El aprendizaje automático mejora la previsión de red para las infraestructuras de TI

En el dinámico mundo de la TI, los enfoques tradicionales de monitorización de redes ya no son suficientes para administrar las complejidades de las redes actuales. Para adelantarse a los eventos de la red, los administradores de TI deben pasar de ser reactivos a adoptar una postura proactiva, una transición que implica un enfoque integral para la monitorización de la red que incluye la previsión de los requisitos futuros de la red con la ayuda de la tecnología de aprendizaje automático (ML).

El aprendizaje automático ha encontrado un ajuste perfecto en el dominio de las redes. Las operaciones y la gestión de la red, a menudo plagadas de errores manuales y desafíos complejos, se benefician enormemente del enfoque proactivo del aprendizaje automático, dada su capacidad de adaptarse a la dinámica cambiante de la red y abordar los problemas emergentes.

Y es que, frente a la monitorización de red tradicional, que a menudo no proporciona visibilidad de la naturaleza dinámica de las redes modernas, el aprendizaje automático aprovecha métricas como los datos de tráfico, el rendimiento y la disponibilidad de las aplicaciones para estimar el rendimiento necesario de la red y mejorar la previsión de red, de las siguientes maneras:

-- Detección de anomalías: el aprendizaje automático destaca en el manejo de grandes volúmenes de datos y en la identificación de patrones que podrían pasarse por alto. Esto es crucial para detectar un comportamiento anormal del tráfico y abordar los problemas de rendimiento de la red con prontitud.

-- Planificación de la capacidad: En un panorama empresarial que cambia con frecuencia, el ML se adapta a la naturaleza dinámica de las redes. Al cambiar los algoritmos sobre la marcha, proporciona pronósticos precisos, ayuda en la gestión del inventario y reduce los costes.

-- Predicción del tráfico: el aprendizaje automático analiza las estadísticas en tiempo real, los comportamientos de los usuarios y el uso histórico del ancho de banda para ofrecer información sobre los patrones de tráfico de la red, lo que ayuda a la toma de decisiones.

-- Previsión del rendimiento: Es imprescindible comprender la eficiencia con la que funciona la red y predecir los niveles óptimos de rendimiento con las nuevas tecnologías. El aprendizaje automático analiza los datos recopilados para proporcionar patrones para la toma de decisiones informadas.

-- Previsión de almacenamiento: La previsión de red con ML va más allá de la supervisión de la velocidad de acceso a la red y a las aplicaciones. También proporciona previsión de almacenamiento, lo que le permite predecir cuándo la utilización del disco, la RAM y el uso de la memoria pueden alcanzar niveles críticos.

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