Manutenção Preditiva em Equipamentos de Rede

Projeto: Manutenção Preditiva em Equipamentos de Rede Objetivo do Projeto: Desenvolver um sistema de IA para prever falhas em equipamentos de rede, como roteadores, switches e antenas, para evitar interrupções no serviço. Passos do Projeto: Coleta de Dados: Coletar dados de desempenho dos equipamentos de rede, incluindo métricas como temperatura, utilização da CPU, pacotes perdidos, número de conexões ativas, etc. Utilizar APIs de gerenciamento de rede ou ferramentas de monitoramento para coletar dados em tempo real. Análise e Pré-processamento dos Dados: Analisar os dados para identificar padrões e tendências que possam indicar falhas iminentes. Pré-processar os dados, incluindo tratamento de valores ausentes, normalização de dados e seleção de características relevantes. Escolha dos Algoritmos: Escolher algoritmos de Machine Learning adequados para previsão de falhas, como Random Forest, Gradient Boosting, Redes Neurais, entre outros. Experimentar com diferentes algoritmos e ajustar os parâmetros para obter o melhor desempenho. Treinamento do Modelo: Dividir os dados em conjuntos de treinamento e teste. Treinar o modelo usando os dados históricos de desempenho dos equipamentos. Avaliar o desempenho do modelo usando métricas como precisão, recall e F1-score. Implementação do Modelo: Implementar o modelo em um ambiente de produção, integrando-o ao sistema de monitoramento de rede existente. Configurar alertas para notificar a equipe de manutenção sobre possíveis falhas iminentes. Avaliação Contínua: Monitorar continuamente o desempenho do modelo em produção. Atualizar o modelo conforme novos dados se tornem disponíveis ou novas ameaças sejam identificadas.