ОГЛЯД МЕХАНІЗМІВ ROOT CAUSE АНАЛІЗУ ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНИХ МЕРЕЖ - Власенко , В.В.; Міночкін , Д.А. (Збірник наукових праць Військового інституту Київського національного університету імені Тараса Шевченка, 2024)
Телекомунікаційні мережі є невід’ємною частиною сучасного інформаційного суспільства, забезпечуючи передачу даних та спілкування між мільйонами користувачів по всьому світу. Складність та масштаби цих мереж постійно зростають, що підвищує вимоги до їх надійності та стабільності. Одним з ключових завдань у забезпеченні ефективної роботи телекомунікаційних мереж є виявлення та усунення першопричин збоїв і аномалій, які можуть суттєво вплинути на якість обслуговування кінцевих користувачів. Аналіз першопричин (RCA) є потужним інструментом для виявлення першопричин проблем, запобігання їх повторенню та підвищення загальної надійності телекомунікаційних мереж. У статті представлено детальний огляд сучасних методів та інструментів RCA, що використовуються в телекомунікаційних мережах. Зокрема, розглядаються такі методи, як аналіз діаграми «риб’яча кістка», метод «п’яти причин», аналіз дерева несправностей, а також застосування машинного навчання для аналізу великих об’ємів даних. Кожен з цих підходів має свої переваги та недоліки, а їх комплексне використання дозволяє підвищити точність та ефективність виявлення першопричин проблем. Практичні приклади демонструють ефективність застосування різних методів RCA для вирішення конкретних проблем в телекомунікаційних мережах. Наприклад, використання аналізу діаграми «риб’яча кістка» та методу «п’яти причин» дозволяє виявити основні причини затримок у роботі мережі та проблеми з обладнанням на базових станціях. Впровадження систем прогнозування відмов на основі машинного навчання значно підвищує надійність мережі, дозволяючи на ранніх стадіях виявляти потенційні проблеми та вживати необхідних технічних заходів. Окреслено перспективи розвитку RCA в телекомунікаційних мережах. Основна увага приділяється розробці адаптивних і самонавчальних машинних систем, здатних динамічно реагувати на зміну мережевих умов. Використання більш складних алгоритмів штучного інтелекту та інструментів прогнозування потенційних проблем дозволить суттєво підвищити ефективність RCA та забезпечити високу якість телекомунікаційних послуг.