Project Description
AIOPS ARCHITECTUUR NETWERK OPERATIONS
TELEKOM PROVIDER
IN HET KORT
Mediaan Conclusion heeft een Nederlandse en Duitse telekom provider ondersteund met de implementatie van een AIOps platform. De AIOps-oplossing omvatte een big data omgeving (data lake, data warehouse, data science), in combinatie met robotic process automation (RPA). Meestal zijn de klanten verdwaald in een jungle van netwerkmonitoring- en waarschuwingssystemen, wat leidde tot zeer hoge operationele kosten. We hebben de klant ondersteund bij het opzetten van een centrale big data omgeving die de basis vormt voor AI/ML-gedreven monitoring, predictive maintenance en capaciteitsvoorspelling.
Tijdens dit project heeft ons team de klant geholpen met:
Het opzetten van een data architectuur, roadmap en de implementatie ondersteuning van een AIOps platform
Robotic Process Automation (RPA)
Het identificeren en implementeren van relevante use case voor “autonome” netwerkoperations
De huidige situatie omzetten (met een diversiteit aan tools) naar een integrale en meer homogene AIOps-oplossing
HET CONCEPT
Het idee van het project was om zoveel mogelijk gedragsmatige netwerkgegevens te extraheren, zoals metrieken en inloggegevens uit netwerkelementen. Dit werd meestal gedaan met de zogenaamde “stovepipes” die een effectieve anomaliedetectie en root-cause analyse voorkomen. Door deze informatie centraal vast te leggen in een Big Data Platform en door de toevoeging van AI / ML-technieken, creëren we een intelligent end-to-end monitoring- en alarmeringsomgeving die de (toekomstige) incidenten kan identificeren en classificeren.
UITDAGING
Onze klant was verdwaald in een jungle van monitoring- en waarschuwingssystemen voor hun netwerkbeheer. Dit resulteerde in een diversiteit aan problemen:
– Een zeer lange leercurve voor netwerkbeheerders (bijna een jaar)
– Het duurde veel te lang om de oorzaak van een storing te achterhalen
– Het was zeer arbeidsintensief om netwerkproblemen te classificeren op urgentie
– Al het bovenstaande leidde tot zeer hoge operationele kosten
MEDIAAN IN ACTIE
Door onze kennis en ervaring op het gebied van data-architectuur, data-engineering, data science en RPA konden we de klant stap voor stap leiden naar intelligente automatisering van hun netwerkactiviteiten. Onze ervaring in de telecommunicatie branche stelde ons in staat om relevante use-cases voor “autonome” netwerkactiviteiten te identificeren en te implementeren. Ten slotte hebben we onze klant geholpen om hun bestaande situatie (met een grote diversiteit aan tooling) om te zetten naar een integrale en meer homogene AIOps-oplossing.
RESULTATEN
Ons team heeft onze opdrachtgever ondersteund bij het ontwikkelen van een visie en het stapsgewijs implementeren van een AIOps-oplossing. Tevens hebben we geholpen met het omzetten van de grote diversiteit aan tooling naar een integrale en meer homogene AIOps-oplossing. Dit was mogelijk dankzij onze kennis en ervaring op het gebied van data-architectuur, data-engineering, data science en RPA. Het resultaat van het project is een centrale Big Data-omgeving die fungeert als basis voor AI / ML-gestuurde monitoring, predictive maintenance en capaciteitsvoorspelling.
WIL JE MEER WETEN?
