Gerência de falhas em redes: uma abordagem usando aprendizado de máquinas

Abstract

A gerência de falhas em redes é fundamental para garantir o funcionamento contínuo e eficiente das infraestruturas de comunicação. Ela é de grande importância para assegurar a disponibilidade e a confiabilidade dos serviços de rede, minimizando o impacto de possíveis interrupções no desempenho e na produtividade. Atualmente, a gerência de falhas é realizada por meio de métodos tradicionais, que envolvem monitoramento manual e resposta reativa, bem como através de abordagens mais modernas, que utilizam tecnologias avançadas como o Aprendizado de Máquina para prever e mitigar problemas de forma proativa. Neste trabalho, apresenta-se a base teórica sobre gerenciamento de falhas, incluindo as normas utilizadas, o modelo FCAPS (Fault, Configuration, Accounting, Performance, Security) e o framework ITIL (Information Technology Infrastructure Library). O objetivo deste estudo é demonstrar duas abordagens para a análise de falhas em uma rede de service desk: o método tradicional e a modelagem utilizando Aprendizado de Máquina. Ambas abordagens buscam evidenciar como a integração de técnicas de IA (Inteligência Artificial) e uso de melhores práticas podem aprimorar o gerenciamento de falhas, aumentando a eficiência na identificação e resolução de problemas na rede