Telekommunikation

SIA – Service Impact Analysis

SIA ist eine Weiterentwicklung unseres vorherigen Projekts CELINE, dessen Ziel die Integration verschiedener Bestandsdatenquellen in eine Anwendung war. Obwohl CELINE für Orange France entwickelt wurde, erregte das Projekt die Aufmerksamkeit der gesamten Orange-Gruppe. Insbesondere Orange Slovakia hatte die Anforderung, nicht nur ihre Bestandsdatenquelle zu integrieren, sondern diese Daten auch zur Beantwortung scheinbar einfacher Fragen zu verwenden: Was würde passieren, wenn ein bestimmtes Netzwerkelement ausfällt? Welche Dienste und Kunden könnten betroffen sein und wie wird sich der Ausfall im Netzwerk ausbreiten? Wir haben SIA entwickelt, um diese Fragen zu beantworten.

Kernkompetenzen

DatenintegrationDatenmodellierungMikroservicesVerteilte AnwendungenVerarbeitung großer Datenmengen

Technologien

JavaSpring StackPostgreSQLApache LuceneVueVuetifyNeo4jChevrotain

Problemdefinition und Ziel

Es gibt drei Situationen, in denen ein Benutzer große Datenmengen zusammenfassen muss, um eine Antwort auf eine Frage zu den möglichen Auswirkungen auf Kunden und ihre Produkte zu finden.

Im Falle einer geplanten Modernisierung, Stilllegung oder Änderung eines Netzelements, die dessen Funktionalität beeinträchtigen könnte
Im Falle eines Geräteausfalls, der von Betriebsteams und Überwachungstools festgestellt wurde
Im Falle von Kundenbeschwerden über Servicestörungen

In all diesen Situationen mussten viele Benutzer zusammenarbeiten, auf viele Tools zugreifen und die Ergebnisse zusammenstellen, um die entsprechende Antwort zu finden. Dieser Prozess ist fehleranfällig und kann in komplizierteren Fällen (z. B. Außerbetriebnahme eines Glasfaserkabels in der Stadt) zwei Wochen dauern.

Herausforderungen

Wir mussten uns den gleichen Herausforderungen stellen wie beim CELINE-Projekt. Dieses Projekt treibt geht die Anforderungen noch weiter und bringt daher zusätzlich zu denen des CELINE-Projekts eine Reihe neuer Herausforderungen mit sich.

Beziehungen in riesigen Diagrammen in Echtzeit finden.

Wenn Sie alle Dienste berechnen möchten, die beispielsweise auf ein bestimmtes Glasfaserkabel in einer Stadt angewiesen sind, benötigen Sie nicht nur qualitativ hochwertige und stark korrelierte Daten, sondern müssen auch große Teile des Netzwerks sowohl vertikal als auch horizontal untersuchen. Das Problem bei solchen Berichten ist auch, dass Sie nicht wissen, wie „tief“ Sie suchen müssen.

Fehlende Daten vervollständigen

Obwohl wir die Daten aller vorhandenen Inventarsysteme und aller Netzwerkmanagementsysteme bei Orange Slovakia erfolgreich korrelierten, gab es immer noch Lücken, die wir schließen mussten, um ein vollständiges Bild des Netzwerks zu erhalten. Beispielsweise gab es keine Datenquelle, die die Servicearchitektur bestimmter Netzwerkelemente detailliert beschreiben würde.

Visualisierung der Auswirkungen

Die Anforderungen bestanden darin, eine Liste der Dienste und Kunden bereitzustellen, die von Ausfällen von Netzwerkelementen betroffen sind. Diese Liste wird beispielsweise verwendet, um Kunden über geplante Ausfälle zu informieren. Selbst wenn wir die Liste gehabt hätten, wäre die Frage aufgetaucht: „Wie könnte der Benutzer überprüfen, ob die Liste korrekt ist?“ Eine weitere Frage, die wir im Hinterkopf behalten mussten, war: „Wie könnte der Benutzer verstehen, welche Kette von Ausfällen Auswirkungen auf diesen bestimmten Kunden hat?“

Hauptfunktionen

Datenintegration
Datenmodellierung
Verarbeitung großer Datenmengen
Mikroservices
Verteilte Anwendungen

Lösungen

Glücklicherweise hatten wir bereits ein Produktionssystem im Betrieb und viel Erfahrung in der Integration von Telekommunikationsinventar aus unserem vorherigen CELINE-Projekt. Wir haben uns entschieden, unsere Lösungen und unseren Code wiederzuverwenden. Wir nutzten diese Gelegenheit auch, um unseren Code zu modernisieren, wichtige Teile, die später optimiert werden sollten, umzugestalten und ein besseres Produkt für den Einsatz sowohl im CELINE- als auch im SIA-Projekt zu schaffen.

Beziehungen in riesigen Graphen in Echtzeit finden

Wir haben uns entschieden, unsere standardmäßige relationale Datenbank weiterhin als unseren primären persistenten Speicher zu verwenden. Um jedoch in den riesigen Graphen in Echtzeit suchen zu können, haben wir eine spezielle Graphendatenbank, NEO4J, eingeführt, die unsere Möglichkeiten zur Durchführung von Analysen des Telekommunikationsnetzwerks erheblich erweitert hat. Die Daten in NEO4j werden von unserer primären persistenten Datenbank synchronisiert und denormalisiert und verbessert, um die Netzwerkauswirkungsanalysen weiter zu beschleunigen.

Fehlende Daten vervollständigen

Wir mussten die Implementierung unseres Tools so modifizieren, dass es nicht nur aus anderen Systemen integrierte Daten anzeigt und analysiert, sondern dem Benutzer auch ermöglicht, diese Daten zu ändern und weiter zu verbessern. Ein Teil der fehlenden Daten war die Service-Architektur, die natürlich die Form eines Diagramms hat. Wir haben eine spezielle DSL (domänenspezifische Sprache) entwickelt, die eine sehr effiziente Erstellung eines solchen Diagramms aus grundlegenden Inventarobjekten ermöglicht

Visualisierung der Auswirkungen

Um dem Benutzer mehr Informationen über die Merkmale der Auswirkung oder die Gründe zu liefern, warum das Tool einige Kunden in den Auswirkungsbericht aufgenommen hat, mussten wir spezielle Ansichten der Auswirkungsdaten entwerfen. Beispielsweise können Benutzer die Auswirkungen auf einer Karte visualisieren, um zu sehen, wie sich die Auswirkungen eines Ausfalls an einem Standort über den geografischen Raum ausbreiten. Darüber hinaus können Benutzer den gesamten Pfad von bestimmten Kundengeräten bis zu den Netzwerkelementen visualisieren, die von allen Kunden für einen bestimmten Dienst verwendet werden.

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Herausforderungen

Beziehungen in riesigen Diagrammen in Echtzeit finden.

Fehlende Daten vervollständigen

Visualisierung der Auswirkungen

Lösungen