Verizon контролирует и оптимизирует производительность сети в режиме реального времени, используя машинное обучение

Verizon использует алгоритмы машинного обучения для мониторинга данных с сетевых интерфейсов, таких как маршрутизаторы и датчики, измеряющие погодные условия, и транзакционных данных, таких как записи счетов. Используя эти данные, прогнозируются тенденции изменения распределения ресурсов, а также обнаружения аномалий в сети, приводящих к гораздо лучшей производительности.

Verizon собирает данные из различных источников данных, таких как статистика интерфейсов, статистика окружающей среды, загрузка ЦП на маршрутизаторах и т. д., Чтобы постоянно отслеживать состояние своей волоконно-оптической широкополосной сети FIOS и заблаговременно выявлять узкие места или потерянные мощности с помощью ИИ. Это также помогло обнаружить производственные дефекты в устройствах.

Verizon использует алгоритмы предиктивной аналитики для отслеживания 3 ГБ данных, передаваемых каждую секунду с миллионов сетевых интерфейсов - от маршрутизаторов клиентов до массива датчиков, собирающих данные о температуре и погоде, и программного обеспечения, которое «прослушивает» оперативные данные, такие как записи счетов для выявлять и прогнозировать сбои и принимать меры для их устранения.

Результат

Результат не публиковался

Источник: Forbes

Подпишись на новые кейсы

Оставь свой e-mail и раз в неделю мы будем высылать полезные кейсы тебе на почту

Мы не передаем данные третьим лицам, а храним их согласно №152-ФЗ

Cookies helfen uns bei der Bereitstellung unserer Inhalte und Dienste. Durch die weitere Nutzung unserer Webseite stimmst du der Verwendung von Cookies zu.

Okay