Inteligencia del dato aplicada al negocio de las telecomunicaciones

Bilbao, 22 de noviembre de 2016 Bilbao, 2016ko azaroak 22

BIG DATA

SMART DATA

DATOS ¿QUÉ?

INTELIGENCIA ¿CÓMO?

VALOR DIFERENCIACIÓN

¿CÓMO CONVENCER A NEGOCIO?

¿CÓMO PODEMOS APORTAR VALOR A

LOS CLIENTES?

PASO A PASO

x2.5 year-on-year

CASO1: Widget consumo de datos en T.R.

CASO2: Prevención de averías en red

¿CÓMO PODEMOS APORTAR VALOR A TERCEROS CON LOS

DATOS?

http://replicate-project.eu/

Este proyecto ha recibido fondos del programa de investigación e innovación H2020 de la Unión Europea en el marco del contrato nº 691735

Este proyecto ha recibido fondos del programa de investigación e innovación H2020 de la Unión Europea en el marco del contrato nº 691735

2754 979

4534 1198

22 de noviembre de 2017 +1 -1

SMART MOBILITY

*ESTE MAPA ES UNA

SIMULACIÓN

Este proyecto ha recibido fondos del programa de investigación e innovación H2020 de la Unión Europea en el marco del contrato nº 691735

¿PREGUNTAS?

Inteligencia del dato al servicio de las telecomunicaciones: Añadiendo valor a la experiencia de usuario

Iñigo Sanchez, Twitter: @zylkindustry, @espolex

Quiénes somos

www.zylk.net @zylkindustry

Euskaltel

λ Al rededor de 150 millones de eventos/día ingeridos en Apache Kafka

λ 100 cores, 300 GB de memoria, 4 TB HDFS storage

Hortonworks

Tecnologías

Euskaltel λ Objetivo: Disponer de un sistema de detección de eventos en tiempo real, a fin de mejorar la experiencia de usuario gracias al matenimiento predictivo

El dato en las telecomunicaciones

λ Representación como una serie temporal - #peticiones - #fallos - #código error - …

λ Análisis: detección de fallos a partir umbrales, obtenidos a partir de un periodo sin fallos

Ejemplo: Código

λ #peticiones (LTE & Wifi Kalean): millones de conexiones por día λ Análisis código éxito (OK)

Los umbrales no siempre funcionan

λ 

KO OK

Detección de outliers

λ Estadísticos en ventanas de tiempo

λ Algoritmos de regresión

ARQUITECTURA

Arquitectura Multicapa

λ API Gateway (EAG)

λ API Datos (Flink)

λ Microservicios

λ Lambda (Kafka, Hbase)

λ API Ingesta (Nifi)

Ingesta: Apache Nifi

λ Procesos ETL

λ BackPressure Control & Guaranteed delivery

Arquitectura Lambda

Microservicios

APID: Procesos distribuidos

λ Programación funcional

λ Analítica avanzada

λ Ventanas

λ Heurísticos

λ Algoritmos de ML

Windows

λ Windows

λ Tolerancia a fallos

Servicios más eficientes

Mejora la experiencia de usuario

¿ Cómo ?

Hacia donde: la unión hace la fuerza

¿PREGUNTAS?

ESKERRIK ASKO!

¡MUCHAS GRACIAS!

Ángel Barrio Martínez Responsable de Seguridad de TI abmartinez@euskaltel.com Euskaltel, S.A. :@geekburu http://www.linkedin.com/in/abmartinez

Iñigo Sánchez Méndez Big Data Engineer Zylk isanchez@zylk.net Zylk Advance Analytics :@espolex, @zylkindustry https://es.linkedin.com/in/spolex

¿Por qué Flink?

API Datos

Time & Windows

λ Event time

λ Processing time

λ Ingestion time

API Gateway

λ EAG

λ Datos agregados y anonimizados