5 chiavi per un Network Operations Center (NOC) più automatizzato

Il NOC ha bisogno di processi che automatizzano il modo in cui la rete identifica e risolve gli incidenti che hanno impatto sul servizio in tempo reale. O, ancora meglio, che può prevenire gli incidenti prima che accadano. Reagire a eventi negativi o ai ticket dei clienti è inefficiente e costoso. L'automazione e il machine learning possono ridimensionare la tua capacità di prevedere e prevenire i problemi prima che si verifichino.

La necessità di consolidare ed elaborare rapidamente le informazioni è fondamentale per il successo di qualsiasi team operativo di rete. Finora, i Communication Service Provider (CSP), i Managed Service Provider (MSP) e altre aziende hanno faticato a visualizzare le loro reti in espansione in modo rapido e accurato in una vista unica, basandosi su strumenti legacy e pratiche manuali per monitorare le funzioni e i servizi di rete critici. La proliferazione di sistemi di inventario, applicazioni a compartimenti stagni e infrastrutture di rete fratturate riunite attraverso acquisizioni, ha creato significative lacune di visibilità per il NOC, con un impatto negativo sulla produttività e l'aumento dei costi.

Una volta che hai dati consolidati in un'unica piattaforma, devi individuare, analizzare e risolvere rapidamente la causa principale degli eventi che influiscono sul servizio. Un sistema come Assure1® ti aiuta a eliminare e sopprimere enormi quantità di rumore per garantire che il tuo team operativo agisca sempre correttamente contro gli incidenti che in genere provocano servizi interessati.

Con l'analisi del machine learning e degli eventi, puoi sfruttare algoritmi ML standard del settore con filtri di dati speciali per normalizzare i dati, garantendo che i pattern corretti vengano inseriti nel motore ML.

Utilizzando questi flussi di dati, la soluzione consente di rilevare anomalie, come deviazioni temporali, rarità statistiche e comportamenti insoliti, per generare un singolo evento causale radice. Gli eventi causali radice contengono modelli di soppressione che filtrano il rumore per migliorare la velocità di prevedibilità degli operatori NOC per risolvere i problemi invece di rispondere a una tempesta di allarmi di evento (di nuovo, consentendoti di essere proattivo invece che reattivo).

In Federos parliamo molto di fattibilità perché è la chiave per un'automazione efficace. I team operativi devono passare a una mentalità di fattibilità per guidare l'automazione.

ML e event analytics completano la triplice strategia Assure1® per fornire ai clienti root cause analysis (RCA) leader del settore. Federos offre tre tipi di RCA, e l'ultimo è legato all'azione che richiede un essere umano:

• RCA topologico sfruttando la scoperta della topologia fisica e virtuale
• RCA Machine Learning non supervisionato che impara dai pattern e non richiede topologia
• RCA supervisionato, in cui gli operatori possono contrassegnare i campi di disturbo e legarli alle cause principali note

• Deriva dell'inventario: scopri quando l'inventario sta andando alla deriva e automatizza un trouble ticket (questo può accadere 20, 30, 100 volte al giorno). Assure1® Universal Topology può rappresentare in modo rapido e accurato i cambiamenti topologici quasi in tempo reale. Include una topologia cross-domain completamente integrata e una funzione di gestione delle relazioni per gestire qualsiasi tecnologia, logica e fisica.
• Tempeste di eventi e picchi: guidati da tempeste di eventi (o improvvisi cali negli eventi) che sono causati da una causa radice singolare. Ad esempio: i sistemi di gestione delle fibre di taglio e degli elementi si disconnettono.
• Comportamento anormale: guidato dall'apprendimento dei campi di rumore di ogni dispositivo, fino alle porte sugli switch. La regola di comportamento anomalo genera ed esegue l'escalation degli eventi in base ad anomalie non comuni a tale porta o dispositivo. Ad esempio, una porta del router core che è stata precedentemente stabile ma improvvisamente inizia ad avere problemi, verrebbe contrassegnata ed escalata per l'analisi.
• NOC Operational Performance: esamina come vengono gestiti i diversi tipi di eventi e come viene gestito ciascun tipo di evento nel NOC. In base a queste informazioni, la soluzione invia un avviso quando un evento viene gestito in modo anomalo. Ad esempio, se un operatore NOC riconosce una porta disattivata aggiungendo una scrittura contabile e quindi cancellando l'allarme, l'incidente verrà "appreso" da Assure1® come normale per quel tipo di evento. In questo caso, in futuro, se qualcuno avesse accidentalmente cancellato un evento senza lavorarci sopra, quell'azione avrebbe suscitato un allarme.