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텔레콤 네트워크 성능 모니터링 참조 아키텍처

이 아키텍처는 통신 분야에서 일반적인 네트워크 성능 모니터링 사용 사례를 위한 일반적인 업계 소스와 싱크와의 통합을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이것은 레이크하우스 아키텍처 전반에 걸쳐 최고의 실무 디자인 패턴을 개요로 제시합니다.

Reference architecture with Databricks product elements overlaid on top of industry data sources and sinks.

미래의 통신사가 되어보세요

네트워크 성능 및 고객 경험 분석을 대규모로 가능하게 하는 통신 아키텍처를 구축하세요.

  1. 데이터 수집
    RAN, 전송, 코어, 애플리케이션 프로브 및 BSS/OSS 인터페이스에서의 주요 네트워크 KPI는 확장 가능한 스트리밍 및 배치 파이프라인을 통해 수집됩니다. 프로토콜은 정규화되며 가벼운 PII 필터링이 가장자리에서 적용됩니다.
  2. 레이크하우스 저장 및 속도 계층
    통합 레이크하우스 아키텍처는 실시간 및 이력 분석을 모두 지원합니다. 속도 계층은 실시간 KPI 분석, 장애 감지 및 알림을 가능하게 하며, 원시 데이터는 Bronze 테이블에 유지되고, Silver 테이블에서는 풍부하게 만들어지며, Gold 계층에서는 깊은 분석을 위해 준비됩니다.
  3. 특징 공학 및 모델 훈련
    실시간 특징 서빙은 저지연 분석을 지원하며, 과거 데이터는 지속적인 모델 훈련과 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 피드를 제공합니다. ML 파이프라인은 이상 탐지, 혼잡 예측 및 네트워크 최적화와 같은 사용 사례에 최적화되어 있습니다.
  4. BI 및 네트워크 운영 보고서
    네트워크 성능 및 경험 품질 지표는 전통적인 BI 도구와 AI가 향상된 대시보드를 통해 표시됩니다. 실시간 분석은 Databricks와 통합되어 폐쇄형 루프 운영 및 결정 자동화에 사용됩니다.
  5. 모델 서빙 및 MLOps
    모델은 배치, 스트림, 실시간, 엣지 및 온-프레미스 환경에 배포되며, 네트워크 지연 및 성능 요구 사항에 맞춰집니다. MLOps 관행은 강력한 모니터링, 설명 가능성 및 거버넌스를 보장합니다.

 

장점

이 아키텍처는 통신 분석 및 AI를 위한 확장 가능하고, 모듈식이며 미래에 대비한 기반을 제공합니다. 스트리밍 및 배치 데이터를 통합하고, 실시간 분석과 모델 배포를 통합하고, 비즈니스 인텔리전스와 AI 기반 자동화를 모두 가능하게 함으로써, 운영 모니터링과 전략적 통찰 사이의 격차를 메웁니다.

멀티클라우드, 온-프레미스 및 엣지 배포 에 대한 기본 지원과 거버넌스, 관찰 가능성 및 라인리지 가 내장된 이 시스템은 통신 운영자에게 다음을 가능하게 합니다:

  • 문제를 미리 감지하고 해결하기
  • 네트워크 성능을 지속적으로 최적화하십시오
  • 고객 경험을 지능적으로 향상시키십시오
  • 통찰력과 의사결정에 대한 시간을 가속화하십시오

통신 네트워크가 인프라와 경험 플랫폼인 세상에서, 이 Databricks 기반 아키텍처는 단순히 따라잡는 것이 아니라 선도하고 있음을 보장합니다.

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