Como o Network NoiseHawkAI está a mudar a monitorização de redes

Network NoiseHawkAI utiliza algoritmos avançados de rotulagem e análise de dados, combinados com técnicas de aprendizagem automática para localizar o ruído do espetro a montante e a jusante numa instalação HFC até um único componente ou segmento de rede. Isso é feito sem inserir nenhum dispositivo físico na rede, na casa ou no headend. Um servidor ou grupo de servidores NoiseHawkAI (dimensionado para se adaptar à rede) funciona constantemente, aprendendo com os resultados e com os dados recolhidos.

Utilizando a rotulagem de dados e um laboratório avançado de ruído nas instalações de investigação da Promptlink, a Promptlink conseguiu recriar diferentes condições que conduzem a muitos tipos diferentes de ruído. Ao traçar o perfil desses tipos de ruído e usar o Machine Learning para encontrar uma visão granular desses múltiplos fatores, a Promptlink é capaz de reconhecer esses mesmos tipos de ruído e comprometimento em uma planta de cabos HFC ao vivo. A tecnologia avançada de monitorização de redes de cabos com IA provou ser a única forma de identificar e localizar com precisão esse ruído a montante e a jusante.

O NoiseHawkAI pega em todos os dados recolhidos por um operador e pelo motor de sondagem do NoiseHawkAI, passa a informação através do Motor de Análise de Dados e cria alarmes que são depois localizados a um componente da rede. Depois de o motor NoiseHawkAI ter identificado a fonte de ruído numa instalação de cabos HFC, é gerado um relatório automático. Este relatório de Noise and Impairment Localization (NAIL) é enviado para o NOC da rede ou diretamente para os técnicos. Os técnicos têm neste relatório um ponto exato na rede para verificar se existem danos ou outras condições que conduzam ao ruído do espetro a montante ou a jusante, que pode afetar um grande número de clientes que tentam trabalhar ou jogar na Internet. Esta localização automatizada do ruído e da distorção do caminho comum é a única ferramenta que comprovadamente localiza com exatidão este tipo de ruído e deficiências.

Implementação e integração

A monitorização da rede por cabo do NoiseHawkAI foi concebida para funcionar de forma independente de outras ferramentas de rede. No entanto, o NoiseHawkAI pode produzir dados e relatórios que podem ser integrados num sistema de alarme ou de registo de problemas existente. Com APIs presentes, o NNHAI pode alimentar esses outros sistemas com os dados críticos necessários para resolver problemas de ruído de rede. O motor de análise de dados do NoiseHawkAI também pode ser utilizado pelos operadores para processar os seus próprios dados. O NoiseHawkAI pode efetuar sondagens de forma independente, ou pode utilizar outros sistemas existentes para utilizar os dados recolhidos a partir de sondagens existentes, e complementá-los conforme necessário para localizar o ruído e as deficiências.

O NoiseHawkAI utiliza dados existentes, como a localização geográfica dos componentes da rede, bem como a hierarquia desses componentes, para localizar melhor as fontes de problemas. Os dados de um operador, incluindo mapas de rede e posições de dispositivos de clientes (CPE), podem ser importados e usados para representar facilmente onde ir e o que corrigir quando o ruído e as deficiências são localizados. A Promptlink trabalha em estreita colaboração com os clientes para validar esses dados e para os manter actualizados à medida que as redes evoluem e mudam. Estas ferramentas já estão integradas na infraestrutura do NoiseHawkAI, tornando esta colaboração de dados fácil e ágil.

Conclusão

O NoiseHawkAI é um produto único e inovador, que utiliza o poder da IA e o moderno hardware de computador para a localização automatizada da distorção do caminho comum e a localização de outros tipos de ruído a montante e a jusante numa instalação HFC. A tecnologia de IA pega nos dados e analisa-os para encontrar estas fontes. As técnicas de aprendizagem automática permitem que o produto NoiseHawkAI aprenda e evolua continuamente para as caraterísticas únicas de cada instalação de cabos.

O conhecimento adquirido ao longo de anos de experiência e da operação do laboratório NoiseHawk da Promptlink em Oceanside, Califórnia, é aplicado utilizando estas ferramentas para resolver o problema que aflige todos os operadores de redes HFC de localizar o ruído a montante e a jusante, desde a distorção do caminho comum até ao ruído de impulso e à entrada de cabos.

Contacte a Promptlink hoje mesmo para ver o NoiseHawkAI em ação, ou para obter acesso ao Laboratório NoiseHawk para fazer a sua própria investigação sobre ruído e deficiências.