Titulo Estágio
008-G-053_2011_SSN2 Analise de eventos complexos para deteccao de padroes anomalos em dados massivos de telecomunicacoes
Área Tecnológica
Comunicação Telemática
Local do Estágio
AVEIRO
Enquadramento
Este estágio enquadra-se na direcção SSN (Sistemas de Suporte ao Negócio) mais propriamente na divisão SSN1 (Optimização do negócio) aonde decorre um ambicioso projecto, envolvendo mais de 60 colaboradores, para a construção da próxima geração de sistemas da área funcional dos BSS (Business Support Systems) para operadores de telecomunicações. O grupo de Optimização do Negócio, tem a seu cargo as actuais soluções de BI da PT Inovação, e a sua evolução em termos de desempenho, produtização, diminuição de custos de desenvolvimento e expansão da sua funcionalidade. Este estágio enquadra-se no trabalho desse grupo, e irá contribuir para a expansão da funcionalidade dotando estas soluções de componentes de alerta proactivos sobre os processos de negócio considerados mais relevantes (e.g. processo de recargas).O projecto consistirá, após uma fase inicial de contacto com os conceitos e entidades presentes nos BSS dos CSPs e do entendimento do problema em quastão, de uma etapa de análise e exploração das tecnologias e frameworks disponiveis no mercado e passiveis de serem usadas para o efeito. Após essa fase de estudo, e mediante a escolha das tecnologias e frameworks deverá ser efectuada a concepção desenho e implementação de um protótipo destinado à deteção de situações irregulares contidas nos dados para agilização da função de monitoria e promoção de atuação corretiva mais eficiente e atempada, com vista à posterior integração na actual oferta de BI da PT Inovação
Objetivo
A presente proposta de estágio visa a construção de uma Framework, com vista à deteção de situações irregulares contidas nos dados da actividade de negocio dos operadores de telecomunicações. A detecção destas situaçoes permite a agilização da função de monitoria e a capacidade de actuação corretiva mais eficiente e atempada.
O desafio deste projecto, está associado ao processamento de grandes volumes de dados em near real time, e á definição dos limites da normalidade que devem tomar em conta factores dinâmicos como sazonalidade diária, semanal, anual e outros factores correlacionados com as actividades em observação.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
Estudo e formação sobre os conceitos base:
Ambientação às ferramentas e metodologias do projecto;
Estratégias e padrões para a Integração de dados;
1-Integração na equipa de desenvolvimento de soluções de Business Intelligence e familiarização com os requisitos funcionais e não funcionais subjacentes a um sistema de BI.
2-Levantamento do estado de arte ao nível de frameworks e tecnologias existentes no mercado com relevância para o problema.
Estudo do estado da arte na área.
Plano de Trabalhos - Semestre 2
3-Análise do problema e identificação de abordagens.
4-Avaliação e selecção das abordagens
5-Concepção, desenho e desenvolvimento de protótipo
5-Elaboração de relatório final;
6-Elaboração de relatório final.
Condições
Processo de Selecção: Entrevista Inova-Ria - PROGRAMA GENIUS
Os alunos interessados deverão enviar CV para regina@inova-ria.pt e vera-l-santos@ptinovacao.pt
Observações
Competências Técnicas: Engenharia informática,
Aspetos inovadores :
Este trabalho será usado como suporte a uma tese de doutoramento actualmente em curso na Universidade de Coimbra. Esta tese tem como objectivo a definição de padroes de normalidade, apoiada no comportamento passado e nos factores externos com impacto nas actividades observadas (e.g. a hora do dia).
A inovação mais relevante aqui é no entanto a capacidade de informar pro-activamente os utilizadores das ferramentas de BI, de ocurrências de desvios da normalidade e que em muitos casos requerem intervenção correctiva. O conhecimento sobre estas situações, hoje é apenas por inspecção visual directa de operadores humanos, ou por consequências que advêm da situação anormal.
Ferramentas a utilizar :
A escolhas das ferramentas e tecnologias a utilizar, serão alvo do ambito do proprio projecto.
Referências bibliográficas :
BRUTLAG, J. “Aberrant Behavior Detection in Time Series for Network Monitoring”. In ,Proceeding of LISA. 2000, 139-146
http://cricket.sourceforge.net/aberrant/lisa2000_paper.pdf
GRAY, J., BOSWORTHE, A., AND PIRAHESH H., 1996. “Data Cube: A Relational Aggregation Operator Generalizing Group-by, Cross-Tab, and Sub-Totals”. In Proceedings of the Twelfth International Conference on Data Engineering, February 1996, STANLEY Y. W. SU, Eds., 152-159.
DEMERS, A., GEHRKE, J., PANDA, B., RIEDEWALD, M., SHARMA, V., AND WHITE, W., 2007. “Cayuga: A General Purpose Event Monitoring System”. In Proceeding of the 2007 ACM SIGMOD international conference on Management of data, June 2007, ACM, New York, NY, 11-14.
Mendes M., Bizarro P., Marques P., “A Performance Study of Event Processing Systems”, http://www.tpc.org/tpctc2009/tpctc2009-16.pdf, 2009
Orientador
Maria Manuel Castro
maria-m-castro@ptinovacao.pt 📩