Con el aumento del número de dispositivos conectados y la proliferación de los servicios web y multimedios, los servicios en la nube y las aplicaciones de Internet de las cosas (IoT), las redes son susceptibles a diversos incidentes y cambios no regulados que pueden medirse por las alertas de red y los registros recibidos de las redes subyacentes. Por consiguiente, es importante que las redes conozcan los servicios y aplicaciones que transportan para poder optimizar su funcionamiento y garantizar que la calidad del servicio satisfaga las expectativas de los usuarios. La ausencia de alertas o registros de la red se suele interpretar como un índice del buen estado de la red. Sin embargo, esto no es necesariamente así. Es posible que los problemas de calidad de servicio no sean el resultado de fallos de los dispositivos de red, sino que se deban a problemas que las herramientas tradicionales de vigilancia de redes no detectan, como errores de configuración, insuficiente capacidad de red, problemas de los puntos de acceso inalámbrico (por ejemplo, cobertura insuficiente, interferencia o traslapo de canales) o problemas en las redes de terceros.
Por lo general, la reconfiguración manual de la red lleva mucho tiempo y a menudo es propensa a errores. Además, las metodologías de evaluación de la calidad de servicio deben distinguir más entre las degradaciones de la red y otras causas de la degradación de la calidad de funcionamiento, teniendo en cuenta factores específicos de la aplicación (por ejemplo, codificación/decodificación, interacción entre la aplicación y la red), porque las herramientas de evaluación tradicionales no permiten diagnosticar con exactitud los fallos ni predecirlos, ni analizar sus causas fundamentales. Por otra parte, el tiempo de reacción de los instrumentos de evaluación tradicionales suele ser lento, por cuando reaccionar después de que se haya producido la interrupción del servicio. Además, las métricas del rendimiento de la red pueden ayudar a evaluar la calidad del servicio/calidad percibida (QoS/QoE), pero muchas de las métricas existentes sólo plasman ciertos aspectos de la calidad de la red.
Cuando los resultados medidos objetivamente indican que el nivel de calidad de funcionamiento de la red no es satisfactorio o cierto grado de anomalía, convendría que el sistema reaccionara automáticamente para resolver los problemas de calidad identificados.
La Recomendación UIT-T E.475 especifica las directrices relativas al análisis y diagnóstico de redes inteligentes para la gestión y la solución de problemas de red. La función de análisis y diagnóstico de la red inteligente (INAD) se encarga de recopilar los datos de la red y establecer tareas automáticas de mantenimiento de la red, garantizar un rendimiento adecuado de la red, localizar la zona donde se ha degradado el servicio y los canales de servicio cuyo rendimiento es deficiente, determinar las causas fundamentales de los fallos detectados en la red, sondear el estado de la red y predecir sin dilación la posible degradación del rendimiento de la red.
Concretamente, en esta Recomendación se describen las consideraciones de diseño, la arquitectura funcional y los modelos de análisis de las anomalías de la red para con el fin de realizar un análisis y diagnóstico de la red. El modelo de análisis de anomalías de la red puede utilizarse para evaluar el grado de anomalía de la red, la calidad de funcionamiento de la red, el grado de riesgo, analizar el lugar y el instante en el que se ha producido la degradación de la red y para determinar además las causas fundamentales de las degradaciones de la red, así como para aumentar la visibilidad de la red y automatizar la gestión de averías de red.
En esta Recomendación también se expone el concepto de indicador de salud de la red (NHI), que proporciona una indicación numérica del grado de anomalía de la red basada en el análisis de macrodatos. El NHI no se concentra en una clasificación específica de las aplicaciones multimedios (por ejemplo, la clasificación de una aplicación de audio o de videoconferencia específica) ni en la supervisión de la capa de aplicación. En cambio, tiene por objetivo la supervisión y evaluación de redes específicas (por ejemplo, LAN, WAN, red de almacenamiento, red de centros de datos) y además desencadena el diagnóstico de la red utilizando grandes algoritmos de diagnóstico empírico de fallos y determina las causas fundamentales de los eventos de anomalías de red. |
