O que é monitoramento de rede de IA?

Ele usa sistemas de IA para processar fluxos de dados de rede em tempo real, aprender o que constitui o comportamento normal da rede e usar linhas de base estabelecidas para detectar desvios na atividade da rede. As estratégias de monitoramento orientadas por IA podem ajudar as operadoras de rede a superar as limitações dos métodos tradicionais baseados em regras e manuais, que muitas vezes são insuficientes para a escala, complexidade e sofisticação das redes atuais.

As ferramentas de monitoramento tradicionais dependem de pesquisas periódicas, regras estáticas e métricas, o que as torna adequadas para redes menores e mais simples. Mas as redes de computação modernas não são simples nem pequenas. Elas abrangem ambientes globais diversos e dinâmicos e infraestruturas de nuvem híbrida com milhares de dispositivos interconectados. Por exemplo, o ambiente multinuvem médio abrange 12 serviços e plataformas diferentes.

Redes avançadas também produzem enormes quantidades de dados, em comparação com redes mais tradicionais. A maioria (86%) dos líderes tecnológicos acha que os métodos tradicionais de monitoramento simplesmente não conseguem acompanhar o volume e a velocidade com que as redes modernas geram dados. Portanto, exigem ferramentas e práticas de monitoramento mais sofisticadas.

As ferramentas de monitoramento de rede de IA permitem a análise contínua de conjuntos de dados de telemetria maciços (incluindo fluxos de tráfego, logs, dados de rastreamento e interações com usuários) de data centers locais e ambientes de nuvem, proporcionando uma visibilidade mais ampla da atividade da rede. Usando algoritmos inteligentes, as ferramentas de IA podem detectar anomalias, prever falhas de componentes e fornecer orientação de remediação, permitindo que os engenheiros e administradores de redes prevejam possíveis problemas de rede antes que causem interrupções operacionais (ou afetem a experiência do usuário).

Dessa forma, o monitoramento de rede impulsionado por IA ajuda as empresas a implementar práticas de gerenciamento de rede mais eficazes para redes de computação empresariais mais inteligentes, rápidas e resilientes .

O monitoramento de rede de IA depende de uma série de processos e funções para automatizar tarefas de gerenciamento de rede. Esses processos incluem:

Soluções de monitoramento de rede de IA coletam dados de telemetria e outros dados de observabilidade de diversas fontes, incluindo dispositivos de rede (switches, roteadores), consultas de dados e transações sintéticas. Elas podem coletar dados ativamente (usando tráfego de teste) ou passivamente (observando tráfego de produção em tempo real). E, normalmente, os sistemas de IA aprimoram os dados ao integrar telemetria de streaming, o que permite insights granulares em tempo real que superam os métodos tradicionais [como a pesquisa do Simple Network Management Protocol (SNMP)].

Os dados brutos (incluindo quaisquer cabeçalhos, metadados e métricas de desempenho em nível de sistema) são, então, limpos, estruturados e agregados para o treinamento de modelos de IA.

Usando dados históricos e fontes de dados externas, os modelos de ML aprendem os comportamentos básicos da rede, os volumes normais de tráfego e os benchmarks de desempenho de aplicações. Em seguida, os modelos de IA são configurados para detectar padrões de valores discrepantes e distinguir entre flutuações benignas de desempenho e ameaças reais de segurança, ineficiências ou violações de políticas.

Modelos avançados podem até mesmo empregar redes neurais profundas e aprendizado não supervisionado para permitir a detecção de anomalias não supervisionada (onde o modelo pode reconhecer ameaças novas ou desconhecidas sem assinaturas predefinidas).

Redes neurais profundas [como autocodificadores, redes neurais convolucionais (CNNs) e redes neurais recorrentes (RNNs)] são projetadas para aprender padrões e representações complexas a partir de dados não estruturados. Esses modelos podem capturar dependências complexas e não linearidades nos dados da rede, de modo que se destacam na diferenciação de atividade normal de instâncias anômalas.

Os modelos de IA são usados para monitorar fluxos de dados em tempo real, analisando cada fluxo de rede, evento ou sessão em busca de atividades suspeitas e falhas iminentes. Por exemplo, um sistema de IA pode sinalizar picos de largura de banda incomuns que prenunciam um ataque de distributed denial-of-service (DDoS) iminente ou reconhecer fluxos de tráfego criptografado que contornam os filtros de segurança tradicionais.

Ferramentas de monitoramento podem implementar métodos como monitoramento sintético (onde interações simuladas do usuário validam a disponibilidade da rede e da aplicação) e monitoramento baseado em fluxo, que resume os fluxos de pacotes para análise de tráfego e detecção de anomalias.

As ferramentas de monitoramento de rede de IA também correlacionam dados para uma detecção mais robusta. Se um conjunto de alertas díspares estiver vinculado a uma causa raiz comum (um switch mal configurado, por exemplo), a plataforma poderá agregá-los e encaminhar a anomalia às equipes de TI como um único incidente praticável.

Quando o sistema de monitoramento detecta uma anomalia ou ameaça, ele aciona um alerta (para a equipe de TI ou administradores de rede) e, em alguns casos, inicia uma resposta adaptativa (redirecionando o tráfego, bloqueando um IP malicioso, fornecendo recursos extras ou ajustando políticas de rede, por exemplo).

As ferramentas de monitoramento de IA usam análise preditiva de dados, que permitem que as equipes de TI prevejam futuros problemas de rede com base em dados de tendências e consertem componentes de forma proativa. Se, por exemplo, o sistema prever uma falha de hardware do roteador, a equipe de TI poderá agendar uma substituição de hardware antes que o roteador falhe.

As ferramentas de monitoramento também executam algoritmos de otimização, que podem analisar a distribuição e a latência da carga de rede, recomendar alterações de configuração e automatizar o ajuste da rede para melhorar o planejamento da capacidade.

A análise de causa raiz orientada por IA conecta rapidamente os pontos nas camadas de rede e nos logs de dispositivos para reduzir o tempo de resolução de problemas.

Os sistemas de monitoramento de rede baseados em IA aprendem continuamente com os dados da rede para atualizar as linhas de base e refinar os modelos de detecção de anomalias, adaptando-se às mudanças nas configurações de rede e nos padrões de tráfego. Quanto mais dados repletos de contexto os modelos de IA ingerirem, mais efetivamente eles podem se auto-otimizar e evitar futuras interrupções.

O monitoramento de rede tradicional depende da configuração manual e de regras ou limites estáticos, que geram alertas quando condições específicas são atendidas (uso da CPU que excede um determinado percentual, por exemplo). Em um ambiente de monitoramento tradicional, os administradores de redes implementam sensores de monitoramento em dispositivos de rede (switches, roteadores, firewalls, servidores e pontos de acesso), e os sensores usam protocolos (como SNMP, Internet Control Message Protocol (ICMP) e NetFlow) para coletar dados sobre o status dos dispositivos, o fluxo de tráfego e o desempenho geral da rede.

As abordagens de monitoramento tradicional geralmente usam métodos de pesquisas para coletar dados em intervalos regulares, concentrando-se principalmente em métricas de integridade no nível de dispositivo. Embora esse método forneça uma estratégia de monitoramento simples e independente de fornecedor, ele tem algumas limitações significativas.

Por exemplo:

• Em geral, ele trata os eventos isoladamente, sem correlacionar vários pontos de dados ou entender as relações de causa e efeito, o que pode retardar a análise da causa raiz e a resposta a incidentes.

• O monitoramento baseado em regras depende de limites e condições predefinidos, e as regras estáticas não podem se adaptar facilmente às condições dinâmicas de rede. Esse problema pode criar falsos positivos e fadiga de alertas e, em alguns casos, fazer com que o sistema de monitoramento perca eventos críticos (especialmente em redes baseadas em nuvem e híbridas).

• A abordagem é amplamente reativa, de modo que os problemas são detectados somente depois que afetam a rede.

Ao contrário, o monitoramento de rede baseado em IA adota uma abordagem adaptativa e proativa. Ele pode:

• Correlacionar dados de diversas fontes (tráfego, logs, dispositivos) para obter insights abrangentes, e solução de problemas e análise da causa raiz mais rápidas.

• Adaptar-se dinamicamente às condições de rede em evolução e aprender ao longo do tempo.

• Escalar para lidar com operações de TI complexas e infraestruturas de rede com eficiência.

• Reduzir os alarmes falsos refinando a precisão dos alertas ao longo do tempo, diminuindo a fadiga das notificações para engenheiros de redes e melhorando a eficiência geral da resposta.

• Detectar anomalias sutis e prever possíveis problemas proativamente, antes que afetem a rede.

• Recomendar (ou aplicar automaticamente) ações corretivas para manter a segurança e o desempenho da rede.

O monitoramento de rede de IA permite que as equipes de TI migrem das estratégias reativas e manuais de gerenciamento de rede para a abordagem inteligente, preditiva e automatizada que as redes modernas exigem.  

De acordo com o IBM Institute for Business Value (IBM IBV), "fluxos de trabalho habilitados para IA (muitos impulsionados por IA agêntica) estão prontos para expandir de 3% em 2024 para 25% em 2026”, representando um aumento de oito vezes nas implementações de IA¹. A adoção de uma abordagem de monitoramento de rede baseada em IA oferece inúmeros benefícios às empresas, incluindo: