciones difíciles. La conexión de redes es un dominio particular donde el machine learning tiene una aplicación importante para convertir los datos en información procesable.

Las operaciones y la gestión de redes son un amplio campo plagado de errores y dificultades manuales. Ya que hay problemas que ponen en riesgo la vigilancia de las organizaciones, encontrar su solución equivalente es igual de complicado. La mayoría de los retos de red modernos dependen de una tecnología potente como el machine learning y de una estrategia como un método proactivo para abordar cualquier reto que funcione bien, pase lo que pase.

La proyección de la red unida con machine learning es una parte de la gestión proactiva de redes que una organización necesitaría para estar actualizada con respecto a evitar cuellos de botella y aumentar la eficiencia de la red. Aunque la proyección de la red es un beneficio en sí misma para las empresas, el machine learning proporciona una ventaja en la manera de proyectar sus necesidades actuales de infraestructura de TI, de modo que se muestre la visibilidad de la red y aun así proporcione información sobre el futuro de la red.

Cómo el machine learning eleva la proyección de la red para infraestructuras de TI

Detección de anomalías: A diferencia del análisis manual, el machine learning puede manejar grandes cantidades de datos y descubrir patrones con exactitud que podrían pasarse por alto. Las organizaciones que manejan más datos tienen problemas como un comportamiento anormal del tráfico; con machine learning serán capaces de detectar anomalías o entender dónde están las afectaciones en el rendimiento de la red.
Planeación de la capacidad: Los panoramas de los negocios están sometidos a cambios con mayor frecuencia, lo cual puede dificultar a los administradores controlar su comportamiento necesario para una buena experiencia del usuario. El machine learning puede adaptarse a esta naturaleza dinámica de la red y dar informes de proyección exactos al cambiar algoritmos por sí mismo. En consecuencia, da predicciones exactas, ayuda a gestionar el inventario y a recortar costos.
Predicción del tráfico: En una red donde la velocidad de transferencia y ancho de banda totales se asignan previamente, puede haber casos donde la red se esté usando en exceso o donde tenga cuellos de botella. Con machine learning, las estadísticas de esos usuarios que acceden a la red, el volumen de datos transferidos con patrones basados en el tiempo y el uso histórico de ancho de banda de cada usuario se presentarán con base en tiempo real, para facilitar la toma de decisiones.
Proyección del rendimiento: Es obligatorio saber cómo se descubre la eficiencia del rendimiento de su red para esperar un nivel óptimo de operaciones con las tecnologías. Se pueden usar las tendencias de proyección de rendimiento para analizar los datos recopilados y así, darle patrones que puedan ayudar a tomar decisiones informadas, ya sea que su infraestructura de red esté en la nube o sea on-premise.
Proyección de almacenamiento: Planear cambios o actualizaciones necesarias en la red va más allá de monitorear y predecir cuán rápido un usuario puede acceder a la red o a una aplicación. La proyección de almacenamiento con machine learning proporciona una proyección que le ayuda a predecir cuándo el uso del disco, de la RAM y la memoria pueden alcanzar más del 80%, 90% o 100% con base en el uso histórico. Por tanto, puede planear el almacenamiento de TI con anticipación.

El funcionamiento del machine learning y de la proyección de red

La herramienta de proyección recopila los datos del tráfico de red y los prepara para el análisis.
Los datos preprocesados se usarán para escoger el algoritmo que se debe usar.
Los patrones se crean con datos recopilados.
El algoritmo definido valida los datos en tiempo real con los datos previstos y da al usuario un análisis significativo que ayuda al administrador de redes a entender y tomar mejor medidas preventivas.

Considere un ejemplo donde el machine learning puede ayudar con la proyección de la red. La red de una organización ha estado padeciendo problemas de congestión. Cuando el administrador considera actualizaciones del ancho de banda, sospecha que el ancho de banda actual podría no ser suficiente. Por tanto, usa informes de proyección para su inteligencia y así, ver los informes de tráfico de los protocolos para planear el aumento del ancho de banda a medida que la empresa crece.

Gracias al machine learning, se pudo claificar el tipo de tráfico y estimar cuánto ancho de banda asignar a aplicaciones individuales. El administrador también decidió limitar el uso de aplicaciones que usan muchos recursos con informes de tráfico de medianet y determinó el cociente de tráfico óptimo para mantener el rendimiento esperado.

¡La necesidad del momento!

La forma en que mantiene su red preparada para el futuro es importante, dada la rápida y potente adopción de la nube, IoT y tecnologías de NaaS. ¿Qué sucedería si la organización necesita distintas herramientas para ser compatible con todas las tecnologías? Definitivamente, esta es la pregunta más difícil para un administrador de redes, ya que la integración, la flexibilidad y la curva de aprendizaje estarán al límite. Por esta misma razón, una herramienta compatible para cualquier tamaño y forma es importante.

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