Análisis de la RAN a nivel de abonado

Uhana by VMware correlaciona y enriquece grandes cantidades de datos de transmisión procedentes de los elementos de la red móvil para ofrecer información exhaustiva a nivel de abonado. Uhana usa inteligencia artificial para determinar automáticamente la causa principal de los problemas de red y recomienda cómo corregirlos.

VMware Uhana

MOTIVOS PARA ELEGIR UHANA BY VMWARE

Análisis en tiempo real a nivel de abonado

Uhana analiza los datos de transmisión para proporcionar a los operadores de red móvil (MNO) parámetros sobre la experiencia del cliente en tiempo real, de modo que los MNO entiendan la calidad de las llamadas y el rendimiento de los datos por abonado y en tiempo real.

Priorización en función de la repercusión en el abonado

Uhana prioriza las alertas en función de la repercusión que tendrán en el abonado. Las prioriza de forma automatizada, usando aprendizaje automático para determinar qué problemas afectarán más.

Análisis automatizado de la causa principal

La plataforma de inteligencia artificial de Uhana utiliza el aprendizaje automático para detectar, clasificar y localizar los problemas de la red móvil de forma automatizada. En la medida de lo posible, la plataforma determina la causa principal y recomienda cómo corregirla.

Visibilidad de RAN de alta resolución

Gracias a la visibilidad detallada de la plataforma, Uhana ofrece nueva información sobre la red, procesa millones de eventos y calcula cientos de indicadores clave de rendimiento (KPI) en tiempo real.

DESTACADO 

(15:48)

Shekar Ayyar y Sachin Katti hablan sobre la adquisición de Uhana

Análisis basados en inteligencia artificial para las redes móviles

Uhana determina automáticamente la causa principal de los problemas de red y recomienda cómo corregirlos.

CARACTERÍSTICAS DE UHANA BY VMWARE

Flujo automatizado de enriquecimiento de datos

Los eventos de rastreo de llamadas como, por ejemplo, los procedimientos de establecimiento y liberación, se agrupan automáticamente y en tiempo real con las mediciones de radio de una misma sesión de usuario para crear registros de la sesión del abonado.

Visibilidad detallada

Utilice datos de rastreo de eNodeB para ofrecer visibilidad detallada, en tiempo real y a nivel de abonado para analizar rápidamente el rendimiento y la utilización de la RAN, así como la calidad de la experiencia del abonado.

Detección de incidencias automatizada

El flujo de alerta compatible con inteligencia artificial de Uhana detecta y agrupa automáticamente (tanto de forma temporal como espacial) las anomalías de los KPI a nivel de abonado mediante redes neurales.

Priorización de las alertas

Las alertas se priorizan en función del análisis de la repercusión (por ejemplo, cuántos abonados se ven afectados y el grado de empeoramiento del servicio), de modo que las respuestas se puedan organizar adecuadamente.

Análisis de la causa principal basado en inteligencia artificial

Cada alerta se analiza en mayor profundidad mediante la identificación de una causa principal (usando clasificadores de red neural) y a través de KPI relevantes y recomendaciones específicas de la causa principal identificada.

Escalabilidad del operador

Uhana procesa y analiza millones de eventos de transmisión continua procedentes de decenas de miles de celdas a fin de ofrecer información procesable, predicciones y recomendaciones de corrección.

Nativa de nube y basada en contenedores

La plataforma de inteligencia artificial de Uhana es una aplicación nativa de nube de última generación que utiliza una estructura de microservicios. Los microservicios, basados en contenedores Docker, ofrecen flexibilidad y escalabilidad.

Creador de KPI

Puesto que se utiliza una interfaz de usuario interactiva, los operadores pueden crear KPI personalizados en cuestión de minutos, combinando múltiples parámetros según las necesidades y ahorrándose semanas de tiempo.

CASOS DE USO

Detección de interferencias de enlaces ascendentes

Automatice la detección y clasificación de interferencias de enlaces ascendentes (externas, de intermodulación pasiva [PIM], en la infraestructura) y priorícelas según el tipo y la cantidad de abonados afectados.

Localización y triangulación de interferencias

Localice interferencias externas gracias a una lista priorizada de visualización del mapa de actividad y área de búsqueda. Reduzca el área de triangulación de las interferencias de kilómetros a manzanas de edificios para ahorrarse horas de reconocimiento.

Efectos del rendimiento de los enlaces descendentes

Utilice los algoritmos de análisis de la causa principal y de los efectos basados en aprendizaje automático para determinar si la causa del mal rendimiento de los enlaces descendentes está relacionada con el desequilibrio de carga de las frecuencias de antena a fin de optimizar el uso del espectro.

Priorización de la inversión en capital

Mejore la ingeniería de optimización de RAN para aumentar la capacidad espectral eficaz. Priorice las inversiones en red que maximicen la repercusión sobre los abonados y reduzcan la inversión en capital.

Reducción de gastos operativos

Automatice los análisis de optimización de RAN y mejore la eficiencia de las operaciones y la ingeniería de optimización de RAN mediante el análisis de la causa principal (RCA) basado en inteligencia artificial, la visibilidad detallada y la predicción de la repercusión.

Mejora automatizada de los datos para los científicos de datos

Reduzca la duración del ciclo de análisis de la ciencia de datos hasta en un 30 % a través de la automatización de la preparación de los datos y deje hueco para funciones más valiosas.

Preguntas frecuentes

Uhana by VMware

¿Qué es Uhana by VMware?

Uhana by VMware es una solución de inteligencia artificial y análisis avanzados que proporciona análisis de abonados y red en tiempo real.  Permite que los operadores de red móvil mejoren la gestión de la experiencia del cliente, optimicen las operaciones, detecten y clasifiquen automáticamente las interferencias, predigan futuros problemas y recomienden correcciones adecuadas.  Todo esto se lleva a cabo con objeto de lograr un control óptimo de la infraestructura móvil de gran valor del operador de red móvil (MNO) de forma automatizada. 

¿Por qué es importante tener acceso a datos detallados de telemetría?

Puede que los operadores de red móvil empleen a muchos de los técnicos e investigadores de datos más inteligentes y mejor valorados del planeta, pero incluso estos expertos se ven limitados por el estado de la telemetría y los análisis de RAN tradicionales.  Los datos de telemetría genéricos restringen la planificación de la capacidad y la medición del rendimiento al análisis histórico. Y lo que es peor, como las condiciones reales de la red se producen en escalas temporales muy breves (segundos y milisegundos), cualquier información sobre el rendimiento de la aplicación, la experiencia de usuario o la eficiencia de la red que derive de datos generales (minutos) presentará una «ceguera por media» y una visibilidad muy limitada. 

¿Qué quiere decir «ceguera por media» en una red móvil?

Las controladoras de red, las redes autoorganizadas (SON) y las entidades de gestión de la movilidad (MME) proporcionan contadores de datos de rendimiento por torre de telefonía y en incrementos de 15 minutos.  Por lo tanto, los picos máximos y mínimos del rendimiento dentro de esos 15 minutos se suavizan al calcular la media y puede que no sean visibles.   Las condiciones de red que son esenciales para lograr una información adecuada quedarán ocultas por la media, y el algoritmo para decisión no podrá detectarlas.   Además, los datos que proporciona la MME están tomados por torre de telefonía y no profundizan hasta los abonados específicos que usan esa torre de telefonía.

¿Cómo funciona la plataforma de inteligencia artificial de Uhana?

La plataforma de inteligencia artificial de Uhana recibe y procesa fuentes de datos simultáneas de decenas de miles de celdas, las correlaciona con los datos de la sesión de usuario y calcula indicadores clave de rendimiento (KPI) en tiempo real. Estos datos se combinan con datos concretos de aplicaciones y políticas especificadas por el operador para ofrecer visibilidad de la red, detección de anomalías y una inteligencia de red predictiva y en tiempo real sin precedentes, que incluye información para controlar la RAN o las aplicaciones.

¿Cómo emplea Uhana by VMware el aprendizaje profundo y las redes neurales en tiempo real para los operadores móviles?

Uhana by VMware aplica técnicas innovadoras de aprendizaje profundo y las combina con datos concretos de aplicaciones y políticas especificadas por el operador para ofrecer visibilidad de la red, detección de anomalías y una inteligencia de red predictiva y en tiempo real sin precedentes, que incluye información para controlar la RAN o las aplicaciones. Por primera vez, los operadores pueden ofrecer a los desarrolladores de API para aplicaciones acceso a inteligencia de red detallada y modelos hipotéticos predictivos. Esta inteligencia de red se aplica para optimizar el rendimiento de las aplicaciones, mejorar drásticamente la calidad de la experiencia del abonado y controlar de forma programática la RAN junto con modernas plataformas de automatización de la infraestructura. Gracias a Uhana, la idea que tenían los operadores móviles de una plataforma programable de servicios de red, más allá de la conectividad, por fin se puede hacer realidad.

¿Uhana by VMware se ofrece en un modelo de SaaS?

VMware ofrece Uhana by VMware según un modelo de software como servicio gestionado. Se puede ejecutar en el entorno de informática de nube de un operador o en una nube pública.

¿Uhana se puede implementar en las instalaciones?

Uhana se puede implementar en las instalaciones (o en una nube pública).  El escenario de implementación habitual es instalar Uhana en el entorno de informática de nube del operador móvil, pero se puede acceder al portal a través de una VPN. Uhana se creó como una aplicación nativa de nube que utilizaba una arquitectura de microservicios. Los microservicios, basados en contenedores Docker, ofrecen flexibilidad y escalabilidad. De este modo, la plataforma también se puede implementar en una infraestructura bare metal o de máquinas virtuales.

¿Uhana afectará al rendimiento de mi RAN?

No, Uhana no recopila datos en línea y no ve la carga útil de los clientes. Uhana procesa información directamente de eNodeB y MME en la RAN.  Los datos se recopilan sin conexión y, por lo tanto, el rendimiento de la red no se ve afectado.  Uhana enriquece esta información con datos de ubicación en tiempo real y datos del cliente como, por ejemplo, identidades internacionales de abonados móviles (IMSI) para extraer información que el operador móvil puede procesar.

¿Los análisis de dispositivos están disponibles?

Sí. Uhana utiliza los datos de rastreo de eNodeB (y, en el futuro, gNodeB), para ofrecer comparativas del rendimiento de los dispositivos de distintos proveedores (en diferentes modelos de dispositivos y versiones de software) a nivel de celda, sector o eNB/gNB a fin de entender el rendimiento de diferentes dispositivos y cómo afectan a la red.  Uhana también creará automáticamente valores de referencia sobre el rendimiento de los dispositivos y detectará anomalías que hayan introducido las actualizaciones del software del dispositivo y la RAN. En cambio, cuando se introduzca hardware o software de dispositivo nuevo en la red, Uhana determinará qué efectos ha tenido sobre el rendimiento de la RAN. Los operadores pueden mejorar aún más las operaciones de red, mejorar la experiencia del cliente y acelerar la solución de problemas uniéndose a los resultados de los análisis de dispositivos con MME y a los rastreos de paquetes esenciales para lograr información más completa.

¿Qué ventajas ofrece un creador de KPI?

Agilidad. Crear KPI personalizados con los procesos actuales de los operadores puede llevar semanas. El creador de KPI de Uhana ofrece a los operadores móviles una forma simplificada de crear rápidamente KPI nuevos que se necesitan para los casos de uso de los análisis y proporcionan parámetros adaptados al requisito correspondiente.  Gracias a las opciones del menú desplegable, definir nuevos KPI es muy fácil y se pueden combinar diferentes parámetros para crear un KPI adaptado y completo que cumpla los requisitos de cada operador.