ネットワーク障害切り分けから対処提示までを自動化
ルール学習型障害箇所推定・対処支援AI
第99号(2017_09) でご紹介しました自動障害箇所推定システムの研究開発を進め、学習機能の向上や適用領域の拡充を実現しましたので、続報をお届けします。
背景
本技術の初期版ではネットワーク障害と発生アラームとの関連性を学習してルール化する機能(ルール学習機能)と、それらのルールによって障害箇所を推定・提示する機能を実現しました。
しかし、別々の障害で発生アラームが重複している等の理由により一部の障害事例ではルール化が困難な場合がありました。また、障害箇所の提示のみならずその障害箇所に対する復旧対処方法の提示も求められておりました。
しかし、別々の障害で発生アラームが重複している等の理由により一部の障害事例ではルール化が困難な場合がありました。また、障害箇所の提示のみならずその障害箇所に対する復旧対処方法の提示も求められておりました。
概要
初期版で実現していたルール学習機能および障害箇所推定機能についてAI技術等を応用して高度化し、学習(ルール化)および推定可能な事例が増えました。また、障害箇所の推定だけでなく推定した障害に対して最適な復旧対処方法を同時に提示する技術を開発しました。

図1 ルール学習型障害箇所推定システムの高度化
今後の予定
機能拡充や性能向上といった本技術に直接関係することだけでなく、他のシステムやAI技術との連携によるネットワークオペレーション業務全体のゼロタッチ化実現を目指してさらなる研究開発を進めます。
担当者
アクセスオペレーションプロジェクト オペレーション方式SEグループ
田山 健一(グループリーダ)
金井 俊介(主任研究員)
山本 憲男(主任研究員)
野末 晴久(主任研究員)
明石 和陽(研究主任)
浅井 文香(研究員)
金井 俊介(主任研究員)
山本 憲男(主任研究員)
野末 晴久(主任研究員)
明石 和陽(研究主任)
浅井 文香(研究員)
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1. ルール学習機能・推定機能の拡充 |
