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賽特斯CCBN發(fā)布智能融合運(yùn)維管理系統(tǒng)AI-COPS 助運(yùn)營商重構(gòu)運(yùn)營價(jià)值體系

2018年3月23日 11:29  CCTIME飛象網(wǎng)  

飛象網(wǎng)訊 當(dāng)前,以電視屏為主的多屏電視業(yè)務(wù)取得了極速發(fā)展,視頻業(yè)務(wù)更加關(guān)注運(yùn)營價(jià)值,電信運(yùn)營商也開始積極通過獨(dú)立運(yùn)營或合作的模式參與業(yè)務(wù)運(yùn)營,但是運(yùn)營中存在無感知運(yùn)營、被動(dòng)服務(wù)、單一視角等問題。為了幫助運(yùn)營商提升運(yùn)營質(zhì)量、實(shí)現(xiàn)價(jià)值提升,在CCBN2018上,賽特斯正式發(fā)布了智能融合運(yùn)維管理系統(tǒng)AI-COPS。

在3月22日CCBN新聞中心舉辦的新品發(fā)布會(huì)上,賽特斯資深專家洪致遠(yuǎn)發(fā)表了主題演講,他表示:AI-COPS的價(jià)值在于“以客戶感知融合化重構(gòu)運(yùn)營價(jià)值體系”,通過幫助構(gòu)建以用戶為中心的全業(yè)務(wù)、全網(wǎng)絡(luò)、全終端感知服務(wù)體系,可助力運(yùn)營商業(yè)務(wù)運(yùn)維技術(shù)向智能融合運(yùn)維的方向演進(jìn),最終實(shí)現(xiàn)用戶服務(wù)體驗(yàn)的提升、挖掘新商業(yè)價(jià)值。

推動(dòng)運(yùn)營商向“主動(dòng)價(jià)值型”服務(wù)轉(zhuǎn)變

洪致遠(yuǎn)表示,在大視頻業(yè)務(wù)時(shí)代,運(yùn)營商將從能力運(yùn)營轉(zhuǎn)向質(zhì)量運(yùn)營,打造最佳客戶感知體驗(yàn),提升客戶滿意度;以“主動(dòng)服務(wù)、智慧預(yù)警”的服務(wù)場(chǎng)景,構(gòu)建集約專業(yè)的服務(wù)架構(gòu),實(shí)現(xiàn)服務(wù)質(zhì)量的提升;由“被動(dòng)滿足型”服務(wù)向“主動(dòng)價(jià)值型”服務(wù)轉(zhuǎn)變,通過服務(wù)增值實(shí)現(xiàn)價(jià)值提升。要想完成這種轉(zhuǎn)變,運(yùn)營商需要構(gòu)建一個(gè)提升客戶滿意度的運(yùn)營管理機(jī)制,建立以提升運(yùn)營質(zhì)量、客戶滿意度、服務(wù)價(jià)值、業(yè)務(wù)營收增值為正向發(fā)展方向的良性運(yùn)營閉環(huán)。

建立這種閉環(huán)機(jī)制需要滿足運(yùn)維業(yè)務(wù)多樣化、運(yùn)維手段智能化、運(yùn)維視角全程化、運(yùn)維能力感知化、運(yùn)維方法融合化等五個(gè)方面的要求;谶@五大要求,賽特斯在基于云網(wǎng)融合的“暢流”智能化客戶體驗(yàn)運(yùn)營解決方案中,推出了AI-COPS(智能融合運(yùn)維管理系統(tǒng)),充分運(yùn)用大數(shù)據(jù)及AI人工智能技術(shù),通過對(duì)用戶的業(yè)務(wù)服務(wù)流程進(jìn)行全程跟蹤,構(gòu)建起豐富的用戶感知標(biāo)簽庫,從智能化的故障定位、智能化的根因分析機(jī)制入手,覆蓋從被動(dòng)式事后根源追溯,到主動(dòng)式事中實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)控制,及事前提前預(yù)判的各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景,提供從數(shù)據(jù)收集分析,故障預(yù)判到定位,再到故障自動(dòng)修復(fù)的端到端保障能力。

作為柔性網(wǎng)絡(luò)與柔性計(jì)算理念的開創(chuàng)者、踐行者,賽特斯在柔性網(wǎng)絡(luò)和大數(shù)據(jù)上的實(shí)力被“注入”該系統(tǒng)中。整體系統(tǒng)架構(gòu)分為4層,通過賽特斯柔性網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)基礎(chǔ)設(shè)備(如服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)、安全)進(jìn)行服務(wù)和調(diào)度,確保運(yùn)營商內(nèi)部資源的優(yōu)化整合,構(gòu)建一個(gè)具有彈性、安全的柔性平臺(tái)。同時(shí),通過標(biāo)準(zhǔn)的HADOOP大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)框架進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、清洗、存儲(chǔ)、關(guān)聯(lián)、建模,提供運(yùn)營分析支撐能力,結(jié)合運(yùn)營商運(yùn)營現(xiàn)狀,提供智能業(yè)務(wù)監(jiān)測(cè)控制、端到端故障定界定位、用戶體驗(yàn)感知、統(tǒng)計(jì)分析與報(bào)表等主要業(yè)務(wù)場(chǎng)景的分析及應(yīng)用功能點(diǎn)。

建立感知化、融合化、智能化的融合運(yùn)維體系

在賽特斯柔性邊緣網(wǎng)絡(luò)融合運(yùn)維平臺(tái)的協(xié)助下,運(yùn)營商可以價(jià)值提升為目標(biāo),實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)服務(wù)感知化、業(yè)務(wù)分析融合化、業(yè)務(wù)能力智能化的融合運(yùn)維,對(duì)于運(yùn)維方式的轉(zhuǎn)變主要體現(xiàn)在:

一,基于AI的端到端智能運(yùn)維。區(qū)別于以往用戶對(duì)業(yè)務(wù)在某一方面的感知評(píng)價(jià),賽特斯提出了CEI-QOE-KQI-KPI的四層業(yè)務(wù)感知評(píng)價(jià)體系,通過大數(shù)據(jù)全面分析業(yè)務(wù)運(yùn)營質(zhì)量,貫穿網(wǎng)絡(luò)接入-業(yè)務(wù)鑒權(quán)-業(yè)務(wù)訪問-業(yè)務(wù)平臺(tái)-業(yè)務(wù)服務(wù)的全流程,這個(gè)過程會(huì)反饋到系統(tǒng)之中,提升運(yùn)維水平。同時(shí),系統(tǒng)還建立起動(dòng)態(tài)可調(diào)的故障分析策略/規(guī)則,可以對(duì)智能系統(tǒng)的建模模型進(jìn)行優(yōu)化,依此循環(huán)往復(fù),最終提升和穩(wěn)定運(yùn)維質(zhì)量。

二,全流程業(yè)務(wù)運(yùn)維。對(duì)業(yè)務(wù)的智能化運(yùn)維貫穿業(yè)務(wù)全生命周期,以視頻業(yè)務(wù)為例,包括了“網(wǎng)絡(luò)接入-業(yè)務(wù)請(qǐng)求-業(yè)務(wù)服務(wù)-內(nèi)容服務(wù)”,每一個(gè)階段都可通過建模模型對(duì)客戶感知質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估。通過全流程的感知分析,找到低于感知平均線的感知環(huán)節(jié),對(duì)這一環(huán)節(jié)進(jìn)行逐層下鉆分析,精準(zhǔn)定位影響客戶感知的具體原因。

三,業(yè)務(wù)全觸點(diǎn)感知化。以往業(yè)務(wù)觸點(diǎn)(業(yè)務(wù)平臺(tái)、網(wǎng)絡(luò)、終端)都是通過網(wǎng)管系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)并進(jìn)行策略分析,無法采集到全面的KPI數(shù)據(jù),同時(shí)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性無法得到保證。因此,可對(duì)各業(yè)務(wù)觸點(diǎn)分別建立感知模型,全面衡量業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)、EPG、網(wǎng)絡(luò)(CR、BRAS、OLT、PON口)、CDN、機(jī)頂盒、直播源編碼器等眾多網(wǎng)元的服務(wù)質(zhì)量。

四,用戶融合診斷分析。傳統(tǒng)的用戶診斷主要是從業(yè)務(wù)各觸點(diǎn)采集各類KPI指標(biāo),根據(jù)以往運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)制定規(guī)則,再根據(jù)業(yè)務(wù)服務(wù)流程進(jìn)行全程分析判斷,會(huì)存在誤報(bào)和漏報(bào)的情況。AI-COPS可將感知數(shù)據(jù)、系統(tǒng)數(shù)據(jù)、狀態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)合情況進(jìn)行綜合分析,以用戶感知作為判斷故障條件,用系統(tǒng)數(shù)據(jù)和狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行定位分析,最終實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的故障分析。

目前,賽特斯柔性邊緣網(wǎng)絡(luò)融合運(yùn)維平臺(tái)已在多家運(yùn)營商、電視臺(tái)廣泛應(yīng)用。信息通信技術(shù)(ICT)時(shí)代,人工智能在大視頻運(yùn)維的智能化提升將重點(diǎn)體現(xiàn)在運(yùn)維模式從被動(dòng)式事后分析轉(zhuǎn)為積極主動(dòng)預(yù)測(cè)、分析及決策。賽特斯將致力于推動(dòng)業(yè)務(wù)運(yùn)維與人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)的緊密結(jié)合,通過對(duì)業(yè)務(wù)使用者的行為分析、家庭及用戶畫像等一系列的建模分析,充分挖掘海量數(shù)據(jù)的價(jià)值,衍生出新的業(yè)務(wù)形態(tài),實(shí)現(xiàn)智能化的運(yùn)營系統(tǒng),為運(yùn)營商創(chuàng)造新的商機(jī)。

編 輯:章芳
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