Бакшеев Кирилл24117

1. Устройства и методы автоматизированного сбора информации в телекоммуникационной компании

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ,
БЕЗОПАСНОСТИ И КАЧЕСТВА УСЛУГ
Бурятский республиканский
информационно-экономический
техникум
Выполнил: Бакшеев Кирилл
группы:24117
Проверила: Парамонова Елена
Георгиевна

2. Введение. Цели автоматизированного сбора данных

Проблема: Огромные объемы данных, генерируемые сетью и
абонентами, невозможно обрабатывать вручную.
Решение: Автоматизированный сбор и анализ информации.
Ключевые цели:
Мониторинг качества услуг (QoS): Постоянный контроль скорости,
задержки, потерь пакетов.
Проактивное устранение сбоев: Обнаружение проблем до того, как на
них пожалуются абоненты.
Оптимизация сети: Анализ нагрузки и планирование развития
инфраструктуры.
Безопасность: Выявление кибератак, мошенничества и аномальной
активности.
Бизнес-аналитика: Понимание поведения клиентов для разработки новых
тарифов и услуг.

3. Устройства сбора данных: Сетевая инфраструктура

Сетевые зонды и анализаторы трафика (DPI - Deep Packet Inspection):
Что это? Специализированные устройства/ПО, которые не просто передают, а
"заглядывают" внутрь пакетов данных.
Что собирают? Тип трафика (видео, голос, torrent), URL, данные о приложениях.
Системы управления сетью (NMS - Network Management System):
Что это? Централизованная платформа для мониторинга сетевого оборудования.
Что собирают? Статус устройств (up/down), загрузка CPU/RAM, ошибки на портах
(SNMP-протокол).
Оборудование оператора связи:
Коммутаторы и маршрутизаторы: Сбор статистики по трафику (NetFlow, sFlow,
IPFIX).
Базовые станции (для мобильных операторов): Данные о уровне сигнала,
количестве подключенных абонентов, хэндоверах.

4. Устройства сбора данных: Клиентская инфраструктура

Модемы, роутеры, ONT-терминалы:
Что собирают? Уровень сигнала (SNR), загрузка канала, ошибки
коррекции (FEC/BEC), температура устройства.
Зачем? Для диагностики проблем на "последней миле".
Приложения для абонентов:
Что собирают? Качество голосовой связи (VoIP), скорость интернета
(тест скорости), данные об использовании услуг (с согласия
пользователя).
Зачем? Для сбора обратной связи и точечного улучшения QoS.

5. Методы сбора данных: Протоколы и технологии

SNMP (Simple Network Management Protocol):
Суть: Стандартный протокол для опроса сетевых устройств и получения от них статистики.
Аналогия: "Опросник" для оборудования.
NetFlow / IPFIX / sFlow:
Суть: Протоколы для сбора информации о потоках данных (источник, назначение, порт,
объем трафика).
Аналогия: "Счетчики" на виртуальных магистралях трафика.
Syslog:
Суть: Протокол для централизованного сбора логов (журналов событий) с всех устройств.
Аналогия: "Единый дневник" для всей сети.
API (Application Programming Interface):
Суть: Программный интерфейс для автоматического сбора данных с биллинговых систем,
CRM, приложений.
Аналогия: "Универсальный ключ" для интеграции данных из разных систем.

6. Методы сбора данных: Активный и пассивный мониторинг

Активный мониторинг:
Суть: Создание тестового трафика для измерения параметров сети.
Примеры:
Ping / Traceroute: Измерение задержки и маршрута.
Спидтесты: Измерение пропускной способности.
Плюсы: Позволяет проверить сеть в режиме, близком к реальному.
Минусы: Создает дополнительную нагрузку на сеть.
Пассивный мониторинг:
Суть: Анализ реального трафика пользователей без вмешательства в
него.
Примеры: Анализ NetFlow, DPI, логов.
Плюсы: Не нагружает сеть, дает картину реального использования.
Минусы: Не выявляет проблемы на незагруженных участках.

7. Архитектура системы сбора и анализа данных

Уровень 1: Сбор данных
(Устройства с слайдов 3-4) -> (Протоколы с слайда 5)
Уровень 2: Передача и агрегация
Шлюзы/коллекторы данных: Принимают потоки данных от тысяч устройств.
Message Brokers (Kafka, RabbitMQ): Буферизуют и распределяют огромные потоки
данных в реальном времени.
Уровень 3: Хранение и анализ
Хранилища данных (Data Lakes / Warehouses): ClickHouse, Hadoop, SQL-базы данных.
Системы анализа: Платформы для Big Data и ML (машинного обучения).
Уровень 4: Визуализация и реакция
Дашборды (Grafana, Kibana): Отображение ключевых метрик в реальном времени.
Системы автоматизации (Orchestrators): Автоматическое реагирование на события
(например, перезагрузка порта при ошибках).

8.  Взгляд в будущее: Развитие и тренды

Взгляд в будущее: Развитие и тренды
Куда движется автоматизированный сбор данных?
AI и Машинное обучение (ML) для прогнозной аналитики:
Что это? Системы не просто собирают данные, но и предсказывают сбои, аномалии и нагрузки.
Пример: Прогнозирование пиковой нагрузки на базовой станции во время массового мероприятия.
Сети с интеллектуальной адаптацией:
Что это? Автоматическое перераспределение ресурсов сети в реальном времени на основе собранных данных.
Пример: Автоматическое увеличение пропускной способности для пользователя видеоконференции при
одновременном снижении фонового трафика.
Глубокая интеграция с BI-системами:
Что это? Данные о работе сети напрямую влияют на бизнес-решения: тарифообразование, маркетинговые кампании,
рентабельность услуг.
Пример: Создание персонализированных предложений для абонентов на основе анализа их реального поведения в
сети.
Безопасность на основе данных (Data-Driven Security):
Что это? Создание "цифрового иммунитета" сети — системы автоматически выявляют и изолируют новые, ранее
неизвестные угрозы (Zero-day attacks).
Этичные данные и регулирование:
Тренд: Повышенное внимание к безопасности персональных данных абонентов (GDPR, Закон о персональных данных).
Задача: Нахождение баланса между глубиной анализа и приватностью пользователей

9. Итоги и выгоды для компании

Переход от реактивного к проактивному управлению сетью.
Снижение времени простоя (MTTR) и повышение доступности
услуг.
Обоснованное планирование инвестиций в развитие сети.
Повышение клиентской удовлетворенности за счет высокого
качества услуг.
Снижение рисков за счет улучшения безопасности и
обнаружения мошенничества.
Автоматизированный сбор информации — это не опция, а
необходимое условие для конкурентоспособности
современного телеком-оператора.