Vi inledde ett samarbete med vår kund Lunet och det svenska forskningsinstitutet RISE under 2020 för att utforska hur man kan använda AI/maskininlärning för att analysera driftdata. Målet var att använda den nyligen introducerade strömmande telemetridatan från våra accesswitchar för att öka tillgängligheten och förenkla driften av fiberaccessnät.

Streaming av telemetridata har fördelen jämfört med traditionell datainsamling, t.ex. SNMP, att den sker i nära realtid, vilket gör det möjligt att identifiera ett bredare spektrum av nätverksproblem. Datapunkter som bitrate har dock en komplex struktur och varierar bland annat över tid på dygnet, veckodag, säsong och specifika händelser, vilket innebär att fasta tröskelvärden inte kan användas för att identifiera avvikelser. Det är här AI och mer specifikt maskininlärning tillhandahåller de verktyg som krävs för att hitta fingeravtrycken från olika felsituationer.

Projektet utvidgades 2020 då det blev en del av det Celtic-Next-stödda paneuropeiska flaggskeppsprojektet AI-NET, som omfattade 98 organisationer från 7 länder. Waystreams samarbete utökades med AI-experter från det svenska SME Savantic och det tyska Fraunhofer Heinrich Hertz Institute.

Projektet genomfördes som ett fältförsök i ett live-nätverk där mer än 1 400 Waystream access-switchar i Lunets öppna accessnätverk levererade data i nära realtid till en AI-baserad dataanalytisk pipeline som konstruerats av Savantic. Studierna omfattade bland annat jämförelser av maskininlärningsalgoritmer, pipelinekapacitet och fördelar med data i nära realtid.

Resultatet har spridits vid flera konferenser, bland annat Denog15 i Berlin och SNCNW i Linköping. Tillsammans med det övergripande AI-NET-programmet vann det CELTIC-NEXT Innovation Award för 2024.

"Projektet har bland annat visat på fördelarna med nära realtidsdata jämfört med traditionell datainsamling, och erfarenheterna från projektet kommer att vara viktiga både vad gäller funktionalitet i produkter och samarbete med teknik- och produktpartners", säger Johan Sandell, CTO på Waystream.

Vill du veta mer om vårt AI-projekt?

Se dokumentet "SNCNW2024 On the use of streaming telemetry data for network health monitoring and anomaly detection" för ytterligare läsning.