Integración de la Inteligencia Artificial en la gestión de redes: aplicación práctica y potenciales mejoras en la tarea de gestión

Abstract

En el marco actual, los usuarios demandan constantemente que las capacidades de la red estén en su máximo nivel de eficiencia. Esta exigencia conlleva una evolución constante en las tecnologías utilizadas en la gestión de redes. Dados los avances actuales en inteligencia artificial y su aplicación en diversas áreas, se considera relevante su potencial aplicación e integración en la gestión de redes, más aún cuando históricamente, tareas como la gestión de fallos han hecho uso de herramientas de IA, como los sistemas expertos. Así, en este trabajo se estudia la integración de la inteligencia artificial en la arquitectura de las plataformas de gestión de redes. Para lograr este objetivo, se ha llevado a cabo un análisis exhaustivo con el fin de seleccionar la plataforma de gestión más idónea, siendo de software libre o comercial, que se integre de manera óptima con las herramientas de IA. El propósito primordial de esta integración es mejorar la operatividad y facilitar la toma de decisiones del gestor humano en la gestión continua de las redes de comunicaciones. Para ejemplificar este enfoque, se ha estudiado el uso de TensorFlow, una herramienta líder en inteligencia artificial, y Zabbix, una plataforma de gestión de redes de comunicaciones versátil y actualizada. Ambas tecnologías se han integrado en un demostrador como prueba de concepto.

In the current context, users constantly demand that network capabilities operate at their highest level of efficiency. This demand leads to a continuous evolution of the technologies used in network management. Given the current advances in artificial intelligence and its application in various fields, its potential application and integration into network management is considered relevant, especially since tasks such as fault management have historically utilized AI tools, such as expert systems. Thus, this work studies the integration of artificial intelligence into the architecture of network management platforms. To achieve this goal, a thorough analysis has been conducted to select the most suitable management platform, whether open-source or commercial, that integrates optimally with AI tools. The primary purpose of this integration is to improve operational efficiency and facilitate decision-making for human managers in the continuous management of communication networks. To illustrate this approach, the use of TensorFlow, a leading artificial intelligence tool, and Zabbix, a versatile and up-to-date network management platform, has been studied. Both technologies have been integrated into a demonstrator as a proof of concept.