inteligencia del dato aplicada al negocio de las telecomunicaciones - librecon 2016
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Inteligencia del dato aplicada al negocio de las telecomunicaciones
Bilbao, 22 de noviembre de 2016 Bilbao, 2016ko azaroak 22
BIG DATA
SMART DATA
DATOS ¿QUÉ?
INTELIGENCIA ¿CÓMO?
VALOR DIFERENCIACIÓN
¿CÓMO CONVENCER A NEGOCIO?
¿CÓMO PODEMOS APORTAR VALOR A
LOS CLIENTES?
PASO A PASO
x2.5 year-on-year
CASO1: Widget consumo de datos en T.R.
CASO2: Prevención de averías en red
¿CÓMO PODEMOS APORTAR VALOR A TERCEROS CON LOS
DATOS?
http://replicate-project.eu/
Este proyecto ha recibido fondos del programa de investigación e innovación H2020 de la Unión Europea en el marco del contrato nº 691735
Este proyecto ha recibido fondos del programa de investigación e innovación H2020 de la Unión Europea en el marco del contrato nº 691735
2754 979
4534 1198
22 de noviembre de 2017 +1 -1
SMART MOBILITY
*ESTE MAPA ES UNA
SIMULACIÓN
Este proyecto ha recibido fondos del programa de investigación e innovación H2020 de la Unión Europea en el marco del contrato nº 691735
¿PREGUNTAS?
Inteligencia del dato al servicio de las telecomunicaciones: Añadiendo valor a la experiencia de usuario
Iñigo Sanchez, Twitter: @zylkindustry, @espolex
Quiénes somos
www.zylk.net @zylkindustry
Euskaltel
λ Al rededor de 150 millones de eventos/día ingeridos en Apache Kafka
λ 100 cores, 300 GB de memoria, 4 TB HDFS storage
Hortonworks
Tecnologías
Euskaltel λ Objetivo: Disponer de un sistema de detección de eventos en tiempo real, a fin de mejorar la experiencia de usuario gracias al matenimiento predictivo
El dato en las telecomunicaciones
λ Representación como una serie temporal - #peticiones - #fallos - #código error - …
λ Análisis: detección de fallos a partir umbrales, obtenidos a partir de un periodo sin fallos
Ejemplo: Código
λ #peticiones (LTE & Wifi Kalean): millones de conexiones por día λ Análisis código éxito (OK)
Los umbrales no siempre funcionan
λ
KO OK
Detección de outliers
λ Estadísticos en ventanas de tiempo
λ Algoritmos de regresión
ARQUITECTURA
Arquitectura Multicapa
λ API Gateway (EAG)
λ API Datos (Flink)
λ Microservicios
λ Lambda (Kafka, Hbase)
λ API Ingesta (Nifi)
Ingesta: Apache Nifi
λ Procesos ETL
λ BackPressure Control & Guaranteed delivery
Arquitectura Lambda
Microservicios
APID: Procesos distribuidos
λ Programación funcional
λ Analítica avanzada
λ Ventanas
λ Heurísticos
λ Algoritmos de ML
Windows
λ Windows
λ Tolerancia a fallos
Servicios más eficientes
Mejora la experiencia de usuario
¿ Cómo ?
Hacia donde: la unión hace la fuerza
¿PREGUNTAS?
ESKERRIK ASKO!
¡MUCHAS GRACIAS!
Ángel Barrio Martínez Responsable de Seguridad de TI abmartinez@euskaltel.com Euskaltel, S.A. :@geekburu http://www.linkedin.com/in/abmartinez
Iñigo Sánchez Méndez Big Data Engineer Zylk isanchez@zylk.net Zylk Advance Analytics :@espolex, @zylkindustry https://es.linkedin.com/in/spolex
¿Por qué Flink?
API Datos
Time & Windows
λ Event time
λ Processing time
λ Ingestion time
API Gateway
λ EAG
λ Datos agregados y anonimizados
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