Data analytics for alarm management systems
Alarm yönetim sistemleri için veri analizleri
- Tez No: 453546
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BUĞRA GEDİK, PROF. DR. HAKAN FERHATOSMANOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 67
Özet
Mobil ağ operatörleri çok fazla alarm olayları üreten Operasyon Destek Sistem- leriyle (OSS) çalışırlar. Bu alarm olayları değişik önem seviyelerinde ve değişik etki alanlarında olurlar ve birbirlerini tetikleyebilirler. Ağ işletmenleri bu sis- tem sorunlarının önemini ve kök sorunlarını gerçek zamanlı olarak tespit et- mekte ve müşteri memnuniyetini makul bir maliyetle garanti ederken çare olacak eylem sayısını optimal bir seviyede tutmakta zorlanırlar. Ölçeklenebilir alarm yönetim sistemine yardım amacıyla; alarmları ilişkilendiren, kurallar üreten ve kök sorunlarını bulan bir çözüm sunuldu. Bu çozüm; önde gelen mobil telekom sağlayıcısının ağ operasyon merkezinde kullanılan Alarm Collector and Ana- lyzer (ALACA) platformuna uygulanmıştır. Alarmların; akan veri yöntemi ile ilişkilendirilmesi, ve işlenerek kök sorunlarını bulunması için kullanılmaktadır. Geliştirilen sistem, aktif alarmları eşleştirmek için dinamik bir indeks, aday alarm kuralları üretmek için bir algoritma, sistem kaynaklarını daha az kullanmak için kayan pencere tabanlı bir yaklaşım ve kök sorunları belirlemek için grafik tabanlı bir çözüm içerir. ALACA, şebeke operatörlerine, veri ve olay akışlarının sürekli ve birleştirilmiş analizine izin vererek, şebeke davranışını ve kök sorunlarının analizi ile olası arızaları tahmin ederek alarm yönetimi sistemlerinin tasarımını geliştirmelerine yardımcı olur. Ayrıca, bu gerçek zamanlı alarm veri analiz sis- teminin performansı hakkında bilgi veren deney sonuçlarını da sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
Mobile network operators run Operations Support Systems (OSS) that produce vast amounts of alarm events. These events can have different significance levels, domains, and also can trigger other ones. Network Operators face the challenge to identify the significance and root causes of these system problems in real-time and to keep the number of remedial actions at an optimal level, so that customer satisfaction rates can be guaranteed at a reasonable cost. A solution containing alarm correlation, rule mining and root cause analysis is described to help scal- able streaming alarm management systems. This solution is applied to Alarm Collector and Analyzer (ALACA), which is operated in the network operation center of a major mobile telecom provider. It is used for alarm event analyses, where the alarms are correlated and processed to find root-causes in a stream- ing fashion. The developed system includes a dynamic index for matching active alarms, an algorithm for generating candidate alarm rules, a sliding-window based approach to save system resources, and a graph based solution to identify root causes. ALACA helps operators to enhance the design of their alarm management systems by allowing continuous analysis of data and event streams and predict network behavior with respect to potential failures by using the results of root cause analysis. The experimental results that provide insights on performance of real-time alarm data analytics systems are presented.
Benzer Tezler
- Real-time event correlation and alarm rule mining models for complex event processing systems
Karmaşık olay işleme sistemleri için gerçek zamanlı olay ilişkilendirme ve alarm kural madenciliği modelleri
ÖMER FARUK ÇELEBİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. İSMAİL ARI
- Müşteri analitiği ve öneri sistemleri uygulaması
Customer analytics and recommender systems application
ÖZGE ELMAS
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Proposing a model for precision management supervised with machine learning in livestock management
Çiftlik hayvanı yetiştiriliğinde makine öğrenmesi destekli hassas sürü yönetimi için model önerisi
BAHADIR BARAN ÖDEVCİ
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKadir Has ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET NAFİZ AYDIN
PROF. DR. EBRU EMSEN
- Büyük veri log yönetiminde siber ataklara karşın saldırı tespit sistem tasarımı
Design of an intrusion detection system against cyber attacks in big data log management
MURAT KOCA
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED ALİ AYDIN
- Tekstil işletmelerinde durum izlemeye dayalı bilgisayar destekli kestirimci bakım sistemlerini kullanarak optimim bakımın yapılması
Başlık çevirisi yok
A.HADİ KARASU
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. MUSTAFA KÖSEOĞLU