Cos'è il monitoraggio della rete AI?

Utilizza sistemi di AI per elaborare i flussi di dati di rete in tempo reale, apprendere cosa costituisce il normale comportamento della rete e utilizzare baseline consolidate per rilevare deviazioni nell'attività della rete. Le strategie di monitoraggio basate su AI possono aiutare gli operatori addetti alla rete a superare i limiti dei metodi tradizionali basati su regole e manuali, che spesso sono insufficienti per la portata, la complessità e la sofisticazione delle reti moderne.

I tradizionali strumenti di monitoraggio della rete si basano su sondaggi periodici, regole statiche e metriche orientate ai dispositivi, il che li rende adatti a reti più semplici e di piccole dimensioni. Tuttavia, le moderne reti informatiche non sono né semplici né piccole. Si estendono su ambienti globali diversi e dinamici e infrastrutture hybrid cloud con migliaia di dispositivi interconnessi. Ad esempio, l'ambiente multicloud medio si estende su 12 servizi e piattaforme diversi.

Le reti avanzate producono anche enormi quantità di dati rispetto alle reti più tradizionali. La maggioranza (86%) dei leader tecnologici ritiene che i metodi di monitoraggio tradizionali non riescano a tenere il passo con il volume e la velocità con cui le reti moderne generano dati. Pertanto, richiedono strumenti di monitoraggio più sofisticati.

Gli strumenti di monitoraggio della rete AI supportano l'analisi continua di enormi set di dati di telemetria (inclusi flussi di traffico, log, dati di tracciamento e interazioni degli utenti) da data center on-premise e ambienti cloud, fornendo una maggiore visibilità sull'attività di rete. Utilizzando algoritmi intelligenti, gli strumenti di AI possono rilevare le anomalie, prevedere i guasti dei componenti e fornire indicazioni per la correzione, consentendo agli ingegneri e agli amministratori di rete di prevedere i potenziali problemi della rete prima che causino interruzioni operative (o che influiscano sull'esperienza degli utenti).

Pertanto, il monitoraggio della rete basato su AI aiuta le aziende a implementare pratiche di gestione della rete più efficaci per reti informatiche aziendali più intelligenti, veloci e resilienti.

Il monitoraggio della rete AI si basa su una serie di processi e funzioni per automatizzare le attività di gestione della rete. Questi processi includono:

Le soluzioni di monitoraggio della rete AI raccolgono dati di telemetria e altri dati di osservabilità da una varietà di fonti, tra cui dispositivi di rete (switch, router), query di dati e transazioni sintetiche. Possono raccogliere dati attivamente (utilizzando il traffico di prova) o passivamente (osservando il traffico di produzione in tempo reale). In genere, i sistemi AI migliorano i dati integrando la telemetria in streaming, che genera in tempo reale insight granulari che superano i metodi tradizionali (come il polling Simple Network Management Protocol, o SNMP).

I dati non elaborati (tra cui header, metadati e metriche delle prestazioni a livello di sistema) vengono poi puliti, strutturati e aggregati per l'addestramento dei modelli AI.

Utilizzando dati storici e fonti di dati esterne, i modelli di machine learning (ML) apprendono i comportamenti di base della rete, i volumi di traffico normali e i benchmark di prestazioni delle applicazioni. I modelli AI sono quindi configurati per individuare outlier e distinguere tra fluttuazioni benigne delle prestazioni ed effettive minacce alla sicurezza, inefficienze o violazioni delle policy.

I modelli avanzati possono persino utilizzare reti neurali profonde e apprendimento senza supervisione per consentire il rilevamento delle anomalie senza supervisione (in cui il modello può riconoscere minacce nuove o sconosciute senza firme predefinite).

Le reti neurali profonde, come gli autoencoder, le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti neurali ricorrenti (RNN), sono progettate per apprendere pattern e rappresentazioni complessi da dati non strutturati e ad alta dimensione. Poiché questi modelli sono in grado di catturare dipendenze complesse e non linearità nei dati della rete, eccellono nel differenziare l'attività normale dalle istanze anomale.

I modelli AI vengono utilizzati per monitorare i flussi di dati in tempo reale, analizzando ogni flusso di rete, evento o sessione per individuare attività sospette e guasti imminenti. Ad esempio, un sistema di AI potrebbe segnalare picchi di larghezza di banda insoliti che prefigurano un imminente attacco distributed denial-of-service (DDoS) o riconoscere flussi di traffico crittografato che aggirano i filtri di sicurezza tradizionali.

Gli strumenti di monitoraggio possono implementare metodi come il monitoraggio sintetico,in cui le interazioni simulate degli utenti convalidano la disponibilità della rete e delle applicazioni, e il monitoraggio basato sul flusso, che riepiloga i flussi di pacchetti per l'analisi del traffico e il rilevamento delle anomalie.

Gli strumenti di monitoraggio della rete AI correlano anche i dati per un rilevamento più affidabile. Se un insieme di avvisi eterogenei sono tutti collegati a una causa principale comune (ad esempio, uno switch configurato male), la piattaforma può aggregarli e inoltrare l'anomalia ai team IT come un singolo incidente attuabile.

Quando il sistema di monitoraggio rileva un'anomalia o una minaccia, attiva un avviso (per il personale IT o gli amministratori di rete) e, in alcuni casi, avvia una risposta adattiva (ad esempio, reindirizzando il traffico, bloccando un IP dannoso, fornendo risorse extra o modificando le policy di rete).

Gli strumenti di monitoraggio AI utilizzano l'analytics predittiva, che consente ai team IT di anticipare i futuri problemi di rete sulla base dei dati di tendenza e di riparare i componenti in modo proattivo. Se, ad esempio, il sistema prevede un guasto hardware del router, il personale IT può programmare la sostituzione dell'hardware prima che il router si guasti.

Gli strumenti di monitoraggio eseguono anche algoritmi di ottimizzazione in grado di analizzare la distribuzione del carico di rete e la latenza, consigliare modifiche alla configurazione e automatizzare la messa a punto della rete per migliorare la pianificazione della capacità.

L'analisi della causa principale basata su AI collega rapidamente i punti tra i livelli di rete e i log dei dispositivi per ridurre i tempi di risoluzione dei problemi.

I sistemi di monitoraggio della rete basati su AI apprendono continuamente dai dati della rete per aggiornare le baseline e perfezionare i modelli di rilevamento delle anomalie, adattandosi ai cambiamenti nelle configurazioni di rete e nei pattern di traffico. Tanti più dati ricchi di contesto il modello AI inserisce, quanto più efficacemente può auto-ottimizzarsi e prevenire interruzioni future.

Il monitoraggio tradizionale della rete si basa su una configurazione manuale e su regole o soglie statiche che generano avvisi quando vengono soddisfatte condizioni specifiche (ad esempio l'utilizzo della CPU supera una certa percentuale). In un ambiente di monitoraggio tradizionale, gli amministratori di rete implementano i sensori di monitoraggio su tutti i dispositivi di rete (switch, router, firewall, server e punti di accesso) e i sensori utilizzano protocolli come SNMP, Internet Control Message Protocol (ICMP) e NetFlow per raccogliere dati sullo stato del dispositivo, sul flusso del traffico e sulle prestazioni complessive della rete.

Gli approcci di monitoraggio tradizionali utilizzano in genere metodi di polling per raccogliere dati a intervalli regolari, concentrandosi soprattutto sulle metriche dello stato di salute a livello di dispositivo. Sebbene questo metodo fornisca una strategia di monitoraggio semplice e indipendente dal fornitore, presenta alcune limitazioni significative.

Ad esempio:

• Spesso tratta gli eventi in modo isolato senza correlare più punti dati o comprendere le relazioni causa-effetto, il che può rallentare l'analisi della causa principale e la risposta agli incidenti.

• Il monitoraggio basato su regole si basa su soglie e condizioni predefinite e le regole statiche non possono adattarsi facilmente alle condizioni dinamiche della rete. Questo problema può creare falsi positivi e stress da avvisi e, in alcuni casi, far sì che il sistema di monitoraggio perda eventi critici (specialmente nelle reti cloud e ibride).

• L'approccio è in gran parte reattivo, quindi i problemi vengono rilevati solo dopo che hanno avuto un impatto sulla rete.

Al contrario, il monitoraggio della rete basato su AI adotta un approccio adattivo e proattivo. Questo monitoraggio può:

• Correlare i dati da più fonti (traffico, log, dispositivi) per insight approfonditi, una risoluzione più rapida dei problemi e un'analisi della causa principale.

• Adattarsi dinamicamente all'evoluzione delle condizioni della rete e apprendere nel tempo.

• Scalare per gestire in modo efficiente operazioni IT complesse e infrastrutture di rete.

• Ridurre i falsi allarmi, perfezionando la precisione degli avvisi nel tempo, riducendo l'affaticamento da avvisi per gli ingegneri di rete e migliorando l'efficienza complessiva della risposta.

• Rilevare piccole anomalie e prevedere potenziali problemi in modo proattivo, prima che abbiano un impatto sulla rete.

• Consigliare, o applicare automaticamente, azioni correttive per mantenere la sicurezza e le prestazioni della rete.

Il monitoraggio della rete AI consente ai team IT di abbandonare le strategie reattive e manuali di gestione della rete e di adottare l'approccio intelligente, predittivo e automatizzato che le reti moderne richiedono.  

Secondo l'IBM Institute for Business Value (IBM IBV), "i workflow abilitati all'AI, molti dei quali guidati dall'agentic AI, sono destinati a espandersi dal 3% nel 2024 al 25% entro il 2026", con un aumento pari a otto volte delle implementazioni dell'AI ¹. L'adozione di un approccio di monitoraggio della rete basato su AI offre alle aziende numerosi benefici, tra cui: