Atualmente, a conectividade e operação dos sistemas se tornaram a espinha dorsal das organizações e suas operações dependem em grande parte do desempenho desses recursos.
Aqui reside a importância de monitorar constantemente o desempenho dos dispositivos de rede, tarefa que pode se tornar tediosa para as empresas que não possuem as ferramentas adequadas para isso.
Mas… Você sabia que a inteligência artificial e o machine learning podem te ajudar nesse monitoramento?
Com uma das ferramentas do ManageEngine, o OpManager, você poderá definir limiares adaptativos, que se ajustam automaticamente com base no comportamento histórico da rede, graças a algoritmos avançados e aprendizado de máquina.
Por que os limiares são importantes?
Definir limiares é essencial para realizar o monitoramento da rede e dos recursos de TI de forma mais eficaz, obtendo estatísticas de desempenho para determinar a melhor forma de alocar os recursos da rede, garantindo assim o máximo desempenho.
Nos sistemas de monitoramento tradicionais, os thresholds são valores fixos predefinidos que geram alertas quando ultrapassados. No entanto, isso pode levar a uma alta taxa de alertas falsos ou, pior ainda, problemas reais sendo perdidos devido a limites muito altos ou muito baixos.
Está se tornando cada vez mais complexo definir limiares manualmente para dispositivos individuais. E se for uma rede corporativa com milhares de dispositivos, a situação é definitivamente pior.
Por outro lado, os limiares adaptativos do OpManager são dinâmicos, ideais em ambientes de rede onde as cargas de trabalho estão em constante flutuação e possuem um grande número de colaboradores e dispositivos.
A IA desempenha um papel fundamental, pois coleta dados e aprende o desempenho normal de cada elemento do sistema, o que permite definir limiares personalizados para obter maior precisão na detecção de problemas reais.
Para usar esta funcionalidade no OpManager, a opção de análise baseada em limiares adaptativos deve estar habilitada.
Uma vez habilitados os limiares adaptativos, será necessário apenas fornecer os valores de desvio para cada criticidade de alerta. Quando o valor de um determinado componente ultrapassa o valor de desvio configurado para uma criticidade, é gerado um alerta com o nível correspondente para aquele componente.
Como vimos, há grandes benefícios em integrar machine learning com limiares adaptativos, saiba mais abaixo:
Precisão na detecção de problemas
Ao basear-se em padrões de comportamento anteriores, a ferramenta pode identificar com mais precisão quando uma métrica específica se desvia da sua norma, levando a um alerta precoce e, portanto, a uma resolução mais rápida de problemas.
Redução de alarme falso
Limiares estáticos podem disparar alarmes falsos em momentos de atividade incomum. Os limiares adaptativos, por outro lado, evitam a geração desnecessária de alertas, pois analisam as flutuações normais com base no ML e se ajustam de acordo.
Tomada de decisão aprimorada
A IA fornece insights em tempo real e análises preditivas, permitindo decisões mais informadas e estratégicas para otimizar o desempenho da rede.
Maior eficiência operacional
Com o gerenciamento preditivo e proativo, as empresas podem reduzir o tempo de inatividade não planejado e melhorar a disponibilidade e o desempenho de seus serviços e aplicativos.
A IA e os limiares adaptativos são uma combinação bem-sucedida, dando às empresas a capacidade de antecipar problemas, tomar decisões mais informadas e otimizar as suas operações de TI.
Com esta funcionalidade, as organizações podem estar um passo à frente na gestão das suas infraestruturas tecnológicas, garantindo maior eficiência, fiabilidade e satisfação dos clientes num ambiente de negócios cada vez mais competitivo.
Artigo original: Gestión predictiva de TI con machine learning y umbrales adaptativos
