WAN Insights

Una red predictiva es una red que aprovecha un proceso de análisis predictivo que utiliza datos históricos para predecir el comportamiento futuro y determinar la probabilidad de que se produzca o vuelva a producirse un problema en esa red. A continuación, la previsión es capaz de generar recomendaciones que, si se aplican manualmente o mediante automatización, reducen la probabilidad de que se produzca el problema y, por tanto, reducen el impacto en la experiencia digital del usuario.

El análisis predictivo es la aplicación de algoritmos aplicados a un modelo en un esfuerzo por identificar el potencial de futuros resultados basados en datos históricos.

La creación de un modelo de análisis predictivo implica la ejecución de diferentes algoritmos para identificar patrones recurrentes en conjuntos de datos transaccionales de gran tamaño.

Aunque el aprendizaje automático no es técnicamente una forma de análisis predictivo, puede utilizarse para mejorar la capacidad de un modelo de análisis predictivo y detectar patrones, pronosticar resultados y recomendar acciones a lo largo del tiempo.

El análisis predictivo es un análisis de datos prospectivo que identifica la probabilidad de resultados futuros basándose en datos históricos. El análisis de diagnóstico es reactivo y está diseñado para determinar los cambios que se producen en un período específico; suele utilizarse retrospectivamente para comprender por qué se ha producido un evento o una tendencia.

Las empresas adoptan cada vez más servicios basados en la nube, como las aplicaciones SaaS, lo que a su vez aumenta la dependencia de Internet para distribuir el tráfico de WAN. El uso de los servicios tradicionales de conmutación de etiquetas de protocolos múltiples (MPLS) hace un uso subóptimo del costoso ancho de banda de WAN de retorno, dado que muchas aplicaciones y servicios fundamentales ya no están dentro de los centros de datos. Como resultado, las empresas están migrando a arquitecturas de WAN híbridas y tecnologías SD-WAN que combinan acceso directo a Internet (DIA), túneles VPN de IP y circuitos MPLS tradicionales.

En los últimos años, ha surgido un robusto mercado de proveedores de SD-WAN y de SD-WAN gestionada para satisfacer esta necesidad. SD-WAN se ha diseñado para proporcionar una cierta resistencia a través del aprovechamiento de las acciones automatizadas. Varias de estas funciones automatizadas son capaces de rastrear las características de la red y de la ruta de los túneles del plano de datos entre dispositivos de SD-WAN, así como de utilizar la información recopilada para calcular rutas óptimas para el tráfico de datos, redirigiendo automáticamente el tráfico de datos a la mejor ruta disponible en caso de que se produzca un problema. Esta función, aunque es automática, sigue siendo reactiva; solo es capaz de iniciar el cambio cuando las condiciones se deterioran hasta el punto de afectar al rendimiento del usuario.

Los análisis predictivos se basan en esta funcionalidad reactiva tomando esas características (como la pérdida de paquetes, la latencia y la fluctuación) y aplicando una amplia gama de métodos estadísticos de series temporales para predecir las probabilidades de interrupción del tráfico en diferentes aplicaciones y utilizar estas previsiones para proporcionar selecciones de ruta recomendadas a la red, con el fin de evitar que se produzca el problema probable y que afecte al rendimiento del usuario.

El objetivo del equipo de operaciones de TI en cualquier sitio existente y nuevo dentro de una red de SD-WAN es proporcionar el mejor rendimiento de aplicación manteniendo bajo el coste del circuito. Sin embargo, el volumen de puntos de datos en miles de sitios, redes, rutas, aplicaciones y usuarios es imposible de evaluar manualmente, así como de analizar. Como resultado, la mayoría de las organizaciones adoptan un enfoque reactivo a la hora de ofrecer una experiencia de usuario y se centran únicamente en los problemas a medida que se producen; son incapaces de abandonar el modo de operaciones de solución de problemas.

La reducción del número de incidentes y, por consiguiente, del número de veces que los equipos de operaciones de TI tienen que reaccionar ante un problema, les permite pasar de un compromiso de solución de problemas basado en las quejas a un proceso de toma de decisiones basado en los datos. Esto facilita un modelo de compromiso proactivo que permite abordar las condiciones de la red que, de otro modo, podrían haber pasado desapercibidas, antes de que alcancen un nivel perceptible que afecte a los usuarios.

Esto se aplica a múltiples niveles de los equipos de operaciones de TI, lo que permite la capacitación cruzada en toda la organización (proporciona a los ingenieros menos experimentados información suficiente para tomar decisiones fundamentadas y, en última instancia, libera tiempo para los ingenieros más experimentados, que pueden dedicarlo a acciones estratégicas).

Mediante la observación continua del comportamiento de las aplicaciones seleccionadas a través de cada ruta de red durante un período continuo, un sistema de análisis predictivo es capaz de analizar el rendimiento histórico en todos los sitios de la red de SD-WAN e identificar problemas de calidad para cada categoría de aplicación (por ejemplo, Office 365 o Voice).

Cuando el sistema identifica que un problema de calidad podría evitarse mediante un cambio en la configuración actual de la red, genera una recomendación, normalmente una ruta alternativa para enrutar el tráfico saliente de ese sitio, para una categoría de aplicación determinada.