JP2019521427A - 人工知能に基づくネットワークアドバイザー - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、短期及び長期のサービス品質問題を解決するために、無線キャリアネットワークの事前対応装置及びネットワークデータ分析を実行するための例示的な構造を示す。構造100は、データアダプダプラットフォーム116、ネットワークフィックスアプリケーション118及び人工知能モジュール122を含む。データアダプダプラットフォーム116、ネットワークフィックスアプリケーション118及び人工知能モジュール122は、1つ以上のコンピューティングノード126で行うことができる。コンピューティングノード126は、ワークロードの要求に従って拡張可能な分散処理ノードであり得る。様々な実施形態において、コンピューティングノード126は、デスクトップコンピューター、タブレットコンピューター、ラップトップコンピューター、サーバーなどのような汎用コンピューターを含むことができる。しかしながら、他の実施形態において、コンピューティングノード126は、仮想エンジン(VE)及び仮想私設サーバー(VPS)のような仮想機械の形態であり得る。コンピューティングノード126は、データが長期間格納されることができ、信頼性を保障するように複製され得る分散ストレージシステムにデータを格納することができる。従って、コンピューティングノード126は、データ処理及びデータ格納が要求に応じて調整され得るデータ及び処理冗長性(redundancy)を提供することができる。また、ネットワークの展開時に、データアダプダプラットフォーム116、ネットワークフィックスアプリケーション118及び人工知能モジュール122の作動上の完全さに影響を及ぼすことなく、新しいコンピューティングノード126がオンザフライで追加され得る。
図2は、短期及び長期のサービス品質問題を解決するために、無線キャリアネットワークの事前対応装置及びネットワークデータ分析を実行するデータアダプダプラットフォーム、ネットワークフィックスアプリケーション及び人工知能モジュールの様々なコンポーネントを示すブロック図である。データアダプダプラットフォーム116、ネットワークフィックスアプリケーション118及び人工知能モジュール122は、分散処理コンピューティングインフラストラクチャの1つ以上のコンピューティングノード126によって具現され得る。コンピューティングノード126の数は、データアダプダプラットフォーム116、ネットワークフィックスアプリケーション118、及び/または人工知能モジュール122のデータ処理要求に基づいて分散処理制御アルゴリズムによって拡大及び縮小され得る。例えば、ピーク性能データ処理時間中、ネットワークフィックスアプリケーション118の性能データ処理機能を行うコンピューティングノード126の数は、処理要求に基づいてオンザフライで拡大され得る。しかし、処理要求が中断されると、性能データ処理機能を行うコンピューティングノード126の数は、オンザフライで減少され得る。コンピューティングノード126の数のこのような拡大及び縮小は、処理要求に基づいて何度も何度も繰り返され得る。
図4〜図6は、サービス品質問題に関連する根本原因を予測し、ネットワークフィックス優先順位付けを提供するために、無線キャリアネットワークの事前対応装置及びネットワークデータ分析を実行するための例示的なプロセスを示す。各々のプロセスは、ハードウェア、ソフトウェア、またはそれらの組み合わせで具現され得る一連の動作を示す論理フロー図のブロックの集合として示される。ソフトウェアの脈絡において、ブロックは、1つ以上のプロセッサによって実行されるとき、列挙された動作を実行するコンピューター実行可能命令を示す。一般に、コンピューター実行可能命令は、特定の機能を実行するか、または特定の抽象データタイプを具現するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含むことができる。動作が記述される順序は、限定事項として解釈されるように意図されておらず、任意の数の記述されたブロックは、任意の順序で、及び/またはミラーで組み合わせてプロセスを具現することができる。説明のための目的として、本明細書におけるプロセスは、図1のアーキテクチャ100を参照して説明される。
主題は、構造的特徴及び/または方法の動作に特有の言葉で記載されたが、添付の特許請求の範囲に定義された主題は、前述の記載された特定の特徴または動作に必ずしも限定されないことを理解されたい。むしろ、記載された特定の特徴及び動作は、特許請求の範囲を実装する形式の例として開示される。
Claims (15)
- 実行時に1つ以上のプロセッサに動作を実行させるコンピューター実行可能命令を格納する1つ以上の非一時的コンピューター可読媒体であって、
前記動作は、
無線キャリアネットワークの少なくとも1つのユーザー装置及びネットワークコンポーネントに関連してネットワーク性能に関連する性能データを複数のデータソースから受信するステップと、
1つ以上の性能不良領域で前記ネットワーク性能に影響を及ぼす少なくとも1つの問題を識別するステップであって、前記問題が所定の閾値を下回るように前記性能データに悪影響を与えるステップと、
前記問題に関連する1つ以上の症状に基づいて前記ネットワーク性能に影響を及ぼす前記問題に対する予測された根本原因を決定するために、トレーニングされた機械学習モデルを使用して前記性能データを分析するステップであって、前記トレーニングされた機械学習モデルが、複数タイプの機械学習アルゴリズムを使用して前記性能データを分析し、前記性能データが特定の時間間隔中のリアルタイム性能データまたは非リアルタイム性能データを含むステップと、
ユーザーインターフェースを介する表示のために、前記予測された根本原因を提供するステップと、
前記ユーザーインターフェースを介して前記ネットワーク性能に影響を及ぼす前記予測された根本原因を少なくとも1つのユーザーに通知するステップと、を含む、1つ以上の非一時的コンピューター可読媒体。 - 前記性能データは、ネットワークコンポーネント性能データ、ユーザー装置性能データ、ソーシャルメディアデータ、警報データ、トラブルチケットデータ、または重要業績評価指標データのうちの1つ以上を含む、請求項1に記載の1つ以上の非一時的コンピューター可読媒体。
- 前記動作は、
前記予測された根本原因に基づいて前記問題を解決するために、前記トレーニングされた機械学習モデルを使用して少なくとも1つの一連の行動を推薦するステップと、
前記無線キャリアネットワークに影響を及ぼす潜在的な影響を決定するために、前記トレーニングされた機械学習モデルを使用して前記性能データを分析するステップと、
特定の順序で前記問題を解決するように前記一連の行動を具現するために、前記問題に対するネットワークフィックス優先順位付けを提供するステップと、をさらに含む、請求項1に記載の1つ以上の非一時的コンピューター可読媒体。 - 前記動作は、
前記予測された根本原因に基づいて前記問題を解決するために、前記トレーニングされた機械学習モデルを使用して少なくとも1つの一連の行動を推薦するステップと、
前記一連の行動に基づいて前記1つ以上の性能不良領域内の1つ以上のノードに行われた変更を検討するステップと、
予想された性能改善が達成されるかどうかを決定するために、前記ネットワーク性能を追跡するステップと、をさらに含む、請求項1に記載の1つ以上の非一時的コンピューター可読媒体。 - 前記予測された根本原因は、第1の予測された根本原因であり、
前記動作は、
少なくとも部分的にトレーニングエラー測定に基づいて、前記第1の予測された根本原因の精度が所定の閾値未満であると決定するステップと、
前記第1の予測された根本原因に関連する前記トレーニングエラー測定に基づいて、追加のタイプの機械学習アルゴリズムを使用して前記トレーニングされた機械学習モデルを再トレーニングさせるステップと、
前記ユーザーインターフェースを介する表示のために、第2の予測された根本原因を提供するステップと、をさらに含む、請求項1に記載の1つ以上の非一時的コンピューター可読媒体。 - 前記性能データを分析するステップは、特定の時間間隔で前記ユーザー装置のジオロケーションを追跡するステップと、前記予測された根本原因を決定するために、前記ジオロケーションに関連する前記性能データをさらに分析するステップと、を含む、請求項1に記載の1つ以上の非一時的コンピューター可読媒体。
- 実行時に1つ以上のプロセッサに動作を実行させるコンピューター実行可能命令を格納する1つ以上の非一時的コンピューター可読媒体であって、
前記動作は、
無線キャリアネットワークの少なくとも1つのユーザー装置及びネットワークコンポーネントに関連してネットワーク性能に関連する性能データを複数のデータソースから受信するステップと、
1つ以上の性能不良領域で前記ネットワーク性能に影響を及ぼす少なくとも1つの問題を識別するステップであって、前記問題が所定の閾値を下回るように前記性能データに悪影響を与えるステップと、
前記問題に関連する1つ以上の症状に基づいて前記ネットワーク性能に影響を及ぼす前記問題に対するソリューションを具現するための優先順位を決定するために、トレーニングされた機械学習モデルを使用して前記性能データを分析するステップであって、前記トレーニングされた機械学習モデルが複数のタイプの機械学習アルゴリズムを使用して前記性能データを分析し、前記性能データが特定の時間間隔のリアルタイム性能データまたは非リアルタイム性能データを含むステップと、
ユーザーインターフェースを介した表示のために、前記問題に対する1つ以上の根本原因を解決する前記ソリューションを具現するためのネットワークフィックス優先順位付けを提供するステップと、を含む、1つ以上の非一時的コンピューター可読媒体。 - 前記性能データを分析するステップは、前記問題に寄与する1つ以上のトップオフェンダーセルのリストを生成するために、様々なネットワークセルの性能を分析するステップを含む、請求項7に記載の1つ以上の非一時的コンピューター可読媒体。
- 前記性能データを分析するステップは、前記無線キャリアネットワークに影響を及ぼす潜在的な影響を決定するために、前記トレーニングされた機械学習モデルを使用して前記性能データを分析するステップを含む、請求項7に記載の1つ以上の非一時的コンピューター可読媒体。
- 前記性能データは、ネットワークコンポーネント性能データ、ユーザー装置性能データ、ソーシャルメディアデータ、警報データ、トラブルチケットデータ、または重要業績評価指標データのうちの1つ以上を含む、請求項7に記載の1つ以上の非一時的コンピューター可読媒体。
- 前記動作は、
前記1つ以上の根本原因に基づいて前記問題を解決するために、前記トレーニングされた機械学習モデルを使用して少なくとも1つの一連の行動を推薦するステップと、
前記ネットワークフィックス優先順位付けるに従って順序で前記一連の行動を具現するステップと、
前記一連の行動に基づいて行われた変更を検討するステップと
予想された性能改善が達成されるかどうかを決定するために、前記ネットワーク性能を追跡するステップと、をさらに含む、請求項7に記載の1つ以上の非一時的コンピューター可読媒体。 - 前記ネットワークフィックス優先順位付けは、第1のネットワークフィックス優先順位付けであり、
前記動作は、
前記第1のネットワークフィックス優先順位付けが最適ではないと決定するステップと、
前記ネットワークフィックス優先順位付けに関連するエラーに基づいて追加のタイプの機械学習アルゴリズムを使用して前記トレーニングされた機械学習モデルを再トレーニングさせるステップと、
前記ユーザーインターフェースを介した表示のために、第2のネットワークフィックス優先順位付けを提供するステップと、をさらに含む、請求項7に記載の1つ以上の非一時的コンピューター可読媒体。 - 前記性能データを分析するステップは、特定の時間間隔で前記ユーザー装置のジオロケーションを追跡するステップと、前記ネットワークフィックス優先順位付けを決定するために、前記ジオロケーションに関連する前記性能データを分析するステップと、を含む、請求項7に記載の1つ以上の非一時的コンピューター可読媒体。
- コンピューターで具現される方法であって、
1つ以上のコンピューティングノードで実行されるデータアダプダプラットフォームにおいて、無線キャリアネットワークのネットワークコンポーネント及びユーザー装置に関する性能データを複数のデータソースから受信するステップであって、前記性能データが、ネットワークコンポーネント性能データ、ユーザー装置性能データ、ソーシャルメディアデータ、警報データ、トラブルチケットデータ、または重要業績評価指標データのうちの1つ以上を含むステップと、
前記1つ以上のコンピューティングノードで実行されるネットワークフィックスアプリケーションにおいて、1つ以上の性能不良領域でネットワーク性能に影響を及ぼす少なくとも1つの問題を識別するステップであって、前記問題が所定の閾値を下回るように前記性能データに悪影響を与えるステップと、
前記1つ以上のコンピューティングノードで実行される前記ネットワークフィックスアプリケーションを介して、前記ネットワーク性能に影響を及ぼす前記問題の予測された根本原因を決定するために、トレーニングされた機械学習モデルを使用して前記性能データを分析するステップであって、前記トレーニングされた機械学習モデルが複数のタイプの機械学習アルゴリズムを使用して前記性能データを分析するステップと、
前記1つ以上のコンピューティングノードで実行される前記ネットワークフィックスアプリケーションを介して、ユーザーインターフェースを介する表示のために、前記予測された根本原因のうちの少なくとも1つを提供するステップと、
前記予測された根本原因の精度に関するユーザーフィードバックに基づいて前記トレーニングされた機械学習モデルを改善するステップであって、前記改善するステップが、前記ユーザーフィードバックまたは1つ以上の変更されたアルゴリズム選択規則のうちの少なくとも1つに基づいて変更されるトレーニングコーパスに基づいて前記トレーニングされた機械学習モデルを再トレーニングさせるステップを含むステップと、を含む、コンピューターで具現される方法。 - 前記問題に寄与する1つ以上のトップオフェンダーセルのリストを生成するために、様々なネットワークセルの性能を分析するステップと、
前記問題の前記予測された根本原因を解決するソリューションを具現するための前記問題に対するネットワークフィックス優先順位付けを提供するために、優先順位で前記1つ以上のトップオフェンダーセルをランキングするステップと、
前記ネットワークフィックス優先順位付けの精度に関するユーザーフィードバックに基づいて前記トレーニングされた機械学習モデルを改善するステップであって、前記改善するステップが前記ユーザーフィードバックまたは1つ以上の変更されたアルゴリズム選択規則のうちの少なくとも1つに基づいて変更されるトレーニングコーパスに基づいて前記トレーニングされた機械学習モデルを再トレーニングさせるステップを含むステップと、をさらに含む、請求項14に記載のコンピューターで具現される方法。
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