Project Description
AIOps-Architektur im Netz-Betrieb
Conclusion Intelligence hat einen niederländisch / deutschen Telekom-Anbieter bei der Implementierung einer „Aritificial Intelligence in Operations“ (AIOps)-Plattform unterstützt. Die Lösung erkennt und bewertet Anomalien in einer komplexen Datenumgebung im ITK-Betrieb und nutzt die Erkenntnisse zur automatisierten Fehlerbehebung mittels robotergestützter Prozessautomatisierung (RPA).
Zuvor war unser Kunde in einem Dschungel von heterogenen Netzwerküberwachungs- und Alarmierungssystemen verloren – sehr hohe Betriebskosten waren die natürliche Folge. Unser Team konnte den Kunden bei der Einrichtung einer zentralen Big-Data-Umgebung unterstützen, die nun als Grundlage für ein AI/ML-gesteuertes Operations- und Maintenance System dient.
Im Wesentlichen unterstützte Conclusion Intelligence in den folgenden Bereichen:
Datenarchitektur, Roadmap und die Implementierung einer AIOps-Plattform
Robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA)
Definition und Implementierung relevanter Anwendungsfälle für „autonome“ Netzwerkoperationen“
Umwandlung der heterogenen Systemlandschaft in eine integrale und homogene AIOps-Lösung
Thema
Intelligent Operations
Sektor
Telekommunikation
Das Konzept
Die Lösung basiert auf der Erfassung und Analyse aller Daten, die täglich im Regelbetrieb eines ITK-Netzes entstehen und mit denen sich Rückschlüsse auf den Zustand des Netzes gewinnen lassen. Diese Informationen wurden in einer Big Data Platform konsolidiert und nach Daten-Mustern und deren Folgen untersucht. So könnte eine End-to-End-Überwachungs- und Warnungsumgebung geschaffen werden, die mittels AI Netzzustände nicht nur erkennt und klassifiziert, sondern auch präventive oder korrektive Maßnahmen einleiten kann.
Herausforderungen
Unser Kunde verlor sich in einem Dschungel von Überwachungs- und Warnsystemen für sein Netzwerkmanagement. Dies führte zu einer Vielzahl von Problemen:
- Es dauerte sehr lange neue Mitarbeiter im Betriebsteam anzulernen (fast ein Jahr)
- Die Ursachenanalyse war komplex und unsystematisch.
- Die Klassifizierung und Priorisierung war zeitintensiv.
- Die Betriebskosten waren unakzeptabel hoch.
Techniken und Technologien
Mit einem multidisziplinären Expertenteam für Data Architecture, Data Engineering, Data Science und RPA konnten wir den Kunden Schritt für Schritt zu einer intelligenten Automatisierung seines Netzbetriebs führen. Unsere Erfahrung im Telko-Umfeld ermöglichte es uns, relevante Anwendungsfälle für den „autonomen“ Netzbetrieb zu definieren und zu implementieren. So konnten wir dem Kunden helfen den Dschungel aus heterogenen Altsystemen in eine integrale und homogenere AIOps-Lösung umzuwandeln.
Ergebnisse
With our expertise in data architecture, data engineering, data science and RPA, we supported our client in the development of a vision and the step-by-step implementation of an AIOps solution. This also involved remediation of the jungle for tooling of network operations and, where necessary, the replacement by state of the art technologies. The result of the project is a central Big Data environment that acts as the foundation for AI/ML-driven monitoring, predictive maintenance and capacity forecasting.
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