En el dinámico mundo de TI, los enfoques tradicionales de monitoreo de red ya no son suficientes para gestionar las complejidades de las redes actuales. No importa que sean alámbricas o inalámbricas. Para mantenerse a la vanguardia de los eventos de red, los administradores de TI deben ser proactivos. Esta transición implica un enfoque integral para el monitoreo de la red. Esto incluye la previsión de los futuros requisitos de la red con la ayuda de la tecnología de machine learning (ML). En este blog, hablaremos sobre cómo las organizaciones están aprovechando el poder de ML para lograr previsiones de red.
La gestión de la infraestructura de TI y ML es una combinación ganadora
ML, conocido por su capacidad para construir algoritmos y proporcionar soluciones sin reglas predefinidas, se ajusta perfectamente en el dominio de red. Las operaciones y la gestión de red, a menudo plagadas de errores manuales y desafíos complejos, se benefician enormemente del enfoque proactivo de ML. Con la capacidad de adaptarse a la siempre cambiante red y abordar los problemas emergentes, ML se ha convertido en un valioso aliado en el mundo de las redes.
¿Qué es la previsión de red?
La previsión de red, junto con ML, es la piedra angular de la gestión proactiva de la red. Dota a las organizaciones la capacidad de anticipar los requisitos de la red con precisión. Así pueden solucionar cuellos de botella y optimizar la eficiencia de la red. El monitoreo de red tradicional a menudo no proporciona visibilidad sobre la naturaleza dinámica de las redes modernas. Por el contrario, ML aprovecha métricas como datos de tráfico, rendimiento y disponibilidad de aplicaciones para estimar el rendimiento de la red necesario.
Vamos a profundizar en cómo ML mejora la previsión de red para las infraestructuras de TI:
1. Detección de anomalías: ML sobresale en el manejo de grandes volúmenes de datos y la identificación de patrones que podrían ser pasados por alto. Esto es crucial para detectar el comportamiento anormal del tráfico y abordar los problemas de rendimiento de la red con prontitud.
2. Planificación de la capacidad: en un panorama empresarial que cambia con frecuencia, ML se adapta a la naturaleza dinámica de las redes. Al cambiar los algoritmos sobre la marcha, proporciona pronósticos precisos, ayuda en la gestión de inventario y reduce los costos.
3. Predicción de tráfico: ML analiza las estadísticas en tiempo real, los comportamientos de los usuarios y el uso histórico del ancho de banda para ofrecer información sobre los patrones de tráfico de la red. Esto ayuda a la toma de decisiones.
4. Previsión de resultados: es imperativo entender la eficiencia de su red y predecir los niveles óptimos de rendimiento con las nuevas tecnologías. ML analiza los datos recopilados al proporcionar patrones para la toma de decisiones informadas.
5. Previsión de almacenamiento: la previsión de red con ML va más allá del monitoreo de la velocidad de acceso a la red y las aplicaciones. También proporciona una previsión del almacenamiento. Esto permite predecir cuándo la utilización del disco, la RAM y el uso de memoria pueden alcanzar niveles críticos.
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