Detectando anomalias com SNMP em Python e comparando com o nagios

Abstract

A crescente complexidade de redes exige soluções mais eficientes para a detecção de anomalias. Este artigo propõe um sistema baseado em Python onde será capaz de identificar de forma precisa e rápido comportamento anormais. A escolha do Python se justifica por sua ampla Biblioteca Pysnmp, que facilita a coleta de dados. Utilizando o protocolo Simple Network Management Protocol (SNMP) em conjunto com a linguagem de programação Python. O estudo também inclui uma comparação com as soluções populares de monitoramento de rede: Zabbix, Nagios e Cacti. O objetivo do trabalho é desenvolver e avaliar um sistema capaz de detectar tais anomalias de forma eficaz e compará-lo com as soluções existentes. A metodologia inclui a coleta de dados utilizando SNMP e Python. A escolha de implementar o Python nesse projeto, se baseia em sua versatilidade e popularidade atual na comunidade de desenvolvimento. A biblioteca ‘PYSNMP’, proporciona os meios necessários para estabelecer a comunicação com os agentes SNMP, simplificando o processo de coleta de métricas. Essa etapa da coleta é de estrema importância, pois representa o ponto de partida para a detecção de anomalias. O SNMP possibilita a obtenção de uma vasta gama de informações, desde a estatística a interface da rede. A implementação do Python por sua vez, facilita o processamento de algoritmos e detecção de anomalias.