¿Qué es el monitoreo de redes de IA?

Utiliza sistemas de IA para procesar flujos de datos de red en tiempo real, aprender qué constituye el comportamiento normal de la red y utilizar líneas de base establecidas para detectar desviaciones en la actividad de la red. Las estrategias de monitoreo impulsadas por IA pueden ayudar a los operadores de red a superar las limitaciones de los métodos tradicionales basados en reglas y manuales, que a menudo son insuficientes para la escala, complejidad y sofisticación de las redes actuales.

Las herramientas tradicionales de monitoreo de redes se basan en sondeos periódicos, reglas estáticas y métricas centradas en el dispositivo, lo que las hace adecuadas para redes más simples y pequeñas. Pero las redes informáticas modernas no son ni simples ni pequeñas. Abarcan entornos globales diversos y dinámicos e infraestructuras de nube híbrida con miles de dispositivos interconectados. Por ejemplo, el entorno multinube promedio abarca 12 servicios y plataformas diferentes.

Las Advanced también producen enormes cantidades de datos, en comparación con las redes más tradicionales. La mayoría (86 %) de los líderes tecnológicos consideran que los métodos de monitoreo tradicionales simplemente no pueden seguir el ritmo del volumen y la velocidad con los que las redes modernas generan datos. Por lo tanto, requieren herramientas y prácticas de monitoreo más sofisticadas.

Las herramientas de monitoreo de redes de IA permiten el análisis continuo de conjuntos de datos de telemetría masivos (incluidos flujos de tráfico, registros, datos de rastreo e interacciones del usuario) desde centros de datos on premises y entornos de nube, lo que proporciona una visibilidad más amplia de la actividad de la red. Mediante algoritmos inteligentes, las herramientas de IA pueden detectar anomalías, predecir fallas de componentes y proporcionar orientación para la corrección, lo que permite a los ingenieros y administradores de redes predecir posibles problemas de red antes de que causen interrupciones operativas (o afecten la experiencia del usuario).

Como tal, el monitoreo de redes impulsado por IA ayuda a las empresas a implementar prácticas de gestión de red más efectivas para redes informáticas empresariales más inteligentes, rápidas y resilientes.

El monitoreo de redes de IA se basa en una variedad de procesos y funciones para automatizar las tareas de administración de redes. Estos procesos incluyen:

Las soluciones de monitoreo de redes de IA recopilan datos de telemetría y otros datos de observabilidad de una variedad de fuentes, incluidos dispositivos de red (conmutadores, enrutadores), consultas de datos y transacciones sintéticas. Pueden recopilar datos de forma activa (mediante tráfico de prueba) o pasiva (observando el tráfico de producción en vivo). Y, por lo general, los sistemas de IA mejoran los datos integrando la telemetría de transmisión, lo que permite obtener insights granulares en tiempo real que supera los métodos tradicionales (como el sondeo del Protocolo de gestión de red simple (SNMP)).

Los datos sin procesar, incluidos los encabezados, los metadatos y las métricas de rendimiento a nivel del sistema, se limpian, estructuran y agregan para el entrenamiento del modelo de IA.

Empleando datos históricos y fuentes de datos externas, los modelos de machine learning (ML) aprenden los comportamientos de referencia de la red, los volúmenes de tráfico normales y los puntos de referencia de rendimiento de las aplicaciones. A continuación, los modelos de IA se configuran para detectar valores atípicos y distinguir entre fluctuaciones benignas del rendimiento y amenazas reales a la seguridad, ineficiencias o infracciones de las políticas.

Modelos Advanced pueden incluso emplear neural networks y aprendizaje no supervisado para permitir la detección de anomalías no supervisadas (donde el modelo puede reconocer amenazas nuevas o desconocidas sin firmas predefinidas).

Las neural networks profundas, como autocodificadores, neural networks convolucionales (CNN) y neural networks recurrentes (RNN), están diseñadas para aprender patrones y representaciones complejos a partir de datos de alta dimensión y no estructurados. Estos modelos pueden capturar dependencias intrincadas y no linealidades en los datos de la red, por lo que sobresalen en diferenciar la actividad normal de las instancias anómalas.

Los modelos de IA se utilizan para monitorear flujos de datos en tiempo real, analizando cada flujo de red, evento o sesión en busca de actividades sospechosas y fallas inminentes. Por ejemplo, un sistema de IA podría señalar picos inusuales de ancho de banda que presagian un ataque inminente de denegación distribuida del servicio (DDoS) o reconocer flujos de tráfico cifrados que eluden los filtros de seguridad tradicionales.

Las herramientas de monitoreo pueden desplegar métodos como el monitoreo sintético,en el que las interacciones simuladas del usuario validan la disponibilidad de la red y las aplicaciones, y el monitoreo basado en flujo, que resume los flujos de paquetes para el análisis del tráfico y la detección de anomalías.

Las herramientas de monitoreo de redes de IA también correlacionan los datos para una detección más sólida. Si un conjunto de alertas dispares están vinculadas a una causa principal común (por ejemplo, un conmutador mal configurado), la plataforma puede agregarlas y escalar la anomalía a los equipos de TI como un único incidente aplicable en la práctica.

Cuando el sistema de monitoreo detecta una anomalía o amenaza, activa una alerta (al personal de TI o a los administradores de red) y, en algunos casos, inicia una respuesta adaptativa (volviendo a enrutar el tráfico, bloqueando una IP maliciosa, aprovisionando recursos adicionales o ajustando las políticas de red, por ejemplo).

Las herramientas de monitoreo de IA utilizan análisis predictivos, que permiten a los equipos de TI anticipar futuros problemas de red basados en datos de tendencias y reparar componentes de manera proactiva. Si, por ejemplo, el sistema pronostica una falla de hardware del enrutador, el personal de TI puede programar un reemplazo de hardware antes de que falle el enrutador.

Las herramientas de monitoreo también ejecutan algoritmos de optimización que pueden analizar la distribución y la latencia de la carga de la red, recomendar cambios de configuración y automatizar el ajuste de la red para mejorar la planificación de la capacidad.

El análisis de la causa principal impulsado por IA conecta rápidamente los puntos a través de las capas de red y los registros de dispositivos para reducir el tiempo de resolución de problemas.

Los sistemas de monitoreo de red basados en IA aprenden continuamente de los datos de la red para actualizar las líneas de base y refinar los modelos de detección de anomalías, adaptándose a los cambios en las configuraciones de la red y los patrones de tráfico. Cuanto más datos contextualizados ingesta el modelo de IA, más eficazmente podrá autooptimizarse y evitar futuras interrupciones.

El monitoreo de redes tradicional se basa en la configuración manual y reglas o umbrales estáticos que generan alertas cuando se cumplen condiciones específicas (por ejemplo, el uso de la CPU supera un determinado porcentaje). En un entorno de monitoreo tradicional, los administradores de red despliegan sensores de monitoreo en todos los dispositivos de red (conmutadores, enrutadores, cortafuegos, servidores y puntos de acceso), y los sensores utilizan protocolos, como SNMP, Protocolo de mensajes de control de Internet (ICMP) y NetFlow, para recopilar datos. sobre el estado del dispositivo, el flujo de tráfico y el rendimiento general de la red.

Los enfoques de monitoreo tradicionales generalmente utilizan métodos de sondeo para recopilar datos a intervalos regulares, centrándose principalmente en métricas de estado a nivel de dispositivo. Si bien este método proporciona una estrategia de monitoreo sencilla e independiente del proveedor, tiene algunas limitaciones significativas.

Por ejemplo:

• A menudo trata los eventos de forma aislada sin correlacionar múltiples puntos de datos ni comprender las relaciones causa-efecto, lo que puede ralentizar el análisis de causa principal y la respuesta a incidentes.

• El monitoreo basado en reglas se basa en umbrales y condiciones predefinidos, y las reglas estáticas no pueden adaptarse fácilmente a las condiciones dinámicas de la red. Este problema puede crear falsos positivos y fatiga alerta, y en algunos casos, hacer que el sistema de monitoreo pase por alto eventos críticos (especialmente en redes basadas en la nube y híbridas).

• El enfoque es en gran medida reactivo, por lo que los problemas se detectan solo después de que afectan a la red.

Por el contrario, el monitoreo de redes basado en IA adopta un enfoque adaptativo y proactivo. Puede:

• Correlacione datos de múltiples fuentes (tráfico, registros, dispositivos) para obtener insights completos y una resolución de problemas más rápida y un análisis de la causa principal.

• Adáptese dinámicamente a las condiciones cambiantes de la red y aprenda con el tiempo.

• Escale para manejar operaciones complejas de TI e infraestructuras de red de manera eficiente.

• Reduzca las falsas alarmas refinando la precisión de las alertas a lo largo del tiempo, disminuyendo la fatiga de las notificaciones para los ingenieros de redes y mejorando la eficiencia general de la respuesta.

• Detecte anomalías sutiles y prediga posibles problemas de forma proactiva, antes de que afecten a la red.

• Recomiende, o aplique automáticamente, acciones correctivas para mantener la seguridad y el rendimiento de la red.

El monitoreo de redes de IA permite a los equipos de TI moverse lejos de las estrategias de gestión de redes manuales y reactivas y hacia la estrategia inteligente, predictiva y automatizada que exigen las redes modernas.  

Según el IBM Institute for Business Value (IBM IBV), "los flujos de trabajo habilitados para IA, muchos impulsados por IA agéntica, están a punto de expandirse del 3 % en 2024 al 25 % en 2026", lo que representa un aumento de ocho veces en los despliegues de IA¹. La adopción de un enfoque de monitoreo de redes basado en IA ofrece a las empresas numerosos beneficios, que incluyen: