Titulo Estágio
2020_N20 Representação georreferenciada de dados de desempenho e qualidade de serviço em redes de telecomunicações.
Áreas de especialidade
Sistemas Inteligentes
Local do Estágio
Aveiro
Enquadramento
IDI - Áreas Chave:Digital Servives & Plataforms
Evolução das capacidades de visualização de informação de indicadores de desempenho e qualidade de serviço com contexto temporal. Criar mecanismos dinâmicos para definição de layers de visualização de Indicadores a partir de modelos em estrela e respetivos meta-modelos. Estudo de formas de representação simultânea de diferentes indicadores para as mesmas coordenadas geográficas. Forma de representação de indicadores com elevada densidade espacial. Cenários BigData. Desenvolvimento de tools de análise de dados a partir de representações georreferenciadas.
Objetivo
Num negócio altamente competitivo, com margens cada vez menores e com um cenário de ameaça real dos OTT (Over The Top) dominados pelos gigantes mundiais, os operadores de telecomunicações tem como necessidade premente diferenciarem-se pela qualidade dos serviços que oferecem. As preocupações de qualidade de serviço têm vindo a evoluir de um domínio de Quality of Service (QoS) para um domínio de Quality of Experience (QoE). Saber como os clientes experienciam os serviços do operador controlando de forma precisa “como”, “quando” e “onde” são utilizados os serviços é um desafio para os atuais sistemas de gestão, introduzindo novos paradigmas de monitoração da atividade dos clientes com a rede/operador. Uma gestão completa assegurando que todos os pontos de contacto dos clientes com o
operador são monitorizados de forma a manter elevados padrões de qualidade fez nascer uma nova disciplina atualmente muito considerada em todos os operadores - o Customer Experience Management (CEM). Este interesse faz com que as ferramentas complementarmente à monitorização das redes, cada vez monitorizem mais aspetos de utilização de serviços, o que faz explodir a quantidade de dados a tratar. Pretende-se criar mecanismos dinâmicos de visualização de informação georreferenciada, para auxiliar as análises atuais e simplificar os atuais processos. Pretende-se também com este projeto estudar e propor formas de representação georreferenciada dos indicadores do domínio do produto Altaia (produto da Altice Labs).
Plano de Trabalhos - Semestre 1
Fase 1 - Estado do produto e estado da arte:
• Estudo do produto Altaia e dos seus requisitos funcionais e de desempenho
• Estudo de modelos em estrela e séries temporais
• Estudo das ferramentas Geoserver e Openlayers
• Estudo de soluções para representação georreferenciada de dados com contexto temporal
• Estudo e proposta de visualizações para representação simultânea de indicadores co-localizados
• Estudo e proposta de visualizações alternativas para informação georreferenciada (ranks espaciais, agregações, heat maps, etc.)
• Relatório Intercalar
Plano de Trabalhos - Semestre 2
Fase 2 - Implementação das soluções propostas:
• Adaptar atual modelo e mecanismo de coleta/inserção de informação para suportar estrelas com dimensões georreferenciadas
• Gerar dinamicamente layers de visualização a partir de meta-modelos de informação:
A atual definição dos layers de visualização é estática e necessita de intervenção humana para reconfiguração, não permitindo ao utilizador final aceder de forma automática às alterações efetuadas ao modelo de dados. Pretende-se implementar um mecanismo de geração dinâmica da definição dos layers, através da meta-informação existente no produto.
• Definição de Layers de agregação espacial
Gerar dinamicamente layers de agregação espacial com menor detalhe, para suportar zoom/drill com bom desempenho para o utilizador final.
• Implementar solução proposta para visualização de dados com contexto temporal
• Implementar solução proposta para representação simultânea de indicadores co-localizados
• Implementar uma ou mais das soluções propostas para visualização alternativas de informação georreferenciada
• Implementar visualização de indicadores para agregações espaciais ad hoc (consulta de agregações dinâmicas para polígonos definidos pelo utilizador)
• Relatório Final
Condições
Integração de uma Bolsa de Investigação - Programa GENIUS /Inova-Ria - durante a realização do projeto de Dissertação - Integração numa equipa de I&D da Empresa Altice Labs .
Os alunos interessados deverão enviar para genius@inova-ria.pt ao cc Dra Regina Maia Sacchetti (963618710).
• Curriculum Vitae;
• Disciplinas realizadas até ao momento com médias ; simples documento eletrónico, que poderá obter no portal académico .
Processo de Seleção: Entrevista Inova-Ria - PROGRAMA GENIUS na qual fará parte o Orientador do projeto de forma a eslarecer a temática envolvida.
• média prevista de 13,5 - 14 valores (média linear entre licenciatura e mestrado);
• Indicação de áreas de interesse.
Tipologia da Bolsa= BI de valor 798€
Observações
Competências Chave Requeridas:• Modelação de dados. • Bases de dados relacionais. • BigData. • Programação em Java. • Programação Web (JavaScript, Html, CSS). • GIS. • Boa capacidade de investigação e capacidades analíticas.
Ferramentas a utilizar:Java, JavaScript, CSS, Html, Oracle, PostgreSQL, GeoServer, OpenLayers, Linux, Maven, svn, JIRA, Wiki.
Aspetos inovadores:~
Estado da arte de mecanismos de visualização georreferenciada
Representação georreferenciada de séries temporais.
Orientador
Pedro Miguel Neves
PCarv@alticelabs.com 📩