Titulo Estágio
Network Health: Intelligent MVNO Outages Understanding, Detection and Self-Healing
Áreas de especialidade
Sistemas Inteligentes
Comunicações, Serviços e Infraestruturas
Local do Estágio
Remoto
Enquadramento
A Truphone posiciona-se no mercado das telecomunicações como um enabler de conectividade inteligente para parceiros como a Apple, Netflix, Tesla, entre outras. As redes de telecomunicações são compostas de um conjunto amplo de serviços complexos e interdependentes. Além disso, ainda existem diversos serviços com intervenção manual de operadores. Neste contexto, falhas podem ter um impacto grave, traduzido na falta de conectividade para cidadãos e empresas, nomeadamente para serviços onde a conectividade é, cada dia mais, um fator crítico para o normal funcionamento.
Objetivo
1. Estudar e categorizar histórico de outages (interrupções de serviço) da Truphone.
2. Selecionando um tipo de outage criar um processo automatizado de análise aos dados disponíveis para a sua deteção e alerta, idealmente com antecedência.
3. Com base em expert knowledge de especialistas Truphone desenvolver um procedimento automático de recovery/self-healing para o outage trabalhado, ou seja, que aquando da deteção da potencial interrupção de serviço haja proativamente em conformidade antes ou depois do incidente (idealmente antes).
Plano de Trabalhos - Semestre 1
1. Estudo do estado da arte global relativo a outages em redes de telecomunicações celulares
2. Estudo preliminar do histórico de outages da Truphone
3. Definição da abordagem à investigação
4. Definição do plano de trabalhos
5. Escrita da proposta de tese
Plano de Trabalhos - Semestre 2
1. Estudo aprofundado do histórico de outages da Truphone, recorrendo a dados existentes em conjunto com técnicas de user-centered research
2. Categorizar outages verificados
3. Investigar e desenvolver mecanismo de deteção de um outage caraterizado com base em streaming de dados existente
4. Investigar e desenvolver mecanismo de recovery/self-healing de um outage caraterizado, automatizando um processo que tipicamente seria manual num mecanismo de human brain-like cognition.
5. Testar e avaliar os resultados do desenvolvimento
6. Redação da dissertação e disseminação de resultados (salvaguardando qualquer proteção de PI resultante)
Condições
- Será fornecida ao aluno uma bolsa nos 6 meses do 2º semestre de acordo com os valores da FCT (835,98€ / mês).
- Será disponibilizado o equipamento necessário à execução dos trabalhos (p.e. portátil)
- A dissertação será feita em trabalho remoto com potenciais visitas pontuais aos escritórios da Truphone em Lisboa ou Porto. Consoante o orientador da parte da universidade, o trabalho poderá ser desenvolvido num laboratório de investigação ao qual o mesmo esteja associado.
Observações
As fontes de dados a recorrer serão, para a categorização inicial, uma análise manual ou automatizada de um conjunto de relatórios de RCAs (root cause analysis) de outages verificados, os quais se encontram em tickets Jira e Pager Duty (com os nomes dos especialistas associados para alguma questão).
Após a categorização inicial, a seleção do tipo de outage a detetar / agir preventivamente / recuperar já deverá considerar os dados existentes para uma análise automática ao mesmo. Estes datasets serão os gerados pelos sistemas onde os outages em causa tiveram lugar (infraestrutura cloud ou onpremise, componentes de rede, geração de perfis de rede, ...). A elegibilidade do tipo de outage a detetar / agir preventivamente / recuperar será, assim, baseada na análise à disponibilidade dos dados existentes.
Esta dissertação, por se focar em pontos fracos (outages) da empresa, obrigará à assinatura de NDAs por parte do aluno e universidade, e uma análise cuidada por parte da empresa sobre a informação a publicar.
Orientador
João Afonso Vieira Casal
joao.casal@truphone.com 📩