WAN Insights

Uma rede preditiva é uma rede que utiliza um processo de análise preditiva com dados históricos para prever o comportamento futuro, a fim de determinar a probabilidade de ocorrência ou recorrência de um problema nessa rede. A previsão pode gerar recomendações que, se aplicadas manual ou automaticamente, reduzem a probabilidade de o problema acontecer e, portanto, reduzem o impacto na experiência digital do usuário.

A análise preditiva é a aplicação de algoritmos utilizados em um modelo na tentativa de identificar o potencial de resultados futuros de acordo com dados históricos. 

A criação de um modelo de análise preditiva envolve a execução de diferentes algoritmos para identificar padrões recorrentes em conjuntos de dados transacionais consideráveis.

Embora não seja tecnicamente uma forma de análise preditiva, o aprendizado de máquina pode ser utilizado para aprimorar a capacidade de um modelo de análise preditiva de detectar padrões, prever resultados e recomendar ações ao longo do tempo.

A análise preditiva é uma análise de dados prospectiva que identifica a probabilidade de resultados futuros de acordo com dados históricos. A análise de diagnóstico é reativa e desenvolvida para determinar as alterações que ocorrem em um período especificado e, em geral, é usada de forma retrospectiva para entender o motivo pelo qual um evento ou uma tendência ocorreu. 

As empresas estão cada vez mais adotando serviços na nuvem, como aplicações de software como serviço (SaaS), que, por sua vez, aumentam a dependência da Internet para fornecer tráfego de WAN. O uso de serviços tradicionais de switching de etiqueta de vários protocolos (MPLS) consome de forma inadequada a largura de banda de WAN de backhaul de alto custo, visto que muitas aplicações e serviços essenciais não são mais internos nos data centers. Como resultado, as empresas estão migrando para as arquiteturas de WAN híbridas e a tecnologia de SD-WAN que combina acesso direto à Internet (DIA), túneis IP VPN e circuitos MPLS tradicionais.

Nos últimos anos, surgiu um mercado robusto de fornecedores de SD-WAN e provedores de SD-WAN gerenciados para atender a essa necessidade. A SD-WAN foi criada para fornecer certa resiliência, utilizando ações automatizadas. Várias dessas funções automatizadas podem rastrear as características da rede e do caminho dos túneis do plano de dados entre os dispositivos de SD-WAN e usar as informações coletadas para calcular os caminhos ideais para o tráfego de dados, redirecionando automaticamente o tráfego de dados para o melhor caminho disponível caso ocorra um problema. Esta função, embora automática, permanece reativa, e só pode iniciar a alteração quando as condições pioram a ponto de afetar o desempenho do usuário.  

A análise preditiva se baseia nessa funcionalidade reativa, considerando essas características, inclusive perda de pacote, latência e instabilidade, e aplicando uma ampla gama de métodos estatísticos de séries temporais para prever probabilidades de interrupção de tráfego para diferentes aplicações e usar essas previsões para fornecer seleções de caminho recomendadas à rede, a fim de evitar que o provável problema ocorra e afete o desempenho do usuário.

O objetivo da equipe de ITOps para qualquer site novo e atual em uma rede de SD-WAN é fornecer o melhor desempenho de aplicação, mantendo o custo do circuito baixo. No entanto, é impossível avaliar manualmente e analisar o volume de pontos de dados em milhares de sites, redes, caminhos, aplicações e usuários. Como resultado, a maioria das empresas tem uma abordagem reativa para oferecer a experiência do usuário, concentrando-se apenas nos problemas à medida que ocorrem, e não consegue deixar as práticas emergenciais.

Uma redução no número de incidentes e, consequentemente, no número de vezes que a equipe de ITOps precisa reagir a um problema permite que ela deixe dessa prática emergencial orientada por reclamações e passe a seguir um processo de tomada de decisão baseado em dados. Esse processo promove um modelo de engajamento proativo que permite que condições de rede, que de outra forma poderiam passar despercebidas, sejam abordadas antes que atinjam um nível perceptível de impacto no usuário. 

Isso se torna aplicável em vários níveis de ITOps, permitindo a qualificação cruzada em toda a empresa, fornecendo aos engenheiros menos experientes informações suficientes para tomar decisões fundamentadas e, finalmente, liberando tempo para engenheiros mais experientes que pode ser utilizado para ações estratégicas.

Ao observar continuamente o comportamento de determinadas aplicações em cada caminho de rede durante um período contínuo, um sistema analítico preditivo pode analisar o histórico de desempenho em todos os sites de rede de SD-WAN e identificar problemas de qualidade para cada categoria de aplicação (por exemplo, Office 365 ou voz). 

Quando o sistema identifica que um problema de qualidade poderia ser evitado por uma alteração na configuração de rede atual, ele gera uma recomendação, geralmente um caminho alternativo para encaminhar o tráfego de saída desse site, para determinada categoria de aplicação.