Telko Manager® analiza las características principales de las redes de acceso GSM/UMTS/LTE para detectar degradaciones, anomalías, cambios y otros:
Accesibilidad
Congestión
Tráfico
Throughput
Caída de llamadas
Movilidad
Indisponibilidad
Cobertura
Interferencia
Detección y monitoreo de celdas nuevas
Detección y monitoreo de nodos reubicados (rehoming)
Desempeño de la red y su tendencia
Desempeño de BSCs, RNCs y su tendencia
Telko Manager® está equipado con Machine Learning y algoritmos propietarios para escanear minuciosamente su red y detectar incluso los inconvenientes de performance más pequeños.
La tarea más difícil cuando se analizan miles de celdas consiste en aislar degradaciones significativas y sostenidas en el tiempo considerando la gran cantidad de alteraciones aleatorias encontradas en los KPIs debido a la movilidad de los usuarios (esto es, cambios repentinos en la señal recibida), picos de tráfico, problemas de transmisión, inestabilidad de energía, entre otras complicaciones. Nuestros algoritmos usan umbrales adaptativos, tanto en amplitud como duración, para reducir el número de falsos positivos y reportar las celdas que probablemente tienen una degradación de desempeño.
Los mismos algoritmos utilizados para accesibilidad pueden ser modificados para encontrar celdas con congestión alta o llamadas caídas excesivas. El proceso de detección empieza tan pronto como nuevos KPIs son generados cada hora; por esta razón, Telko Manager® le permite saber en todo momento cuáles celdas en su red son las que más afectan su performance.
Nuestros algoritmos de Machine Learning son capaces de estimar los niveles esperados de tráfico y throughput a cualquier hora durando la semana. Por ejemplo, los mismos pueden distinguir la diferencia de tráfico que hay entre un lunes y un domingo (o la variación de throughput entre el día y la noche) para cada celda de la red con el propósito de evitar falsos positivos. Los mismos algoritmos se pueden adaptar para detectar cambios de cobertura o la presencia de interferencia (por ejemplo, cambios de RTWP). Telko Manager® de forma efectiva le pone al tanto de numerosos casos de fuga de revenue y baja calidad de servicio.
Existen tres tipos de problemas de indisponibilidad que pueden ser detectados con Telko Manager®: celdas que actualmente están apagadas, micro cortes de energía, y celdas que no están reportando KPIs debido a alguna anomalía. Todos estos inconvenientes requieren un algoritmo específico para cada caso. Por ejemplo, la figura de arriba muestra un patrón típico de inestabilidad de energía eléctrica según el cual la radio base se apaga de forma aleatoria por unos segundos o incluso por varios minutos al día.
Asumiendo que la celda se encuentra en 0 metros, este gráfico muestra el número diario de mediciones provenientes de los teléfonos móviles a distancias progresivamente más lejanas. Como puede ver, la mayoría de las mediciones se registran cerca de la antena (en naranja), pero algunas están agrupadas lejos de la celda (en rojo). Estas últimas se consideran cobertura excesiva (en inglés, overshooting) y causan caída de llamadas y bajo throughput debido a la potencia débil de la señal. Hemos diseñado un algoritmo configurable para detectar estos casos el cual le permite establecer un umbral de distancia a partir del cual usted considera que la cobertura sería excesiva.
Cada hora Telko Manager® acumula mediciones de todas las celdas para crear los KPIs de la red de acceso que luego son procesados por un algoritmo de aprendizaje estadístico para calcular un rango esperado de valores por cada KPI.
Cada hora en la que una medición es muy alta o muy baja, el algoritmo indica tal anomalía con un punto de color sobre la curva del KPI. Si la medición representa una degradación, el punto será marcado en rojo; contrariamente, si la medición resulta ser una mejoría repentina del desempeño, el punto será verde. Ayudas visuales como ésta facilitan y agilizan las tareas de monitoreo.
Cada hora Telko Manager® acumula mediciones de todas las celdas para crear los KPIs de la red de acceso que luego son procesados por un algoritmo de aprendizaje estadístico para calcular un rango esperado de valores por cada KPI.
Cada hora Telko Manager® acumula mediciones de todas las celdas para crear los KPIs de la red de acceso que luego son procesados por un algoritmo de aprendizaje estadístico para calcular un rango esperado de valores por cada KPI.
Cada hora en la que una medición es muy alta o muy baja, el algoritmo indica tal anomalía con un punto de color sobre la curva del KPI. Si la medición representa una degradación, el punto será marcado en rojo; contrariamente, si la medición resulta ser una mejoría repentina del desempeño, el punto será verde. Ayudas visuales como ésta facilitan y agilizan las tareas de monitoreo.
Cada hora en la que una medición es muy alta o muy baja, el algoritmo indica tal anomalía con un punto de color sobre la curva del KPI. Si la medición representa una degradación, el punto será marcado en rojo; contrariamente, si la medición resulta ser una mejoría repentina del desempeño, el punto será verde. Ayudas visuales como ésta facilitan y agilizan las tareas de monitoreo.
Adicionalmente, Telko Manager® provee una comparación del número de casos detectados en las últimas 24 horas versus el promedio diario lo cual le permite percatarse de un incremento anormal de casos debido a un inconveniente mayor en la red. Finalmente, el círculo grande que encierra el valor 99.97% y su color azul indican que la red está operando con normalidad actualmente en relación a ese KPI; si los colores rojo o verde son usados, la red está funcionando peor o mejor de lo esperado, respectivamente.
Cuando se monitorea una red muy grande, los ingenieros del NOC algunas veces no son notificados de todos los cambios que se están realizando en la red, como la integración de nuevas celdas y la reubicación de nodos durante la noche (en inglés, rehoming). Telko Manager® incorpora un algoritmo que detecta las celdas mencionadas y facilita el monitoreo de sus principales KPIs por una semana.
Hemos diseñado Telko Manager® para proporcionar una increíble experiencia a los ingenieros que lo usarán en su día a día.
Navegue con facilidad miles de nodos de diferentes tecnologías (GSM:amarillo, UMTS:naranja, LTE:rojo), utilice la herramienta de búsqueda para encontrar una celda en el mapa, haga click en cualquier celda para chequear sus parámetros de red, mida distancia o coloque un marcador representando una futura antena o un usuario.
Puede graficar la cobertura de una celda de forma aproximada usando sus KPIs y ciertos parámetros de red (azimuth, ancho de haz) en un instante cualquiera. Por ejemplo, la figura de arriba fue hecha usando mediciones de timing advance (TA) tomadas a las 10 AM de todos los usuarios en una celda GSM. LTE también utiliza valores de TA para estimar la distancia entre teléfonos y celdas; mientras que UMTS emplea retrasos de propagación. Esta funcionalidad tiene muchas aplicaciones; por ejemplo, puede estimar el radio de una celda, evaluar si hay cobertura en una ubicación dada, chequear si una celda UMTS sufre una disminución importante de su cobertura en las horas más cargadas, entre otras.
La interfaz de usuario incorpora un panel por cada tecnología conteniendo los principales indicadores de desempeño de la red. Cada KPI es representado usuando ayudas visuales que le facilitan evaluar rápidamente el estado actual de la red e identificar cualquier incremento en el número de casos de degradación.
Cuando un algoritmo detecta las celdas con peor desempeño según cierto KPI (por citar, throughput), almacena dichas celdas en una tabla. La interfaz de usuario disponibiliza capacidades de filtrado que un ingeniero puede aprovechar para ordenar la tabla en un instante de acuerdo a su criterio. Por ejemplo, el mismo puede ordenar dicha tabla de acuerdo a la degradación absoluta o porcentual de las celdas, esto es, priorizar las celdas con la disminución más alta de throughput entre todas ellas o, colocar en primer lugar las celdas con la reducción porcentual más alta de throughput con respecto a sus valores esperados.
Existen también filtros para desplegar solamente las celdas pertenecientes a un ingeniero y/o, ubicados en una ciudad dada y/o, detectectadas recientemente o hace más de dos semanas.
Además, note que las celdas cuyos problemas de performance han sido resueltos luego de ajustes o sin intervención técnica (en caso de degradaciones temporales, tales como conciertos o eventos muy concurridos) son eliminadas automáticamente de la tabla luego de un periodo razonable de tiempo.
Cuando un algoritmo detecta las celdas con peor desempeño según cierto KPI (por citar, throughput), almacena dichas celdas en una tabla. La interfaz de usuario disponibiliza capacidades de filtrado que un ingeniero puede aprovechar para ordenar la tabla en un instante de acuerdo a su criterio. Por ejemplo, el mismo puede ordenar dicha tabla de acuerdo a la degradación absoluta o porcentual de las celdas, esto es, priorizar las celdas con la disminución más alta de throughput entre todas ellas o, colocar en primer lugar las celdas con la reducción porcentual más alta de throughput con respecto a sus valores esperados.
Existen también filtros para desplegar solamente las celdas pertenecientes a un ingeniero y/o, ubicados en una ciudad dada y/o, detectectadas recientemente o hace más de dos semanas.
Además, note que las celdas cuyos problemas de performance han sido resueltos luego de ajustes o sin intervención técnica (en caso de degradaciones temporales, tales como conciertos o eventos muy concurridos) son eliminadas automáticamente de la tabla luego de un periodo razonable de tiempo.
Cuando un algoritmo detecta las celdas con peor desempeño según cierto KPI (por citar, throughput), almacena dichas celdas en una tabla. La interfaz de usuario disponibiliza capacidades de filtrado que un ingeniero puede aprovechar para ordenar la tabla en un instante de acuerdo a su criterio. Por ejemplo, el mismo puede ordenar dicha tabla de acuerdo a la degradación absoluta o porcentual de las celdas, esto es, priorizar las celdas con la disminución más alta de throughput entre todas ellas o, colocar en primer lugar las celdas con la reducción porcentual más alta de throughput con respecto a sus valores esperados.
Existen también filtros para desplegar solamente las celdas pertenecientes a un ingeniero y/o, ubicados en una ciudad dada y/o, detectectadas recientemente o hace más de dos semanas.
Telko Manager® no solamente le informa sobre cuáles celdas podrían tener un inconveniente de desempeño, sino también le ayuda a identificar las causas de la degradación. Esto se consigue desplegando varios gráficos con indicadores relacionados al problema y sub-contadores. A modo de ejemplo, cuando analiza una celda GSM con pérdida de tráfico, varios gráficos son creados automáticamente. Uno de ellos es la figura de arriba que muestra que la disminución de tráfico está afectando todas las bandas de frecuencia. Otros gráficos creados mostrarían que una reducción de cobertura o un TRX indisponible está causando el inconveniente.
Cuando analiza las causas de un problema, puede obtener información muy útil con un solo click. Por ejemplo, puede observar la fórmula del KPI en cuestión y determinar cuáles sub-KPIs podrían estar afectando el desempeño de la celda. Adicionalmente, puede chequear el perfil de la celda para conocer sus parámetros de red, su tráfico diario y su revenue promedio por usuario (cuyo acrónimo en inglés es ARPU). Además, se reporta el percentil de tráfico para entender cuán importante es una celda comparada con las otras. Por citar, un percentil de 90% significa que la celda tiene más volumen de tráfico que el 90% de las celdas en la red.
Estos datos le ayudarán a establecer prioridades entre celdas con degradación de performance similar teniendo en cuenta la importancia del volumen de tráfico y el revenue en cuestión antes de iniciar una tarea de optimización o de agendar una visita técnica al sitio.
Cuando analiza las causas de un problema, puede obtener información muy útil con un solo click. Por ejemplo, puede observar la fórmula del KPI en cuestión y determinar cuáles sub-KPIs podrían estar afectando el desempeño de la celda. Adicionalmente, puede chequear el perfil de la celda para conocer sus parámetros de red, su tráfico diario y su revenue promedio por usuario (cuyo acrónimo en inglés es ARPU). Además, se reporta el percentil de tráfico para entender cuán importante es una celda comparada con las otras. Por citar, un percentil de 90% significa que la celda tiene más volumen de tráfico que el 90% de las celdas en la red.
Telko Manager® puede calcular y desplegar una lista de vecinos cuando usted sospecha que otra celda, en el mismo nodo o un nodo vecino, también puede estar afectada por una degradación de performance. Esto le ahorrará una cantidad considerable de tiempo ya que puede chequear KPIs de celdas vecinas con unos pocos clicks y evaluar rápidamente la magnitud del problema.
Puede crear gráficos personalizados para revisar más KPIs de los que son automáticamente agregados en los casos de degradación para encontrar las causas. Así mismo, puede agrupar celdas en clusters y revisar su performance en conjunto. Adicionalmente, las celdas pueden ser agrupadas de acuerdo a varios criterios (por responsable de las mismas, por ciudad o estado) teniendo como objetivo analizar y comparar sus desempeños.