Análise de rede de acesso por rádio (RAN, pela sigla em inglês) no nível do assinante

O Uhana by VMware correlaciona e enriquece grandes volumes de dados de transmissão procedentes dos elementos da rede móvel para oferecer informações abrangentes no nível do assinante. O Uhana usa inteligência artificial para determinar automaticamente a causa principal dos problemas de rede e recomenda correções.

Uhana by VMware

POR QUE ESCOLHER O UHANA BY VMWARE?

Análise em tempo real no nível do assinante

O Uhana analisa os dados de transmissão para oferecer às operadoras de redes móveis (MNOs, pela sigla em inglês) métricas sobre a experiência do cliente em tempo real, o que permite a elas entender a qualidade das chamadas e o desempenho dos dados por assinante e em tempo real.

Priorização em função do impacto no assinante

O Uhana prioriza alertas em função do impacto que terão no assinante. Isso é feito de forma automatizada usando aprendizado de máquina para determinar quais problemas causarão maior impacto.

Análises de causa raiz automatizadas

A plataforma de inteligência artificial do Uhana utiliza aprendizado de máquina para detectar, classificar e localizar problemas na rede móvel de uma forma automatizada. Quando possível, a plataforma determina a causa principal e a correção recomendada.

Visibilidade da RAN de alta resolução

Devido à visibilidade detalhada da plataforma, o Uhana revela novas informações de rede processando milhares de eventos e calculando centenas de KPIs de desempenho em tempo real.

DESTAQUE

Uhana explicado em 90 segundos

Utilize o Uhana para se destacar e fornecer a experiência 5G de próxima geração que seus clientes esperam.

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Datasheet do Uhana by VMware

O Uhana utiliza IA para otimizar as redes 4G e 5G e habilitar novos serviços.

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IA para redes móveis

Shekar Ayyar e Sachin Katti discutem as vantagens que as técnicas de análise do Uhana trazem para as operadoras de redes móveis.

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Destaque sobre tecnologia IDC

Aproveitando ao máximo o investimento em 5G por meio de informações analíticas e relatórios de IDC de automação.

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RECURSOS DO UHANA BY VMWARE

Fluxo automatizado do enriquecimento de dados

Os eventos de rastreamento de chamadas, como os procedimentos de estabelecimento e liberação, são agrupados automaticamente e em tempo real com as medições de rádio pertencentes a uma mesma sessão de usuário para criar registros da sessão do assinante.

Visibilidade detalhada

Utilize dados de rastreamento eNodeB para fornecer visibilidade detalhada, em tempo real e no nível do assinante para analisar rapidamente o desempenho e a utilização da RAN e a qualidade da experiência do assinante.

Detecção de incidentes automatizada

O fluxo de alertas baseado em inteligência artificial do Uhana detecta e agrupa automaticamente em clusters (tanto de forma temporária quanto de forma espacial) as anomalias dos KPIs no nível do assinante por meio do uso de redes neurais.

Priorização de alertas

Os alertas são priorizados de acordo com a análise do impacto, por exemplo, quantidade de assinantes afetados e o grau de degradação do serviço, para que as respostas possam ser priorizadas adequadamente.

Análise da causa raiz baseada em inteligência artificial

Cada alerta é analisado por meio da identificação de uma causa principal (utilizando classificadores de rede neural) e através de KPIs relevantes e recomendações específicas à causa raiz identificada.

Dimensionamento da operadora

O Uhana processa e analisa continuamente milhões de eventos de transmissão de dezenas de milhares de células para oferecer informações acionáveis, previsões e recomendações de correção.

Nativo da nuvem, baseado em contêiner

A plataforma de inteligência artificial Uhana é um avançado aplicativo nativo de nuvem que utiliza uma arquitetura de microsserviços. Os microsserviços, baseados em contêineres Docker, oferecem resiliência e dimensionamento.

Criador de KPI

Utilizando uma interface de usuário interativa, as operadoras podem criar KPIs personalizados em questão de minutos, combinando várias métricas conforme necessário e economizando semanas de trabalho.

CASOS DE USO

Detecção de interferências nos uplinks

Automatize a detecção e a classificação de interferências de uplinks (externas, de intermodulação passiva [PIM], na infraestrutura) e priorize-as segundo o tipo e a quantidade de assinantes afetados.

Localização e triangulação de interferências

Localize interferências externas graças a uma lista priorizada que permite uma visualização por mapa de atividade e área de busca. Reduza a área de triangulação das interferências de quilômetros a quarteirões para economizar horas de reconhecimento.

Efeitos do throughput dos downlinks

Use os algoritmos de análise da causa raiz e dos impactos baseados em aprendizado de máquina para determinar se a causa do baixo rendimento dos downlinks está relacionada com o desequilíbrio de carga das frequências de antena a fim de otimizar o uso do espectro.

Priorização das despesas de capital

Melhore a engenharia de otimização da RAN para aumentar a capacidade espectral eficaz. Priorize os investimentos em rede que maximizem o impacto nos assinantes e reduzam as despesas de capital.

Redução do OpEx

Automatize as análises de otimização de RAN e aprimore a eficiência da engenharia e das operações de otimização de RAN mediante a análise da causa raiz (RCA) baseada em inteligência artificial, a visibilidade detalhada e a previsão do impacto.

Aprimoramento de dados automatizados para cientistas de dados

Reduza a duração do ciclo de análise da ciência de dados em até 30% mediante a automação da preparação dos dados, liberando tempo para funções mais valiosas.

Perguntas frequentes

Uhana by VMware

O que é o Uhana by VMware?

O Uhana by VMware é uma solução de análise e inteligência artificial avançada que oferece técnicas de análise de rede e de assinantes em tempo real.  Permite que as operadoras de redes móveis melhorem o gerenciamento da experiência do cliente, otimizem as operações, detectem e categorizem automaticamente as interferências, prevejam futuros problemas e recomendem correções adequadas.  Tudo isso é feito com o intuito de obter controle excelente da infraestrutura móvel de grande valor da operadora de rede móvel (MNO, pela sigla em inglês) de forma automatizada. 

Por que é importante ter acesso a dados detalhados de telemetria?

É possível que as operadoras de redes móveis empreguem muitos dos melhores e mais inteligentes técnicos e cientistas de dados do planeta, mas até mesmo eles são limitados pelo estado da telemetria e das técnicas de análise de RAN tradicionais.  Os dados de telemetria menos detalhados restringem o planejamento da capacidade e a medição do desempenho à análise histórica. E o que é pior, como as condições reais da rede ocorrem em períodos temporais muito curtos (segundos e milissegundos), quaisquer informações sobre o desempenho do aplicativo, a experiência do usuário ou a eficiência da rede derivadas de dados pouco detalhados (minutos) apresentarão uma “cegueira média” e uma visibilidade extremamente limitada. 

O que significa “cegueira média” em uma rede celular?

Os controladores de rede, as redes auto-organizadas (SONs) e as entidades de gerenciamento de mobilidade (MMEs) proporcionam contadores de dados de desempenho por estação rádio base (ERB) e em incrementos de 15 minutos (siglas em inglês).  Isso significa que os picos e as quedas de desempenho nesses 15 minutos serão ponderados ao calcular a média e talvez não sejam percebidos.   As condições de rede que são importantes para obter uma informação adequada ficarão ocultas pela média, e o algoritmo para decisão não poderá detectá-las.   Além disso, os dados fornecidos pela MME estão tomados por estação rádio base (ERB) e não se aprofundam até os assinantes específicos que usam essa ERB.

Como funciona a plataforma de inteligência artificial Uhana?

A plataforma de inteligência artificial Uhana recebe e processa feeds de dados simultâneos de dezenas de milhares de células, os correlaciona com dados de sessão do usuário e calcula indicadores-chave de desempenho (KPIs, pela sigla em inglês) em tempo real. Esses dados são combinados a dados específicos de aplicativos e a políticas especificadas pela operadora para fornecer visibilidade da rede, detecção de anomalias e uma inteligência de rede preditiva e em tempo real sem precedentes, que inclui informações para controlar os aplicativos ou a RAN.

Como o Uhana by VMware utiliza o aprendizado profundo e as redes neurais em tempo real para as operadoras móveis?

O Uhana by VMware aplica técnicas inovadoras de aprendizado profundo e as combina com dados específicos de aplicativos e políticas especificadas pelo operador para fornecer visibilidade da rede, detecção de anomalias e uma inteligência de rede preditiva e em tempo real sem precedentes, que inclui informações para controlar os aplicativos ou a RAN. Pela primeira vez, as operadoras são capazes de oferecer aos desenvolvedores de aplicativos acesso por API a inteligência de rede detalhada e precisa, além de modelos hipotéticos preditivos. Essa inteligência de rede é aplicada para otimizar o desempenho do aplicativo, aprimorar muito a qualidade da experiência do assinante e controlar programaticamente a RAN em conjunto com plataformas modernas de automação de infraestrutura. Graças ao Uhana, a visão das operadoras móveis de adotar uma plataforma programável de serviços de rede, além da conectividade, poderá finalmente se tornar realidade.

O Uhana by VMware é oferecido segundo um modelo de software como serviço gerenciado (SaaS, pela sigla em inglês)?

A VMware disponibiliza o Uhana by VMware segundo um modelo de SaaS. Ele pode ser executado em um ambiente de computação em nuvem ou em uma nuvem pública.

O Uhana pode ser implantado no local?

O Uhana pode ser implantado no local (ou em uma nuvem pública).  O cenário típico de implantação é instalar o Uhana no ambiente de computação em nuvem da operadora móvel, mas o portal é acessível via VPN. O Uhana foi desenvolvido como um aplicativo nativo de nuvem aproveitando uma arquitetura de microsserviços. Os microsserviços, baseados em contêineres Docker, oferecem resiliência e dimensionamento. Isso também permite que a plataforma seja implantada em infraestruturas bare-metal ou de máquina virtual.

O Uhana afetará o desempenho da minha RAN?

Não, o Uhana não coleta dados em linha nem vê a carga útil dos clientes. O Uhana processa informações diretamente de eNodeB e MMEs na RAN.  Os dados são coletados off-line e, portanto, não afetam o desempenho da rede.  O Uhana aprimora essas informações com dados de localização em tempo real e do cliente, como identidades internacionais de assinantes móveis (IMSIs, pela sigla em inglês) para obter informações que o operador pode processar.

A funcionalidade de análise de dispositivos está disponível?

Sim. O Uhana utiliza os dados de rastreamento eNodeB (e, no futuro, gNodeB), para oferecer comparações do desempenho dos dispositivos de vários fornecedores (em diferentes modelos de dispositivos e versões de software) no nível de célula, do setor ou de eNB/gNB para entender o desempenho de diferentes dispositivos e como eles afetam a rede.  O Uhana também criará automaticamente as linhas de base sobre o desempenho dos dispositivos e detectará anomalias introduzidas pelas atualizações de software do dispositivo e da RAN. Por outro lado, quando um novo hardware ou software de dispositivo for introduzido à rede, o Uhana determinará os efeitos que esse novo componente causou no desempenho da RAN. As operadoras móveis podem melhorar ainda mais as operações de rede, aprimorar a experiência do cliente e acelerar a solução de problemas unindo os resultados das técnicas de análise de dispositivos à MME e aos rastreamentos de pacotes essenciais para obter informações mais completas.

Quais são os benefícios de um criador de KPI?

Agilidade. Criar KPIs personalizados com processos atuais da operadora pode levar semanas. O criador de KPI do Uhana oferece aos operadores móveis uma forma simplificada de criar rapidamente novos KPIs necessários para os casos de uso das técnicas de análise e para fornecer métricas personalizadas adaptadas às exigências correspondentes.  Opções de menu suspenso facilitam a definição de novos KPIs, e várias métricas podem ser combinadas para criar KPIs abrangentes e personalizados que atendem às exigências de operadoras individuais.