Big Data aplicado al Mantenimiento de la Red de Packet Core de un Operador de Telefonía Celular

Curso de Transformación Digital

Actividad - Análisis Tecnológico de la Transformación Digital

Tem: Big Data aplicado al Mantenimiento de la Red de Packet Core de un Operador de Telefonía Celular.

1. Introducción

Actualmente con el despliegue masivo de las redes 4G incluso de manera rural, el inminente auge de IoT y el aceleramiento de lo que será la implementación del 5G hace que las redes celulares se enfrentan a una evolución nunca antes vista.

El crecimiento exponencial de la cantidad de datos que se transmiten a través del Packet Core ha obligado a los operadores a migrar sus distintas plataformas a cloud (MME, PGW, DSR, etc) y a utilizar SDN, incluso a implementar soluciones de IMS, HSS, INs, etc con un fin dedicado, por ejemplo solo para servicios de VoLTE y otro dedicado a IoT.

Sin embargo una vez completados los diseños y la implementación (SW y HW) y las plataformas se encuentra on-air y en servicio comercial, el mantenimiento por parte de los departamentos de operaciones se vuelve crítico, es por ese motivo que existe la necesidad de que las plataformas de monitoreo sean lo suficientemente confiables, además los operadores ya no solo buscan en las plataformas tradicionales de OSS los servicios convencionales de monitoreo de alarmas y revisión de KPI’s sino también servicios que les brinden alternativas de optimización y les asegure la continuidad del servicio.

1. Definición de la Solución

El creciente desarrollo en el área de Big Data nos brinda la oportunidad de realizar un monitoreo distinto de la red con la utilización de Data Analytics, Machine Learning, Deep Learning, Fault Modelling, podemos afrontar de una manera mucho más eficiente problemas, incidencias, emergencias y fallas de red reduciendo los tiempos de respuesta y sobre todo previniendo. Es por eso que se hace necesario una transformación del modelo de mantenimiento de la red de Packet Core.

1. Objetivos

• Evitar fallas ocasionadas por problemas conocidos. Documentar las fallas ocurridas en el tiempo y conocer la causa raíz nos deberá permitir que a través del análisis de alarmas, eventos, logs, etc se detecte la falla automáticamente y de manera anticipada.
• Detectar de fallas potenciales. Con la utilización de herramientas predictivas se pueden tomar mediciones y generar modelos para detectar posibles fallas y realizar las acciones correctivas antes de que la falla ocurra.
• Predecir de las consecuencias ante posibles fallas. Se podrá analizar las posibles consecuencias de una falla con el fin de tener los planes de acción ante los distintos escenarios.
• Reducir los costos de mantenimiento correctivo. Está demostrado en diferentes industrias que el mantenimiento predictivo ahorra muchísimo dinero, por lo que al realizar un análisis de datos enfocado se reducen costos de viajes, atención de emergencias, repuestos, rediseño y sobre todo multas del ente regulador.
• Mejorar la percepción de la calidad del servicio hacia el cliente. Con la reducción de fallas, la alta disponibilidad de red y el mejoramiento de la calidad del servicio los clientes tendrán menos quejas dado que el servicio de datos es de los más valorados por el cliente así se podrá reducir el Churn.

1. Desarrollo de la Solución

Esta solución deberá transformar la manera de realizar el mantenimiento de la red de Packet Core, ofrecera servicios al operador con los fines de mejorar el rendimiento, tener una disponibilidad de red casi perfecta, generar una mayor eficiencia operativa y, por lo tanto, una experiencia de cliente mejorada. Podría pensarse en una plataforma en la que se pueda tener el almacenamiento de big data, análisis inteligente y la automatización de tareas de mantenimiento predictivo, preventivo y correctivo detectando fallas y resolviéndolas rápidamente. Esta plataforma  debe estar pensada para que un futuro abarque no solo el Packet Core sino toda la red mejorando la implementación, planificación y optimización.

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