Cómo Network NoiseHawkAI está cambiando la supervisión de redes

Network NoiseHawkAI utiliza algoritmos avanzados de etiquetado y análisis de datos, combinados con técnicas de aprendizaje automático para localizar el ruido espectral ascendente y descendente en una planta HFC hasta un único componente o segmento de red. Esto se hace sin insertar ningún dispositivo físico en la red, el hogar o la cabecera. Un servidor o grupo de servidores NoiseHawkAI (a escala para adaptarse a la red) funciona constantemente, aprendiendo de los resultados y de los datos recopilados.

Mediante la utilización de etiquetado de datos y el aprovechamiento de un laboratorio de ruido avanzado en las instalaciones de investigación de Promptlink, Promptlink ha sido capaz de recrear diferentes condiciones que conducen a muchos tipos diferentes de ruido. Al perfilar estos tipos de ruido y utilizar Machine Learning para encontrar una visión granular de estos múltiples factores, Promptlink es capaz de reconocer estos mismos tipos de ruido y deterioro en una planta de cable HFC en vivo. La tecnología avanzada de monitoreo de redes de cable AI ha demostrado ser la única manera de identificar y localizar con precisión este ruido aguas arriba y aguas abajo.

NoiseHawkAI toma todos los datos recopilados por un operador y el motor de sondeo NoiseHawkAI, ejecuta la información a través del motor de análisis de datos y crea alarmas que se localizan en un componente de la red. Una vez que el motor NoiseHawkAI ha identificado la fuente de ruido en una planta de cable HFC, se genera un informe automatizado. Este informe de Localización de Ruido y Deterioro (NAIL) se envía al NOC de la red o directamente a los técnicos. Los técnicos tienen en este informe un punto exacto de la red para comprobar si hay daños u otras condiciones que provoquen el ruido del espectro ascendente o descendente, que puede afectar a un gran número de clientes que intentan trabajar o jugar en Internet. Esta localización automatizada del ruido y de la distorsión de la ruta común es la única herramienta probada para localizar con precisión este tipo de ruidos y deficiencias.

Despliegue e integración

La monitorización de redes de cable de NoiseHawkAI ha sido diseñada para funcionar independientemente de otras herramientas de red. Sin embargo, NoiseHawkAI puede producir datos e informes que pueden integrarse en un sistema existente de alarmas o tickets de problemas. Con las API presentes, NoiseHawkAI puede alimentar estos otros sistemas con los datos críticos necesarios para resolver los problemas de ruido de la red. El motor de análisis de datos de NoiseHawkAI también puede ser utilizado por los operadores para procesar sus propios datos. NoiseHawkAI puede sondear de forma independiente, o puede utilizar otros sistemas ya existentes para utilizar los datos recopilados de los sondeos existentes, y complementarlos según sea necesario para localizar el ruido y las deficiencias.

NoiseHawkAI utiliza los datos existentes, como la ubicación geográfica de los componentes de la red, así como la jerarquía de estos componentes, para localizar mejor las fuentes de problemas. Los datos de un operador, incluyendo mapas de red, y las posiciones de los dispositivos del cliente (CPE) pueden ser importados y utilizados para representar fácilmente dónde ir y qué arreglar cuando se localizan ruidos y deficiencias. Promptlink colabora estrechamente con los clientes para validar estos datos y mantenerlos actualizados a medida que las redes evolucionan y cambian. Estas herramientas ya están integradas en la infraestructura de NoiseHawkAI, lo que hace que esta colaboración de datos sea fácil y ágil.

Conclusión

NoiseHawkAI es un producto único y pionero que utiliza la potencia de la IA y el hardware informático moderno para la localización automatizada de la distorsión de la ruta común y la localización de otros tipos de ruido aguas arriba y aguas abajo en una planta de HFC. La tecnología de IA toma los datos y los analiza para encontrar estas fuentes. Las técnicas de aprendizaje automático permiten al producto NoiseHawkAI aprender y evolucionar continuamente hacia las características únicas de las plantas de cables individuales.

Los conocimientos adquiridos tras años de experiencia y el funcionamiento del laboratorio NoiseHawk de Promptlink en Oceanside, California, se aplican utilizando estas herramientas para resolver el problema que aqueja a todos los operadores de redes HFC de localizar el ruido ascendente y descendente, desde la distorsión de la ruta común hasta el ruido impulsivo y la entrada de cables.

Póngase en contacto con Promptlink hoy mismo para ver NoiseHawkAI en acción, o para obtener acceso al laboratorio NoiseHawk para realizar su propia investigación sobre el ruido y las deficiencias.