ОГЛЯД МЕХАНІЗМІВ ROOT CAUSE АНАЛІЗУ ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНИХ МЕРЕЖ

Власенко, В.В.; Міночкін, Д.А.

doi:10.17721/2519-481X/2024/83-06

ОГЛЯД МЕХАНІЗМІВ ROOT CAUSE АНАЛІЗУ ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНИХ МЕРЕЖ

Тип публікації :

Стаття

Дата випуску :

2024

Автор(и) :

Власенко, В.В.

Міночкін, Д.А.

Мова основного тексту :

Ukrainian

eKNUTSHIR URL :

https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/23398

DOI :

10.17721/2519-481X/2024/83-06

Журнал :

Збірник наукових праць Військового інституту Київського національного університету імені Тараса Шевченка

Випуск :

83

ISSN :

2524-0056

Початкова сторінка :

58

Кінцева сторінка :

64

Цитування :

[APA 7] Власенко, В., & Міночкін, Д. (2024). ОГЛЯД МЕХАНІЗМІВ ROOT CAUSE АНАЛІЗУ ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНИХ МЕРЕЖ. Збірник наукових праць Військового інституту Київського національного університету імені Тараса Шевченка, (83), 58–64. https://doi.org/10.17721/2519-481X/2024/83-06

[ДСТУ] Власенко В., Міночкін Д. ОГЛЯД МЕХАНІЗМІВ ROOT CAUSE АНАЛІЗУ ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНИХ МЕРЕЖ. Збірник наукових праць Військового інституту Київського національного університету імені Тараса Шевченка. 2024. № 83. С. 58—64. DOI: 10.17721/2519-481X/2024/83-06 (дата звернення: 25.07.2026).

Телекомунікаційні мережі є невід'ємною частиною сучасного інформаційного суспільства, забезпечуючи передачу даних та спілкування між мільйонами користувачів по всьому світу. Складність та масштаби цих мереж постійно зростають, що підвищує вимоги до їх надійності та стабільності. Одним з ключових завдань у забезпеченні ефективної роботи телекомунікаційних мереж є виявлення та усунення першопричин збоїв і аномалій, які можуть суттєво вплинути на якість обслуговування кінцевих користувачів. Аналіз першопричин (RCA) є потужним інструментом для виявлення першопричин проблем, запобігання їх повторенню та підвищення загальної надійності телекомунікаційних мереж. У статті представлено детальний огляд сучасних методів та інструментів RCA, що використовуються в телекомунікаційних мережах. Зокрема, розглядаються такі методи, як аналіз діаграми «риб'яча кістка», метод «п'яти причин», аналіз дерева несправностей, а також застосування машинного навчання для аналізу великих об’ємів даних. Кожен з цих підходів має свої переваги та недоліки, а їх комплексне використання дозволяє підвищити точність та ефективність виявлення першопричин проблем. Практичні приклади демонструють ефективність застосування різних методів RCA для вирішення конкретних проблем в телекомунікаційних мережах. Наприклад, використання аналізу діаграми «риб'яча кістка» та методу «п'яти причин» дозволяє виявити основні причини затримок у роботі мережі та проблеми з обладнанням на базових станціях. Впровадження систем прогнозування відмов на основі машинного навчання значно підвищує надійність мережі, дозволяючи на ранніх стадіях виявляти потенційні проблеми та вживати необхідних технічних заходів. Окреслено перспективи розвитку RCA в телекомунікаційних мережах. Основна увага приділяється розробці адаптивних і самонавчальних машинних систем, здатних динамічно реагувати на зміну мережевих умов. Використання більш складних алгоритмів штучного інтелекту та інструментів прогнозування потенційних проблем дозволить суттєво підвищити ефективність RCA та забезпечити високу якість телекомунікаційних послуг.

Ключові слова :

телекомунікації надійність мереж аналіз збоїв машинне навчання прогнозування проблем стабільність системи якість обслуговування обсяг даних діагностика мереж telecommunications network reliability failure analysis machine learning problem prediction system stability service quality data volume network diagnostics

Файл(и) :

Завантажити

Формат :

Adobe PDF

Розмір :

319.65 KB

Контрольна сума :

(MD5):eb02eeb75e058cb6001944761906f7fe

Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International