Analyse du réseau d’accès radio (RAN) au niveau de l’abonné

Uhana by VMware met en lien et enrichit des volumes importants de données de flux issues d’éléments de réseau mobile pour offrir des éclairages complets au niveau de l’abonné. En utilisant l’intelligence artificielle, Uhana détermine automatiquement la cause profonde des problèmes de réseau et recommande des mesures correctives.

VMware Uhana

POURQUOI CHOISIR UHANA BY VMWARE

Analyses en temps réel au niveau de l’abonné

Uhana analyse les données de flux pour fournir aux opérateurs mobiles des mesures de l’expérience client en temps réel et leur permettre d’analyser la qualité d’appel et les performances des données par abonné, en temps réel.

Hiérarchisation fondée sur l’impact sur l’abonné

Uhana hiérarchise les alertes en fonction de l’impact sur l’abonné. Cette hiérarchisation s’effectue de manière automatisée, en utilisant l’autoapprentissage pour déterminer quels problèmes auront l’impact le plus important.

Analyse automatisée des causes profondes des problèmes

La plate-forme d’intelligence artificielle (IA) d’Uhana exploite l’autoapprentissage pour détecter, classer et localiser des problèmes sur le réseau mobile, de manière automatisée. Le cas échéant, la plate-forme détermine une cause profonde et l’action corrective recommandée.

Visibilité du RAN haute résolution

En raison de la visibilité à granularité fine de la plate-forme, Uhana donne de nouvelles informations sur le réseau, avec le traitement de millions d’événements et le calcul de centaines d’indicateurs clés de performance en temps réel.

COUP DE PROJECTEUR 

(15:48)

Shekar Ayyar et Sachin Katti discutent de l’acquisition d’Uhana

Analyses basées sur l’intelligence artificielle pour les réseaux mobiles

Uhana détermine automatiquement la cause profonde des problèmes de réseau et recommande des actions correctives.

FONCTIONNALITÉS D’UHANA BY VMWARE

Pipeline automatisé d’enrichissement des données

Établissez automatiquement une corrélation entre les événements de suivi d’appels (par exemple, les procédures de rétablissement et de libération) et les mesures radio relevant de la même session utilisateur, en temps réel, pour créer des enregistrements de sessions d’abonné.

Visibilité à granularité fine

Exploitez des données de suivi eNodeB pour fournir une visibilité à granularité fine en temps réel au niveau de l’abonné pour analyser rapidement les performances et l’utilisation du RAN, ainsi que la qualité de l’expérience de l’abonné.

Détection automatisée des incidents

Le pipeline d’alertes d’Uhana repose sur l’intelligence artificielle : il détecte et procède automatiquement à une mise en cluster (temporelle et spatiale) des anomalies des indicateurs clés de performance (KPI) au niveau de l’abonné en utilisant des réseaux neuronaux.

Hiérarchisation des alertes

La hiérarchisation des alertes se fonde sur l’analyse de l’impact, par exemple le nombre d’abonnés touchés et l’importance de la dégradation du service, pour que les actions puissent être hiérarchisées en conséquence.

Analyses des causes profondes des problèmes basées sur l’intelligence artificielle

Chaque alerte est analysée de manière plus poussée : elle identifie une cause profonde (en exploitant les classifieurs de réseaux neuronaux) et fournit les KPI pertinents, ainsi que les recommandations spécifiques en fonction de la cause profonde identifiée.

À l’échelle de l’opérateur

Uhana ingère et analyse des millions d’événements de flux en continu provenant de dizaines de milliers de cellulaires, pour fournir des informations, prévisions et recommandations d’actions correctives exploitables.

Plate-forme Cloud native, basée sur des conteneurs

La plate-forme d’IA Uhana est une application Cloud à la pointe de la technologie qui exploite une architecture de microservices. Basés sur des conteneurs Docker, les microservices offrent résilience et évolutivité.

Composeur de KPI

Via une interface utilisateur interactive, les opérateurs peuvent créer des indicateurs clés de performance (KPI) personnalisés en quelques minutes, combinant plusieurs mesures selon les besoins, pour un gain de temps de plusieurs semaines.

CAS D’USAGE

Détection d’interférences dans les liaisons montantes

Automatisez la détection et la classification des interférences (externes, intermodulation passive, infrastructure) dans les liaisons montantes, avec hiérarchisation basée sur le type et le nombre d’abonnés impactés.

Localisation et triangulation des interférences

Localisez les interférences externes avec une liste hiérarchisée permettant une visualisation par zone de recherche et par carte thermique. Réduisez la triangulation de la zone d’interférences de plusieurs kilomètres à seulement quelques dizaines de mètres, et accélérez la reconnaissance de plusieurs heures.

Impact sur le débit descendant

Utilisez des algorithmes d’autoapprentissage pour l’analyse des causes profondes des problèmes et l’analyse de l’impact afin de déterminer si la cause d’un débit descendant insuffisant est imputable à un déséquilibre de charge des fréquences d’antenne, pour une utilisation optimale du spectre.

Hiérarchisation des dépenses d’investissement

Augmentez la capacité spectracle réelle en améliorant les techniques d’optimisation du RAN. Accordez la priorité aux investissements réseau qui maximisent l’impact pour l’abonné et réduisent les dépenses d’investissement.

Réduction des coûts d’exploitation

Automatisez l’analyse de l’optimisation du RAN et améliorez l’efficacité des techniques et opérations connexes via une analyse des causes profondes basée sur l’IA, une visibilité granulaire et la prévision de l’impact.

Amélioration automatisée des données pour les ingénieurs statisticiens

Réduisez jusqu’à 30 % la durée du cycle d’analyse des données via l’automatisation de la préparation des données, vous libérant un temps précieux pour des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Questions fréquentes

Uhana by VMware

Qu’est-ce que Uhana by VMware ?

Uhana by VMware est une solution d’analyse avancée et d’intelligence artificielle qui fournit une analyse en temps réel des réseaux et des abonnés.  Elle permet aux opérateurs de réseaux mobiles d’améliorer leur gestion de l’expérience client, d’optimiser leurs opérations, de détecter et de trier automatiquement les interférences, d’anticiper les problèmes et de recommander les actions correctives appropriées.  Toutes ces opérations visent à garantir un contrôle optimal de l’infrastructure cellulaire à forte valeur ajoutée des opérateurs de réseaux mobiles, de manière automatisée. 

Pourquoi est-ce important d’avoir accès à des données de télémétrie précises ?

Les opérateurs de réseaux mobiles auront beau employer les techniciens et ingénieurs statisticiens les plus compétents de la planète, ils se heurtent aux limites des analyses et données de télémétrie traditionnelles des réseaux RAN.  Des données de télémétrie insuffisamment précises restreignent la planification de la capacité et les mesures de performances à l’analyse des historiques. Pire encore, étant donné que les incidents réseau se produisent sur des échelles de temps extrêmement réduites (de l’ordre de la seconde ou de la milliseconde), des conseils sur les performances applicatives, l’expérience utilisateur ou l’efficacité du réseau établis sur des données insuffisamment précises (de l’ordre de la minute) induisent une « invisibilité moyenne » ou une visibilité considérablement réduite. 

Qu’entend-on par « invisibilité moyenne » sur un réseau cellulaire ?

Aujourd’hui, les contrôleurs réseau, les réseaux SON et les entités MME fournissent des compteurs de données de performances au niveau d’un site cellulaire, par incréments de 15 minutes.  Autrement dit, les pics et creux de performances au cours de ces 15 minutes seront lissés par le calcul d’une moyenne et risquent de ne pas être visibles.   Les incidents réseau critiques nécessitant des conseils précis seront masqués par la moyenne et non détectés par l’algorithme décisionnel.   En outre, les données fournies par l’entité MME se situent au niveau du site cellulaire et n’atteignent pas le niveau de détail permettant d’identifier les abonnés spécifiques utilisant ce site cellulaire.

Comment fonctionne la plate-forme d’IA Uhana ?

La plate-forme d’IA Uhana ingère et traite des flux de données simultanés provenant de plusieurs dizaines de milliers de sites cellulaires, qu’elle met en corrélation avec les données des sessions utilisateur pour calculer des indicateurs clés de performance (KPI) en temps réel. Ces données sont combinées avec des données applicatives spécifiques et des règles spécifiées par les opérateurs pour offrir une visibilité inégalée sur le réseau, détecter les anomalies et fournir des données prédictives sur le réseau en temps réel, y compris des conseils en matière de contrôle des applications et/ou du RAN.

Comment Uhana by VMware exploite l’autoapprentissage et les réseaux neuronaux en temps réel pour les opérateurs mobiles ?

Uhana by VMware applique des techniques de pointe en matière de deep learning, combinées avec des paramètres d’application spécifiques et des règles spécifiées par les opérateurs pour offrir une visibilité inégalée sur le réseau, détecter les anomalies et fournir des données prédictives sur le réseau en temps réel, y compris des conseils en matière de contrôle des applications et/ou du RAN. Pour la première fois, les opérateurs sont en mesure de proposer aux développeurs d’applications un accès par API à une intelligence réseau précise, à granularité fine et à des modélisations prédictives hypothétiques. Cette intelligence réseau est appliquée pour optimiser les performances applicatives, améliorer considérablement la qualité d’expérience des abonnés et contrôler par programmation le RAN conjointement avec les plates-formes d’automatisation des infrastructures modernes. Avec Uhana, la vision des opérateurs mobiles d’une plate-forme de services réseau programmable, au-delà de la connectivité, peut enfin se concrétiser.

La plate-forme Uhana by VMware est-elle offerte dans un modèle SaaS ?

La plate-forme Uhana by VMware est proposée par VMware sous forme de Software-as-Service géré. Elle peut être exécutée dans l’environnement de Cloud Computing d’un opérateur ou dans un Cloud public.

La plate-forme Uhana peut-elle être déployée on premise ?

La plate-forme Uhana peut être déployée on premise (ou dans un Cloud public).  Le scénario de déploiement type est le suivant : la plate-forme Uhana est installée dans l’environnement de Cloud Computing de l’opérateur mobile, mais le portail est accessible via VPN. Uhana a été développée en tant qu’application Cloud native, exploitant une architecture de microservices. Basés sur des conteneurs Docker, les microservices offrent résilience et évolutivité. Cela permet également le déploiement de la plate-forme sur une infrastructure bare-metal ou de machines virtuelles.

La plate-forme Uhana aura-t-elle un impact sur les performances de mon RAN ?

Non, Uhana ne collecte pas les données à la volée et n’affiche pas la charge utile du client. Uhana ingère les informations directement depuis le nœud eNodeB et les entités MME dans le RAN.  Les données sont collectées hors ligne . Il n’y a donc aucun impact sur les performances du réseau.  Uhana enrichit ces informations avec des données de localisation en temps réel et des données clients comme les IMSI (numéros d’identité d’abonné mobile international), fournissant des données exploitables par l’opérateur mobile.

Des analyses des terminaux sont-elles disponibles ?

Oui. En exploitant les données de suivi eNodeB (et prochainement gNodeB), Uhana fournit des comparatifs de performances des terminaux multifournisseurs (sur différents modèles de terminaux et différentes versions logicielles) au niveau d’un cellulaire, d’un secteur, d’un nœud eNB/gNB, pour mesurer les performances des différents terminaux et leur impact sur le réseau.  Uhana établit également automatiquement des critères de performances des terminaux et détecte les anomalies introduites par les terminaux et les mises à niveau logicielles du RAN. À l’inverse, lorsqu’un nouveau matériel ou logiciel est introduit sur le réseau, Uhana identifie l’impact sur les performances occasionné par ce nouveau matériel ou logiciel sur le RAN. Les opérateurs mobiles peuvent optimiser encore davantage les opérations réseau, améliorer l’expérience client et accélérer la résolution des problèmes en mettant en corrélation les données d’analyse des terminaux avec les suivis des paquets et données MME, pour des informations plus riches.

Quel est l’avantage d’un composeur de KPI ?

L’agilité. La création d’indicateurs clés de performance (KPI) personnalisés avec les processus utilisés actuellement par les opérateurs peut prendre plusieurs semaines. Le composeur de KPI d’Uhana permet aux opérateurs mobiles de créer plus facilement de nouveaux KPI à des fins d’analyse et de fournir les mesures adaptées en fonction des exigences.  Des options facilitent la définition de nouveaux KPI et plusieurs mesures peuvent être combinées pour créer des indicateurs clés de performance personnalisés, répondant aux exigences de chaque opérateur.