No mundo dinâmico da TI, as abordagens tradicionais de monitoramento de rede não são mais suficientes para gerenciar as complexidades das redes atuais, sejam elas com ou sem fio. Para se manterem à frente dos eventos de rede, os administradores de TI devem deixar de ser reativos para adotar uma postura proativa.
Essa transição envolve uma abordagem abrangente ao monitoramento de rede que inclui a previsão de requisitos futuros de rede com a ajuda da tecnologia de machine learning. Neste artigo, falaremos sobre como as organizações estão aproveitando o poder do ML para alcançar previsões de rede.
Machine learning e o gerenciamento da infraestrutura de TI formam uma combinação vencedora
O ML – conhecido por sua capacidade de construir algoritmos e fornecer soluções sem regras predefinidas – encontrou um ajuste perfeito no domínio de redes. As operações e o gerenciamento de rede, muitas vezes atormentados por erros manuais e desafios complexos, se beneficiam imensamente da abordagem proativa do ML. Com a capacidade de se adaptar às mudanças na dinâmica da rede e resolver problemas emergentes, esta ferramenta tornou-se uma aliada valiosa no mundo das redes.
O que é previsão de rede?
A previsão de rede – aliada ao ML – é a base do gerenciamento proativo de rede. Ele equipa as organizações com a capacidade de antecipar os requisitos da rede com precisão, evitando gargalos e otimizando a eficiência. O monitoramento de rede tradicional muitas vezes falha em fornecer visibilidade da natureza dinâmica das redes modernas. Por outro lado, o ML aproveita métricas como dados de tráfego, taxa de transferência e disponibilidade de aplicações para estimar o desempenho de rede necessário.
Vamos nos aprofundar em como o ML aprimora a previsão de rede para infraestruturas de TI:
1. Detecção de anomalias: o ML é excelente no tratamento de grandes volumes de dados e na identificação de padrões que podem ser ignorados. Isso é crucial para detectar comportamentos anormais de tráfego e resolver prontamente problemas de desempenho da rede.
2. Planejamento de capacidade: Em um cenário de negócios que muda frequentemente, o ML se adapta à natureza dinâmica das redes. Ao alterar algoritmos dinamicamente, ele fornece previsões precisas, auxilia no gerenciamento de estoque e reduz custos.
3. Previsão de tráfego: o ML analisa estatísticas em tempo real, comportamentos do usuário e histórico de uso de largura de banda para oferecer insights sobre padrões de tráfego de rede, ajudando na tomada de decisões.
4. Previsão de desempenho: É fundamental compreender a eficiência com que sua rede opera e prever os níveis ideais de desempenho com novas tecnologias. O ML analisa os dados coletados para fornecer padrões para uma tomada de decisão informada.
5. Previsão de armazenamento: a previsão de rede com ML vai além do monitoramento da velocidade de acesso à rede e às aplicações. Ele também fornece previsão de armazenamento, permitindo prever quando a utilização de disco, RAM e uso de memória podem atingir níveis críticos.
OpManager Plus: Um vislumbre do futuro das redes de TI
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Disponibilidade e monitoramento de integridade
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Monitoramento de largura de banda
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Gerenciamento de endereço IP
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Gerenciamento de configurações
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Gerenciamento de logs de firewall
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Artigo original: Unlock the power of network forecasting with machine learning