Modelos de comportamiento de la red basados en análisis avanzados para la planificación de las redes de telecomunicaciones

Fecha: Mar, 11/03/2014 - 13:15 Fuente: Por Miguel Ángel García Matatoros, Director General, Blue Telecom Consulting

En las soluciones de análisis predictivo para sectores como el de las Telecomunicaciones resulta esencial considerar la respuesta de las redes al uso de las mismas por parte de los usuarios. El análisis en dicho ámbito requiere un conocimiento 360º tanto de los sistemas de acceso como del “network core”, así como de los propios servicios proporcionados a través de la red y, por consiguiente, de los datos asociados que los sustentan. El análisis estructurado del sistema permitirá el desarrollo de modelos de comportamiento que se traducen en soluciones para la planificación, optimización y operación de la red

Modelos de comportamiento de la red basados en análisis avanzados para la planificación de las redes de telecomunicaciones

Miguel Ángel García Matatoros, Director General, Blue Telecom Consulting

Imagen cortesía de Blue Telecom Consulting

Al hablar de soluciones de análisis predictivo es necesario que cada organización, de acuerdo al sector en el que desarrolle su actividad, defina muy bien sus objetivos en base a las siguientes cuestiones: ¿Por qué y con qué objetivos deseamos ejecutar el análisis predictivo? ¿Deseamos predecir el comportamiento de las tendencias de nuestros usuarios con el objetivo de planificar nuevas inversiones en nuestros sistemas? ¿Deseamos definir modelos conjuntos de demanda de servicios por nuestros usuarios y respuesta por parte de nuestra red? ¿Con qué profundidad debemos conocer nuestra red para poder proporcionar análisis rápidos, precisos y eficaces? Asumiendo que no resulta práctico ignorar las dependencias entre diferentes subsistemas, tales como demanda de servicio, red acceso, red core, servicios de red… ¿Es nuestro modelo suficientemente consistente para soportar análisis aislados y conjuntos de complejidad variable?
Existen escenarios en los que el análisis directo de datos puede dar lugar a modelos predictivos más o menos precisos. Sin embargo, en el ámbito de las redes de telecomunicación se requiere un análisis avanzado previo que desemboque en modelos de comportamiento que puedan utilizarse como base para la predicción.
Lo que se intenta desvelar en este artículo son las claves con respecto a las técnicas de análisis y elaboración de patrones de comportamiento para la gestión de redes de telecomunicaciones, y cómo el análisis predictivo puede aportar valor a esa área, teniendo en cuenta los últimos desarrollos y tendencias, así como las necesidades específicas de los técnicos responsables de vigilar el tráfico. Las redes se vuelven cada vez más complejas y el nivel de conocimiento necesario para gestionarlas también aumenta, por lo cual se hace imprescindible un profundo conocimiento de los sistemas de red.
En este sentido, no es un objetivo llegar a la predicción completa e inmediata directamente  desde los datos, o sea, intentar realizar el análisis predictivo en tiempo real. El escenario más efectivo sería llegar a la predicción vía modelos creados para cada operador/organización.  Desde datos reales se podrían analizar en escenarios de 360º las distintas fuentes de datos asociadas a nuestra modelización del servicio de red (contadores, KPIs, logs, estadísticas etc.) con una frecuencia periódica determinada para, finalmente, llegar a predecir lo qué se quiere saber, y cuándo. Por ejemplo, en caso de que se fije como objetivo la optimización del uso del personal de operaciones, sería muy interesante intentar relacionar ciertas fuentes de información, por ejemplo, vía alarmas, con KPI’s de calidad o carga. Eso podría dar lugar a modelos de comportamiento que a su vez permitan automatizar numerosas actividades sin por ello predecir un evento. También es evidente que esos modelos serian una base muy potente para crear un modelo de predicción ad-hoc, para un uso más amplio.
Cuando hablamos de automatización de los sistemas en ningún momento nos referiremos a prescindir de la consultoría humana. Por automatización de los sistemas nos referimos a incorporar en los mismos la capacidad de actualización incremental de los modelos de correlación de datos 360º que la hacen más efectiva y eficiente.
Estas nuevas soluciones de análisis predictivo no estarán basadas en el comportamiento esperado del usuario final, sino que se basaran en el comportamiento real de los usuarios demandando servicio, así como de su interacción con la topología de la red y su operación.

La automatización de ayudas en la toma de decisiones
En un escenario como el actual se impone la búsqueda de fórmulas orientadas al incremento de la productividad. Por otra parte, los operadores de telecomunicaciones necesitan evitar situaciones que puedan afectar a la calidad y la continuidad del servicio que ofrecen a sus clientes. Un fallo en el diseño del sistema, un error de planificación de la red o un problema de degradación de un indicador de calidad de servicio, puede provocar un escenario no deseado con consecuencias para el negocio y los compromisos de calidad a los clientes. En la actualidad, ya es posible adelantarse a esos supuestos mediante una automatización de los sistemas junto con un conocimiento profundo de las interdependencias críticas y los factores que originan y diseminan el problema por toda la red, logrando estar alertados y poder tomar las decisiones más apropiadas las 24 horas de los siete días de la semana.
De esta forma, sobrepasando claramente el alcance de las soluciones tradicionales de análisis predictivo, es posible predecir el comportamiento de los sistemas que utilizan las operadoras para ofrecer sus servicios. Este tipo de proyectos puede desarrollarse en modo consultoría de implantación o planificación, es decir, puede dar respuesta a preguntas puntuales tipo ¿Tengo capacidad suficiente para desplegar VoLTE? o en modo de consultoría evolutiva para dar respuesta a las necesidades permanentes del operador una vez la inversión de despliegue (CAPEX) ya se ha acometido como, por ejemplo, implantar soluciones predictivas en el departamento de optimización radio, con el objetivo de mejorar los KPIs de calidad de forma más eficiente, mejorando la experiencia de usuario.
La nueva propuesta pasaría por dejar de focalizarse únicamente en el usuario para centrarse en la red y en los datos que la sustentan, utilizando toda la información sobre el funcionamiento de los sistemas que ya existe en la misma. Con esta aproximación se consigue reducir el elemento aleatorio implícito al sujeto de estudio, ya que los sistemas – a diferencia de los usuarios -, salvo que presenten algún tipo de mal funcionamiento, se comportan siempre de la misma forma. Hablamos, entonces, de una modelización de los sistemas que se actualice con datos recientes, de forma que sea capaz de predecir tanto el comportamiento de una red en cada momento, como de tener en cuenta las inestabilidades que surjan en la misma, producidas bien por un mal funcionamiento o bien por elementos externos.
Una vez que se ha conseguido diseñar un modelo de comportamiento para la infraestructura de la red, es posible abordar un diseño para el modelo de operación. La operación de una red resulta costosa tanto en dinero como en capacidad humana. Es por ello que cuanto más se optimice el proceso mayor ahorro se alcanzará en esta tarea. Con este modelo será posible predecir el resultado de un cambio operativo entre distintas alternativas. Además, podría ser el propio modelo el que sugiriera cambios preventivos, logrando un doble ahorro ante un posible fallo, el de abordar la corrección y el del posible impacto comercial. Sería el propio sistema el que avisara de problemas futuros ayudando así corrección de los ya existentes.
El sector Telco presenta unas particularidades que requieren unas soluciones de análisis predictivo específicas. No se trata solamente del ritmo vertiginoso en el que se compite, sino también del papel decisivo de los players que, constantemente y sin previo aviso, lanzan nuevos servicios sobre las redes que traen consigo cambios drásticos en el uso de las mismas.
El modelo de análisis predictivo dotado de capacidades evolutivas en una aproximación al concepto del tiempo real aportaría, además, otras ventajas. Como por ejemplo la posibilidad de probar modelos de monetización de nuevos servicios, ya que, una vez modelado el comportamiento del usuario, de la infraestructura disponible y de la forma en la que se opera, sería también posible predecir el retorno de la inversión de nuevos servicios a corto, medio o largo plazo, ayudando a la toma de decisión con respecto a la implantación de un servicio determinado. Hasta ahora se han conocido mayoritariamente herramientas de predicción genéricas en el mercado, que se emplean en diferentes sectores verticales y siempre por expertos altamente cualificados en predicción, pero no necesariamente conocedores del sector al que aplican su análisis.
Lo que veremos en el futuro son soluciones y profesionales especialistas en cada sector, con profundo conocimiento de los sistemas y las dependencias intrínsecas específicas de la cadena de valor cada sector, y el de telecomunicaciones no será una excepción.

valorar este articulo:
Su voto: Nada Promedio: 4 (3 votos)

Enviar un comentario nuevo

Datos Comentario
El contenido de este campo se mantiene como privado y no se muestra públicamente.
Datos Comentario
Datos Comentario
Enviar