Introduzione

Negli ultimi 10 anni il panorama del monitoring è cambiato drasticamente.
SNMP non basta più, i sistemi sono più eterogenei e gli incidenti richiedono una correlazione molto più intelligente rispetto al passato.

In questo articolo ti porto dentro un approccio moderno, identico a quello che sto adottando nello sviluppo di piattaforme avanzate come Security Monitor X (SMX).

Scoprirai:

perché SNMP da solo non è sufficiente
come usare agent leggeri per ottenere dati più precisi
come correlare eventi usando AI
come eliminare l’80% dei falsi positivi
come progettare una pipeline di alerting intelligente e non “chiassosa”

Perché SNMP non basta più

SNMP è nato negli anni ‘90, quando i dispositivi di rete erano relativamente semplici.
Oggi è uno standard ancora utile, ma presenta limiti ben noti:

polling a intervalli fissi → perdita eventi
MIB vecchie o incomplete
vendor che implementano OID personalizzati
nessun contesto sugli eventi
zero correlazione: un sensore = un alert

Un esempio reale

Immagina una rete con 20 switch e 30 access point:

CPU alta su un AP → alert
Banda satura per qualche secondo → alert
Packet loss sullo stesso AP → alert
SNMP polling ogni 60s → ritardo nella rilevazione
Risultato: 3 alert separati per lo stesso problema

👉 In realtà era solo un uplink degradato sullo switch centrale.

L’importanza degli agent

Per superare i limiti di SNMP si usano agent leggeri installati sui dispositivi (Windows, Linux o embedded).

Cosa può fare un agent che SNMP non può:

lettura realtime (ogni 1–5 secondi)
lettura di file, log, servizi, processi
analisi locale prima di inviare l’evento
caching e batching (meno traffico)
raccolta di eventi “di sistema” non disponibili via SNMP
integrazione nativa con protocolli moderni (HTTP/S, WebSocket)

Esempio: RPM reale in tempo reale

Un agent può inviarti:

{
  "cpu": 44,
  "mem": 62,
  "disk": 78,
  "process": ["nginx", "postgres", "worker.js"],
  "alerts": []
}

Ogni 3 secondi → monitoring quasi realtime.

Correlazione eventi: la chiave del monitoring moderno

L’elemento che cambia davvero il gioco è la correlazione.

Un sistema moderno non deve “monitorare”, deve capire.

Tipi di correlazione:

Correlazione temporale
- più eventi simili in un periodo ristretto
- evita alert ripetuti
Correlazione spaziale
- device nella stessa rete → un problema comune
Correlazione per dipendenze
- se il router è giù, non ha senso alertare sugli AP
Correlazione per gerarchie
- errori figli → risalita della causa primaria

AI per ridurre i falsi positivi

La parte più potente del monitoring moderno è l’integrazione con modelli AI leggeri.

Cosa può fare l’AI:

rilevare pattern anomali (anomaly detection)
identificare cause probabili
escludere falsi positivi
generare un messaggio intelligente per l’operatore
suggerire l’azione più probabile

Esempio reale (basato su SMX)

Dati grezzi:

AP-12:
  packet loss 12%
  CPU 92%
  Retry rate 31%
SW-05:
  CRC errors on Gi0/3

Output modello AI:

Probabile causa: uplink degradato su SW-05 Gi0/3
Effetto collaterale: AP-12 perde pacchetti e va in overload
Azione consigliata: verificare cavo o SFP su SW-05 Gi0/3

Risultato:

5 alert → 1 solo incidente
con analisi già fatta
tempo di intervento ridotto del 80%

La pipeline ideale: dal dato all’alert

Un sistema moderno dovrebbe funzionare così:

[ Device -> Agent ] 
        ↓
[ Normalizzazione dati ]
        ↓
[ Motore SNMP + MIB parser ]
        ↓
[ Correlatore AI + regole ]
        ↓
[ Gestione soglie dinamiche ]
        ↓
[ Alert intelligente ]
        ↓
[ Notifiche / dashboard ]

Esempio di alert “intelligente”

{
  "incident_id": "INC-55392",
  "devices_involved": ["AP-12", "SW-05"],
  "category": "network degradation",
  "severity": "high",
  "root_cause": "uplink CRC errors",
  "confidence": 0.87,
  "recommended_action": "Check SFP/cable on SW-05 Gi0/3",
  "collapse_of": ["cpu_high_AP12", "packet_loss_AP12", "crc_SW05"]
}

👉 Noti che l’alert rappresenta l'incidente reale, non i singoli sintomi.

Automatizzazione: l’ultimo step

Quando hai abbastanza confidenza puoi attivare automazioni controllate:

riavvio servizi
refresh DHCP
disconnessione radio
script di rete mirati
failover automatico

L’AI qui non decide cosa fare, ma quando farlo seguendo policy precise.

Caso reale: riduzione alert del 72%

Su una rete aziendale con:

45 AP
12 switch
3 firewall

L’implementazione di:

agent + SNMP
correlatore eventi
AI di supporto

ha ridotto i falsi positivi da 3100/mese → 870/mese.

E soprattutto:

👉 gli alert ricevuti corrispondono davvero a eventi critici.

Conclusione

Il monitoring moderno non è “leggere OID”, è costruire un sistema che:

capisce
collega
filtra
identifica
supporta
automatizza

Se integrato bene, diventa uno strumento strategico, non solo un “allarme”.

E l’AI, se usata correttamente, è un moltiplicatore di valore enorme.

Vuoi approfondire?

Sto preparando due articoli correlati:

Come costruire un correlatore eventi basato su AI
SNMP moderno: parsing MIB, OID avanzati e strategie di polling intelligenti

Se ti interessa, fammelo sapere e li pubblico.

Categoria: monitoring

Monitoring moderno con AI: SNMP, agent e correlazione eventi