Per un’azienda le infrastrutture di rete sono la base del traffico dati. Allo stesso tempo, sono suscettibili a una varietà di guasti che possono avere un impatto significativo sulla produttività e sulla sicurezza. Da switch difettosi, componenti surriscaldati e cavi fatiscenti a errori del firmware o configurazioni errate, esiste una moltitudine di possibili cause di guasti. Anche influenze esterne come interruzioni di corrente o condizioni climatiche possono influenzare l’integrità fisica dell’infrastruttura.
A ciò si aggiunge la crescente minaccia di attacchi informatici. Attacchi DDoS, ransomware o attacchi mirati ai dispositivi di rete possono paralizzare le reti e mettere a rischio dati sensibili.
La sicurezza della rete è un fattore critico per le aziende di tutte le dimensioni, in particolare a causa della crescente digitalizzazione e del lavoro a distanza. Non da ultimo, l’uso sempre più diffuso di tecnologie come il cloud o SDN (Software Defined Networking) ha reso le reti più complesse che mai. Il monitoraggio e la manutenzione manuale, così come l’identificazione delle fonti di errore, stanno diventando sempre più difficili.
È evidente che un approccio reattivo alla manutenzione, quindi convenzionale, sta dimostrando di porre dei limiti. È necessario adottarne uno nuovo, efficace nel riconoscere i guasti in una fase iniziale e prevenirli in modo mirato – ed è proprio qui che entra in gioco la manutenzione predittiva.
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Manutenzione predittiva per una rete più stabile
Contrariamente a un approccio mirato a reagire ai guasti, la manutenzione predittiva punta a identificare i difetti prima che si verifichino effettivamente. Alla base di questo approccio, l’utilizzo di dati raccolti sul campo. Ad esempio, temperatura, tassi di errore, utilizzo della larghezza di banda, sono dati che possono essere utilizzati per creare, con l’aiuto di AI, machine learning (ML) e analisi statistiche, modelli predittivi che riconoscano eventuali deviazioni dalla normale operatività. Ciò crea un solido sistema di allerta precoce che può aiutare le aziende a evitare di incorrere in guasti.
Le tecnologie per la manutenzione predittiva
La tecnologia di manutenzione predittiva è già stata utilizzata con successo per anni per monitorare le macchine ma, rispetto alla manutenzione predittiva nell’ingegneria meccanica, il suo utilizzo nelle reti differisce principalmente per i tipi di dati e gli approcci di modellazione utilizzati.
Mentre le macchine fisiche si concentrano spesso su vibrazioni o tempi di funzionamento, qui vengono utilizzati principalmente dati protocol-based o basati sul comportamento.
I primi vengono prelevati direttamente dai protocolli di rete e analizzati – parliamo ad esempio di messaggi syslog (messaggi di sistema da router o switch) o di NetFlow (che raccoglie e monitora i dati dal traffico di rete).
I dati basati sul comportamento, invece, derivano dall’analisi del comportamento di utilizzo effettivo nella rete. Ad esempio, possono rilevare irregolarità nei modelli di accesso o di login o un comportamento di comunicazione atipico dei dispositivi.
I modelli utilizzati per la manutenzione predittiva
Anche i modelli utilizzati variano: per la manutenzione predittiva nella rete sono richiesti modelli come RNN (Recurrent Neural Networks) e LSTM (Long Short-Term Memory). Sono particolarmente adatti per il monitoraggio di sequenze o dati temporali, poiché riconoscono, ad esempio, latenze crescenti. Ciò consente l’identificazione precoce di problemi che si manifestano lentamente.
Un esempio specifico di applicazione è il monitoraggio della temperatura di un router. Se l’analisi dei dati di temperatura mostra un surriscaldamento regolare, la probabilità di un difetto hardware aumenta, il che può portare rapidamente a un guasto totale. Un altro esempio riguarda l’area delle prestazioni: il monitoraggio continuo dei valori di latenza e throughput può rivelare problemi di prestazioni in una fase iniziale, anche prima che siano gli utenti ad accorgersene.
Molto potenziale, costi inferiori
L’uso della manutenzione predittiva nella tecnologia di rete può non solo risolvere problemi tecnici, ma anche portare benefici economici. Ad esempio, si può ottenere una significativa riduzione dei tempi di inattività. Invece di dover reagire al verificarsi di malfunzionamenti – spesso in emergenza avendo poco tempo a disposizione e dovendo sostenere costi elevati – la manutenzione può essere pianificata in modo mirato. Ciò non solo porta ad una durata minore delle interruzioni, ma riduce anche la frequenza complessiva dei guasti.
Inoltre, le risorse possono essere utilizzate in modo più efficiente: dando priorità alle misure di manutenzione, sia il personale che le risorse tecniche possono essere utilizzati in modo più mirato. Ciò significa che non è più necessario controllare regolarmente tutti i sistemi, per concentrarsi invece interamente sulle aree con valori anomali. Anche i pezzi di ricambio o l’utilizzo di fornitori di servizi esterni possono essere programmati in modo più strategico. Tutto ciò porta a una riduzione significativa e evidente dei costi.
Prospettive: il crescente traffico dati porta a un maggiore carico
Con la progressiva digitalizzazione dei processi il traffico dati all’interno delle reti aziendali è in costante crescita e ciò pone le organizzazioni di fronte a sfide sempre maggiori. Ciò è particolarmente evidente nell’uso di tecnologie come l’AI o la robotica che dipendono fortemente da una comunicazione a bassa latenza e richiedono reti ad alte prestazioni e affidabili. La manutenzione predittiva sta diventando uno strumento indispensabile in questo contesto: aiuta a riconoscere precocemente i potenziali punti deboli, adottare contromisure mirate e rendere l’infrastruttura di rete resiliente.
