Apa itu pemantauan jaringan AI?

Ini menggunakan sistem AI untuk memproses aliran data jaringan secara real time, mempelajari apa yang merupakan perilaku jaringan normal, dan menggunakan garis dasar yang ditetapkan untuk mendeteksi penyimpangan dalam aktivitas jaringan. Strategi pemantauan berbasis AI dapat membantu operator jaringan mengatasi keterbatasan metode tradisional berbasis aturan dan manual, yang seringkali tidak cukup untuk skala, kompleksitas, dan kecanggihan jaringan saat ini.

Alat pemantauan jaringan tradisional mengandalkan pemungutan suara berkala, aturan statis, dan metrik yang berpusat pada perangkat, membuatnya cocok untuk jaringan yang lebih sederhana dan lebih kecil. Tetapi jaringan komputasi modern tidaklah sederhana atau kecil. Mereka menjangkau lingkungan global yang beragam dan dinamis serta infrastruktur hybrid cloud dengan ribuan perangkat yang saling terhubung. Misalnya, lingkungan multicloud rata-rata mencakup 12 layanan dan platform yang berbeda.

Jaringan lanjutan juga menghasilkan data dalam jumlah besar, dibandingkan dengan jaringan tradisional. Mayoritas (86%) pemimpin teknologi mendapati bahwa metode pemantauan tradisional tidak dapat mengimbangi volume dan kecepatan jaringan modern menghasilkan data. Oleh karena itu, mereka membutuhkan alat pemantauan dan praktik yang lebih canggih.

Alat pemantauan jaringan AI memungkinkan analisis berkelanjutan dari kumpulan data telemetri besar-besaran (termasuk arus lalu lintas, log, data pelacakan, dan interaksi pengguna) dari pusat data lokal dan lingkungan cloud, memberikan visibilitas yang lebih luas ke dalam aktivitas jaringan. Menggunakan algoritma cerdas, alat AI dapat mendeteksi anomali, memprediksi kegagalan komponen dan memberikan panduan remediasi, memungkinkan insinyur dan administrator jaringan untuk memprediksi potensi masalah jaringan sebelum menyebabkan gangguan operasional (atau memengaruhi pengalaman).

Dengan demikian, pemantauan jaringan yang didukung AI membantu bisnis menerapkan praktik manajemen jaringan yang lebih efektif untuk komputasi perusahaan jaringan yang lebih cerdas, lebih cepat, dan lebih tangguh.

Pemantauan jaringan AI mengandalkan berbagai proses dan fungsi untuk mengotomatiskan tugas manajemen jaringan. Proses-proses ini meliputi:

Solusi pemantauan jaringan AI mengumpulkan data telemetri dan data pengamatan lainnya dari berbagai sumber, termasuk perangkat jaringan (switch, router), kueri data, dan transaksi sintetis. Mereka dapat mengumpulkan data secara aktif (menggunakan lalu lintas uji) atau pasif (dengan mengamati lalu lintas produksi langsung). Dan biasanya, sistem AI meningkatkan data dengan mengintegrasikan telemetri streaming, yang memungkinkan insight terperinci real-time yang melampaui metode tradisional (seperti polling Simple Network Management Protocol (SNMP)).

Data mentah—termasuk header, metadata, dan metrik kinerja tingkat sistem—kemudian dibersihkan, disusun, dan dikumpulkan untuk pelatihan model AI.

Menggunakan data historis dan sumber data eksternal, model ML mempelajari perilaku dasar jaringan, volume lalu lintas normal, dan tolok ukur kinerja aplikasi. Kemudian, model AI dikonfigurasi untuk menemukan pola outlier dan untuk membedakan antara fluktuasi kinerja jinak dan ancaman keamanan aktual, inefisiensi, atau pelanggaran kebijakan.

Model lanjutan bahkan dapat menggunakan jaringan neural mendalam yang pembelajaran tanpa pengawasan untuk memungkinkan deteksi anomali tanpa pengawasan (di mana model dapat mengenali ancaman baru atau tidak dikenal tanpa tanda tangan yang telah ditentukan sebelumnya).

Jaringan neural mendalam—seperti autoencoder, jaringan neural konvolusional (CNN), dan jaringan neural berulang (RNN)—dirancang untuk mempelajari pola dan representasi kompleks dari data dimensi tinggi dan tidak terstruktur. Model-model ini dapat menangkap ketergantungan rumit dan non-linieritas dalam data jaringan, sehingga unggul dalam membedakan aktivitas normal dari kejadian anomali.

Model AI digunakan untuk memantau aliran data real-time, menganalisis setiap aliran jaringan, peristiwa atau sesi untuk aktivitas mencurigakan dan kegagalan yang akan datang. Misalnya, sistem AI mungkin menandai lonjakan bandwidth yang tidak biasa yang menandakan serangan denial-of-service terdistribusi (DDoS) akan segera terjadi atau mengenali alur lalu lintas terenkripsi yang melewati filter keamanan tradisional.

Alat pemantauan dapat menerapkan metode seperti pemantauan sintetis— di mana interaksi pengguna yang disimulasikan memvalidasi ketersediaan jaringan dan aplikasi — dan pemantauan berbasis aliran — yang merangkum aliran paket untuk analisis lalu lintas dan mendeteksi anomali.

Alat pemantauan jaringan AI juga menghubungkan data untuk deteksi yang lebih kuat. Jika serangkaian peringatan yang berbeda semuanya terkait dengan akar masalah (sakelar yang salah dikonfigurasi, misalnya), platform dapat menggabungkannya dan meningkatkan anomali ke tim TI sebagai satu insiden yang dapat ditindaklanjuti.

Ketika sistem pemantauan melakukan deteksi anomali atau ancaman, itu memicu peringatan (kepada staf TI atau administrator jaringan) dan dalam beberapa kasus, memulai respons adaptif (dengan mengubah rute lalu lintas, memblokir IP berbahaya, menyediakan sumber daya tambahan atau menyesuaikan kebijakan jaringan, misalnya).

Alat pemantauan AI menggunakan analisis prediktif, yang memungkinkan tim TI mengantisipasi masalah jaringan di masa depan berdasarkan data tren dan untuk secara proaktif memperbaiki komponen. Jika, misalnya, sistem melakukan prediksi kegagalan perangkat keras router, staf TI dapat menjadwalkan penggantian perangkat keras sebelum router gagal.

Alat pemantauan juga menjalankan algoritma pengoptimalan yang dapat menganalisis distribusi dan latensi beban jaringan, merekomendasikan perubahan konfigurasi, dan mengotomatiskan penyetelan jaringan untuk meningkatkan perencanaan kapasitas.

Analisis akar masalah berbasis AI dengan cepat menghubungkan titik-titik di seluruh lapisan jaringan dan log perangkat untuk mengurangi waktu penyelesaian masalah.

Sistem pemantauan jaringan berbasis AI terus belajar dari data jaringan untuk memperbarui garis dasar dan menyempurnakan model deteksi anomali, beradaptasi dengan perubahan dalam konfigurasi jaringan dan pola lalu lintas. Semakin kaya konteks data yang diserap model AI, semakin efektif ia dapat mengoptimalkan diri dan mencegah pemadaman di masa mendatang.

Pemantauan jaringan tradisional bergantung pada pengaturan manual dan aturan atau ambang batas statis yang menghasilkan peringatan ketika kondisi tertentu terpenuhi (penggunaan CPU melebihi persentase tertentu, sebagai salah satu contoh). Di dalam lingkungan pemantauan tradisional, administrator jaringan menerapkan sensor pemantauan di seluruh perangkat jaringan (switch, router, firewall, server, dan poin akses), dan sensor menggunakan protokol - seperti SNMP, Internet Control Message Protocol (ICMP), dan NetFlow - untuk mengumpulkan data tentang status perangkat, arus lalu lintas, dan kinerja jaringan secara keseluruhan.

Pendekatan pemantauan tradisional umumnya menggunakan metode polling untuk mengumpulkan data secara berkala, sebagian besar berfokus pada metrik kesehatan tingkat perangkat. Meskipun metode ini menyediakan strategi pemantauan agnostik vendor yang mudah, metode ini memiliki beberapa keterbatasan yang signifikan.

Sebagai contoh:

• Metode ini sering kali memperlakukan peristiwa secara terpisah tanpa menghubungkan beberapa titik data atau memahami hubungan sebab-akibat, yang dapat memperlambat analisis akar masalah dan respons insiden.

• Pemantauan berbasis aturan bergantung pada ambang batas dan kondisi yang telah ditentukan, dan aturan statis tidak dapat dengan mudah beradaptasi dengan kondisi jaringan yang dinamis. Masalah ini dapat menyebabkan positif palsu dan kelelahan peringatan, dan dalam beberapa kasus, menyebabkan sistem pemantauan melewatkan peristiwa penting (terutama di jaringan berbasis cloud dan hibrida).

• Pendekatan ini sebagian besar reaktif, sehingga masalah terdeteksi hanya setelah berdampak pada jaringan.

Sebaliknya, pemantauan jaringan berbasis AI mengambil pendekatan adaptif dan proaktif. Ini dapat:

• Mengkorelasikan data di berbagai sumber (lalu lintas, log, perangkat) untuk insight komprehensif dan pemecahan masalah yang lebih cepat serta analisis akar masalah.

• Beradaptasi secara dinamis dengan kondisi jaringan yang berkembang dan belajar dari waktu ke waktu.

• Meningkatkan skala untuk menangani operasi TI yang kompleks dan infrastruktur jaringan secara efisien.

• Mengurangi alarm palsu dengan menyempurnakan akurasi peringatan dari waktu ke waktu, mengurangi kelelahan notifikasi bagi teknisi jaringan dan meningkatkan efisiensi respons secara keseluruhan.

• Mendeteksi anomali halus dan memprediksi potensi masalah secara proaktif, sebelum memengaruhi jaringan.

• Merekomendasikan—atau menerapkan secara otomatis—tindakan korektif untuk menjaga keamanan dan kinerja jaringan.

Pemantauan jaringan AI memungkinkan tim TI untuk pindah dari strategi manajemen jaringan manual yang reaktif dan menuju pendekatan cerdas, prediktif, otomatis yang dibutuhkan jaringan modern.  

Menurut IBM Institute for Business Value (IBM IBV), “Alur kerja yang didukung AI—banyak yang didorong oleh AI agen—bersiap untuk berkembang dari 3% pada tahun 2024 menjadi 25% pada tahun 2026,” mewakili peningkatan delapan kali lipat dalam penerapan AI¹. Mengadopsi pendekatan pemantauan jaringan berbasis AI menawarkan banyak manfaat bagi bisnis, termasuk: