論文の概要: TelOps: AI-driven Operations and Maintenance for Telecommunication Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04731v1
• Date: Fri, 06 Dec 2024 02:46:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:56:33.937386
• Title: TelOps: AI-driven Operations and Maintenance for Telecommunication Networks
• Title（参考訳）: TelOps: 通信ネットワークのためのAI駆動の運用とメンテナンス
• Authors: Yuqian Yang, Shusen Yang, Cong Zhao, Zongben Xu,
• Abstract要約: 通信ネットワーク(TN)は、過去1世紀で最も重要なデータ通信基盤となっている。 運用と保守(O&M)は、TN通信の可用性、有効性、効率を確保するために極めて重要である。 この記事では、TNのためのAI駆動型O&MフレームワークであるTelOpsを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.602936267773494
• License:
• Abstract: Telecommunication Networks (TNs) have become the most important infrastructure for data communications over the last century. Operations and maintenance (O&M) is extremely important to ensure the availability, effectiveness, and efficiency of TN communications. Different from the popular O&M technique for IT systems (e.g., the cloud), artificial intelligence for IT Operations (AIOps), O&M for TNs meets the following three fundamental challenges: topological dependence of network components, highly heterogeneous software, and restricted failure data. This article presents TelOps, the first AI-driven O&M framework for TNs, systematically enhanced with mechanism, data, and empirical knowledge. We provide a comprehensive comparison between TelOps and AIOps, and conduct a proof-of-concept case study on a typical O&M task (failure diagnosis) for a real industrial TN. As the first systematic AI-driven O&M framework for TNs, TelOps opens a new door to applying AI techniques to TN automation.
• Abstract（参考訳）: 通信ネットワーク(TN)は、過去1世紀で最も重要なデータ通信基盤となっている。 運用と保守(O&M)は、TN通信の可用性、有効性、効率を確保するために極めて重要である。 ITシステム(クラウドなど)の一般的なO&Mテクニックと異なり、IT運用のための人工知能(AIOps)、TNのためのO&Mは、ネットワークコンポーネントのトポロジ的依存、高度に異質なソフトウェア、制限された障害データという、以下の3つの根本的な課題を満たす。 この記事では、TNのための最初のAI駆動型O&MフレームワークであるTelOpsを紹介します。 我々は,TelOpsとAIOpsの総合的な比較を行い,実産業TNの典型的なO&Mタスク(障害診断)に関する概念実証ケーススタディを実施している。 TNのための最初の体系的なAI駆動型O&Mフレームワークとして、TelOpsは、TN自動化にAI技術を適用するための新たな扉を開いた。

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