Alarms correlation in telecommunication networks

Anne Bouillard 1, 2, 3 Aurore Junier 4 Benoit Ronot 5
3 DYOGENE - Dynamics of Geometric Networks
DI-ENS - Département d'informatique de l'École normale supérieure, ENS Paris - École normale supérieure - Paris, Inria Paris-Rocquencourt, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR8548
4 SUMO - SUpervision of large MOdular and distributed systems
Inria Rennes – Bretagne Atlantique , IRISA-D4 - LANGAGE ET GÉNIE LOGICIEL
Résumé : De nos jours, les systèmes de télécommunication deviennent de plus en plus complexes, générant une quantité d'alarmes énorme qui ne peut être efficacement gérée par un humain. Le problème est de détecter en temps-réel des combinaisons d'alarmes décrivant un problème. Dans cet article, nous présentons un puissant algorithme heuristique construisant un graphe de dépendances contenant des motifs d'alarmes. Plus précisément, cet algorithme est capable d'extraire des motifs à partir d'un flot d'alarmes observées en ayant un faible impact sur les performances des systèmes de management. Tout d'abord, cet algorithme est très pertinent pour détecter des problèmes temps-réel car il délivre des motifs d'alarmes concis. Deuxièmement, il permet une analyse proactive de la santé du réseau par l'extraction de la tendance générale d'un réseau. Nous testons notre algorithme sur un ensemble d'alarmes généré par un réseau optique d'un opérateur existant. Nous avons immédiatement trouvé des résultats similaires à ceux obtenus, pour cet opérateur, par les experts du service client d'Alcatel-Lucent.
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Rapport
[Research Report] RR-8321, INRIA. 2013, pp.17
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Contributeur : Aurore Junier <>
Soumis le : mercredi 26 juin 2013 - 20:02:42
Dernière modification le : mardi 16 janvier 2018 - 15:54:22
Document(s) archivé(s) le : vendredi 27 septembre 2013 - 10:40:48

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Anne Bouillard, Aurore Junier, Benoit Ronot. Alarms correlation in telecommunication networks. [Research Report] RR-8321, INRIA. 2013, pp.17. 〈hal-00838969〉

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