Umetna inteligenca ponuja izboljšave in razvoj na mnogih področjih in telekomunikacije niso nobena izjema. Od spopadanja z vprašanjem zasebnosti, odkrivanja goljufij in zagotavljanja pomoči pri optimizaciji omrežja do nalog, ki so osredotočene na ljudi, kot sta avtomatizacija podpore strankam in prepoznavanje vedenja strank, je vloga umetne inteligence vedno bolj pomembna za organizacije, ki želijo biti v koraku z nenehno spreminjajočim se svetom. Vendar pa obstaja področje, ki bi po našem mnenju moralo biti deležno več pozornosti, in to je prediktivno vzdrževanje. V nadaljevanju si bomo ogledali, kako smo se lotili tega izziva za našega največjega telekomunikacijskega operaterja, Telekom Slovenije (TS).

Preprečevanje izpadov

Prediktivno vzdrževanje smo uporabili pri kritičnih poslovnih aplikacijah TS, ko so se odločili, da se bodo spopadli z izzivom nepredvidljivih izpadov sistema. Z opazovanjem delovanja sistema smo želeli napovedati, kako verjetno se bo zgodila napaka. Ta rešitev uspešno deluje že več let, pri tem pa se nenehno razvija in izboljšuje. Preden si ogledamo rešitev naj predstavimo največjega sovražnika, ko gre za kritično infrastrukturo velikih organizacij, t. j. izpade.

Izpadi so eden najbolj nezaželenih dogodkov v vseh industrijah, saj povzročijo neposredno izgubo prihodkov in lahko zelo škodijo ugledu. Vsi vemo, kaj se zgodi, ko pride do izpada družabnih omrežij. Telekom Slovenije, ki je največje telekomunikacijsko podjetje v državi, se želi takšnim dogodkom izogniti, kolikor je le mogoče, da bi še naprej ostal najzanesljivejši telekomunikacijski operater na trgu.

• Izpadi povzročajo neposredno izgubo prihodkov in škodo ugledu

• 20-odstotno letno povečanje stroškov vzdrževanja aplikacij

• Do 300 tisoč dolarjev na uro je strošek izpada spletne aplikacije

• 91 % podatkovnih centrov je v zadnjih 24 mesecih doživelo nenačrtovan izpad

Rešitev

Ker smo po duši "problem solverji", smo se začeli spraševati ... ne bi bilo čudovito, če bi obstajala rešitev, ki bi preprečevala težave z izpadi? Takoj ko smo opazili, da se večina naših strank spopada s tem problemom, smo se lotili razvoja rešitve, imenovane Know Your System ali KYS. KYS ponuja popoln pregled v realnem času in podjetjem omogoča predvidevanje napak in okvar aplikacij, različnih ozkih grl, izboljšanje operativne učinkovitosti ter jih spodbuja k sprejemanju odločitev, ki temeljijo na podatkih.

Preden lahko rešimo težavo, moramo razumeti kontekst. Želeli smo razumeti medsebojno povezanost dogodkov, ki povzročajo izpade, zato smo morali raziskati vsak dogodek, zakaj se dogaja in kako je povezan z drugimi. Naša naloga je bila povezati navidezno nepovezane dogodke in poiskati razloge za morebitne okvare v sistemu. Odkrivanje napak še preden se zgodijo je sveti gral vsakega sistema.

Predstavljena rešitev ima močan finančni učinek, vendar številk ne smemo razkriti. Lahko pa povemo, da je rešitev zmanjšala čas, ki so ga inženirji porabili za reševanje težav, in jim omogočila več časa za razvoj novih rešitev, izboljšav in seveda inovacij, ki so že od nekdaj steber podjetja Telekom Slovenije.

"Mediusovo rešitev uporabljamo za zbiranje podatkov, spremljanje in analizo za napovedovanje in preprečevanje napak znotraj več kot 170 aplikacij v realnem času, s čimer povečujemo skupno učinkovitost in razpoložljivost ekosistema IT." - Sašo Savič, Direktor OSS/BSS v družbi Telekom Slovenije d.d.

Z vami želimo deliti nekaj številk (podatki za junij 2021), na podlagi katerih si lahko predstavljate, kaj zmore umetna inteligenca. Znotraj ekosistema TS je več kot 200 aplikacij z 800 milijoni dogodkov na mesec, 300 poslovnimi dogodki na sekundo, kar znese 400 GB podatkov na dan. Se sprašujete, čemu so namenjeni vsi ti podatki? Recimo, da želite povečati hitrost domače internetne povezave. Vaša zahteva teče skozi sistem in se "pogovarja" s številnimi različnimi aplikacijami (CRM, obračunavanje, inventar itd.), na koncu pa lahko po svojih priljubljenih spletnih mestih brskate hitreje kot prej.

Naša glavna naloga je bila ugotoviti, kako vseh teh več kot 200 aplikacij komunicira med seboj v realnem času, saj smo se morali najprej prilagoditi in prisluhniti vsem odzivom in zahtevam vsake posamezne aplikacije, da bi razumeli kontekst. Nekako tako, kot da bi stali v sobi, polni ljudi, ugotavljali njihove občutke (slabe ali dobre) in bili pozorni, ko gre kaj narobe, recimo, da začne nekdo obrekovati. Razumeti moramo kontekst in, kar je še pomembneje, vzrok za slabo voljo. Ko so točke povezane, smo določili "kritično pot". Kot ste verjetno ugotovili, je to mogoče storiti le z umetno inteligenco.

Določanje kritičnih poti (iskanje virov možnih napak) je naša rešitev za odkrivanje morebitnih napak v prihodnosti - še preden se zgodijo. Vsako sekundo se odvije na stotine dogodkov, vendar KYS vse te dogodke obdela, hkrati pa se izboljšuje in izpopolnjuje svoj algoritem.

Kar smo naredili za Telekom Slovenije, lahko naredimo za številne druge panoge, ki se ukvarjajo z velikimi podatki ali so v fazi zbiranja. Naša ekipa je pripravljena, ko boste vi.