Além de cima/baixo: há uma maneira melhor de definir "normal" em infraestrutura complexa

Percorremos um longo caminho desde o monitoramento de alta/baixa. Das fábricas à infraestrutura empresarial moderna, os administradores de TI agora exigem muito mais informações do que uma simples verificação para determinar se um site ou aplicativo é capaz de atender aos usuários. Claro, é útil ver um status básico de "alta" ou "baixa", mas isso não conta toda a história de como a tecnologia está entregando o valor comercial esperado. Além disso, à medida que os ambientes de TI e TO convergem e os ecossistemas se tornam mais dinâmicos e efêmeros, esses alertas não estabelecem ou refletem com precisão as linhas de base.

Entender o que é normal, aprender padrões de desempenho e prevenir períodos de inatividade dispendiosos são funções vitais na infraestrutura complexa atual. Isso é particularmente verdadeiro à medida que os agentes de ameaças usam ferramentas cada vez mais sofisticadas para fazer mais com menos e a infraestrutura interconectada moderna cria novas vulnerabilidades.

É nesta paisagem que Monitoramento baseado em IA Transforma a gestão de infraestrutura, oferecendo insights sobre o que é e o que não é comportamento normal, eliminando assim linhas de base ruins e a fadiga de alertas. Vamos explorar como essa mudança do combate reativo a incêndios para a prevenção proativa marca uma evolução de monitoramento muito necessária.

Descobrindo o novo normal

O que é normal, afinal? Esta é uma pergunta que as equipes de infraestrutura que supervisionam servidores, dispositivos de rede, aplicativos e bancos de dados vêm se fazendo há décadas. Por quê? Porque definir "normal" é complexo e propenso a erros em ambientes dinâmicos e cada vez mais distribuídos, com diversos sistemas para monitorar. Encontrar a resposta dependerá dos seus padrões e tecnologias de negócios específicos. Além disso, dependerá da sua tecnologia e configuração de monitoramento, pois definir limites estáticos não detecta muitos problemas. Em vez disso, isso lhe dará uma boa ideia quando algo que você espera está acontecendo, mas não ajuda a detectar problemas inesperados, levando a falsos positivos, fadiga de alertas e lacunas na visibilidade.

Considere uma fábrica onde o tráfego aumenta repentinamente às 2h de uma terça-feira. O monitoramento tradicional pode disparar um alerta caso o limite exceda um limite predefinido, mas isso é realmente um problema? Não há como saber sem dados e diagnósticos mais aprofundados. O pico pode indicar atividade comercial legítima, como um novo turno ou aumento de produção para cumprir um prazo. Alternativamente, pode sinalizar uma séria ameaça à segurança, como vazamento de dados ou um sistema comprometido transmitindo sinais para servidores de comando e controle.

É aqui que a IA impulsiona detecção de anomalia aprimora a inteligência do monitoramento de infraestrutura. Este método emergente analisa continuamente dados históricos para criar linhas de base inteligentes que se ajustam automaticamente às mudanças nas condições. Essa abordagem permite alertas mais proativos, o que proporciona tempo extra para que administradores de TI e equipes de DevOps intervenham e mitiguem o problema antes que haja impactos graves.

O monitoramento do tráfego de rede é um bom exemplo disso em ação. Os sistemas de monitoramento de infraestrutura coletam diversos sinais, incluindo logs e métricas. Um log é um evento gerado por um sistema, enquanto uma métrica é uma medida. Ao longo do tempo, essas medidas são coletadas e representadas como uma série temporal, semelhante à temperatura medida ao longo do dia. Os dados coletados para monitorar as condições da rede incluem métricas como taxas de pacotes de transmissão de entrada e saída, número de descartes e erros e taxa de transferência total de tráfego. Se algo estiver fora do normal em relação ao desempenho normal, o monitoramento inteligente pode garantir que os alarmes corretos sejam acionados e que falsos positivos sejam evitados.

Como resultado, as equipes de infraestrutura podem se concentrar em fornecer valor comercial em vez de ajustar constantemente as configurações de alerta e combater problemas que podem não existir.

Evitando duplicação de alertas

Duplicar o monitoramento pode trazer desafios adicionais, criando mais alertas. O monitoramento pode se tornar confuso com o tempo, à medida que as equipes adicionam rastreamento para novos projetos ou criam monitoramento adicional para solução de problemas ou testes. Em pouco tempo, o que parecia uma configuração de monitoramento limpa e simples pode se transformar em um labirinto sobrecarregado de alertas espúrios ou redundantes que obscurecem, em vez de esclarecer, os problemas.

Por exemplo, equipes de TI às vezes recebem alertas sobre alto uso de CPU, tempos de resposta lentos de aplicativos e congestionamento de rede do mesmo servidor sobrecarregado. Sem entender a correlação, as equipes podem investigar três problemas distintos em vez da causa raiz única.

As tecnologias modernas de IA, quando combinadas com o monitoramento, transformam novamente essa questão por meio da detecção automática de configurações de monitoramento semelhantes. Empregando técnicas como matemática fuzzy e heurística, essa abordagem analisa padrões comportamentais e descobre correlações entre monitoramentos semelhantes para revelar interconexões ocultas.

Isso é importante por dois motivos principais. Primeiro, reduz o ruído de alerta. Em vez de receber três alertas separados para um problema, as equipes recebem um único alerta com uma compreensão clara do que precisa de atenção e por quê. Segundo, elimina o monitoramento redundante. Isso ajuda a criar uma configuração mais gerenciável que otimiza os painéis e reduz a carga cognitiva.

O futuro do monitoramento inteligente

Outros desenvolvimentos em redes e segurança cibernética também justificam o aumento do monitoramento, à medida que a complexidade continua a crescer exponencialmente. O que antes eram redes industriais separadas e isoladas agora estão interconectadas com sistemas corporativos, criando ambientes híbridos onde um problema de rede pode impactar tanto as linhas de produção quanto os aplicativos de negócios. E estamos vendo essa convergência na pilha moderna.

Sensores industriais de IoT, gateways de ponta e dispositivos de TO agora se comunicam juntamente com protocolos de TI padrão. Quando esses diversos sistemas apresentam problemas, os administradores precisam de um monitoramento que possa compreender as relações em todo o ecossistema, em vez de tratar cada um como um silo separado. A vigilância é inegociável, pois uma violação bem-sucedida pode interromper linhas de produção, danificar equipamentos caros e representar riscos à segurança. De fato, o tempo de inatividade não planejado agora custa As empresas da Fortune Global 500 obtêm 11% de sua receita anual, ressaltando que o custo do monitoramento inteligente é significativamente menor do que a despesa com solução de problemas manuais e perda de produtividade.

Enquanto isso, não há como escapar do fato de que hackers do outro lado do mundo da segurança cibernética estão usando essa tecnologia como um avanço na produtividade para ataques em escala. Modelos de linguagem de IA generativa (LLMs), gratuitos ou baratos, permitem que hackers gerem e modifiquem ataques a um custo mínimo. E, com o tempo, fica claro que os criminosos veem cada vez mais a IA como um divisor de águas. Hoje, 7 de 10 acreditam que a tecnologia e suas diversas ferramentas aprimoram o hacking, em comparação a apenas duas em cada dez em 10.

Os algoritmos atuais de detecção de anomalias baseiam-se em matemática e estatística já consolidadas há décadas. Essa tecnologia funciona, mas o advento e a aplicação de IA e LLMs ao monitoramento métrico estão mudando o jogo. Estamos vendo alguns dos primeiros LLMs baseados em séries temporais chegarem ao mercado e podemos esperar que isso transforme a detecção de anomalias nos próximos dois anos. Vários desses novos modelos estão demonstrando excelente precisão e avanços.

A escolha agora recai sobre as equipes de TI e operações sobre a melhor forma de supervisionar seus ecossistemas e combater ameaças. A boa notícia é que a detecção automatizada de anomalias e o monitoramento de linha de base podem ajudar a proteger melhor os ativos enquanto aprendem, se adaptam e otimizam, o que, por sua vez, permite um planejamento de capacidade e otimização de recursos mais eficazes. Verificações básicas de up/down ainda são valiosas, mas – quando um único problema pode se espalhar pelos sistemas de TI, TO e IoT – precisamos de um contexto inteligente sobre essa base. Os defensores da infraestrutura podem aproveitar o momento aumentando sua visibilidade de acordo.