Проект направлен на создание MVP интеллектуальной системы автоматизированного анализа корневых причин инцидентов в телекоммуникационной сети. Система применяет методы машинного обучения для совместного анализа логов сетевого оборудования и временных рядов метрик, выявления статистических и поведенческих аномалий, а также построения причинно-следственных цепочек между обнаруженными отклонениями с учетом топологии сети и исторических данных.

Отрасль

Информатика

Цель

Создать MVP интеллектуальной системы, которая определяет предполагаемую корневую причину инцидентов в сети на основе построения зависимостей между выявленными аномалиями в логах и временных рядах метрик сети.

Ожидаемые результаты

Обучение моделей машинного обучения на основе логов сетевого оборудования, временных рядов метрик, исторических датасетов инцидентов и топологии сети.
Анализ логов и временных рядов метрик сети с применением технологий машинного обучения без ручного задания правил корреляции для выявления аномалий.
Построение связей между аномалиями и определение корневой причины возникновения инцидентов с применением технологий машинного обучения.