iauro

通信インフラを 支えるNOC業務
進化させる

NOC Operations for the Telecom Industry
  • 企業
日本の主要な通信サービスプロバイダー
  • 領域の
通信とネットワーク
  • 提供サービス
ソリューションエンジニアリング
  • テクノロジー
Angular, MongoDB, NodeJS,     Financial Tracker, Mobile,     Android, Cloud
  • プラットフォーム
携帯電話

紹介 

デジタルの領域は、いまや私たちの日常に欠かせない存在となっています。IT業界が驚異的なスピードで進化を続ける中、ネットワークのあり方を根本から変革する必要性が、かつてないほど高まっています。 私たちは、従来の煩雑で硬直的なネットワークの枠を超え、顧客中心のソリューションの時代へと進化を遂げました。そしてその変革の中核を担っているのが、「ネットワークオペレーションセンター(NOC)」です。
簡単に言えば、NOC(ネットワークオペレーションセンター)は、モバイルネットワークインフラの中枢神経系とも言える存在です。潜在的な脅威に対する最前線であり、データの円滑な送受信を常に支え続けています。 しかし、「すべてが機械によって自動で運用されている」というのは誤解です。もしNOCがオペレーション全体の“脳”だとすれば、「NOCオペレーターこそが“心臓」なのです。 

ITが目まぐるしく進化する中、十分なネットワーク機能が整っていない環境での業務経験が彼らの強みです

問題 概要

AI・ML による自動化と高度なインサイトで、NOC業務とネットワーク状態をシンプルに可視化 

ネットワークオペレーションセンター(NOC)は、トランザクション、トラフィック、ユーザーパターンを監視する中枢拠点です。NOCオペレーターは、顧客とネットワークインフラの橋渡し役として、あらゆる問題の解決にあたります。彼らはテクノロジーの世界における不可欠な存在である一方、非効率なプロセス管理、アジャイルな作業環境の欠如、既存の重複業務などにより、最も負荷がかかっている職種の一つでもあります。
従来のNOCシステムでは、複数のダッシュボード画面を同時に操作し、それぞれのリクエストに個別対応する必要がありました。その結果、オペレーターには膨大な時間と労力が求められ、対応の遅延や課題解決のスピード低下を招いていました。
NOC Operations

概要

プロのようにマルチタスクをこなす:
NOCエンジニアは、時に数百件もの対応依頼を同時に抱えることがあります。これらのチケットは互いに関連性がなく、それぞれ迅速な対応が求められます。サーバー障害、ソフトウェアのバグ、通信基地局の物理的な不具合など、その内容は多岐にわたります。 このような状況下では、自動化され、俊敏かつ直感的に操作できるNOCシステムの重要性がますます高まっています。デジタル・ファーストな時代において、効率的な運用と迅速な障害対応を実現するには、革新的なNOC体制の導入が不可欠です
最新型NOCに求められる主な要件:  

スマートなチケット管理

自動提案機能で人的ミスを削減し、分析精度を向上

アラーム発生から対応までを瞬時に

自動相関と根本原因の特定で、対応スピードを加速

KPIも在庫情報も、ひと目でわかる

デジタルで全体像を把握し、運用の無駄をゼロに

NOCオペレーターは集中管理拠点で24時間365日、インシデント対応やサービス復旧に追われ、時間や進捗の把握に苦労しています。こうした課題に対し、求められるのはエンド・ツー・エンドで課題を解決するモデルです。 そこで重要となるのがデザイン思考のアプローチです。 人間中心の視点で問題に取り組むことで、ただ「使いやすい」だけでなく、ユーザーとの関係を深める創造的かつ本質的な解決策を生み出すことが可能になります。
だからこそ、AIや機械学習(ML)の技術が力を発揮します。 単にチケットの数を減らすだけでなく、適切なタイミングでの自動割り当て(ディスパッチ)にも役立つのです。 ルールマイニングや問題分類、時系列予測などの技術を活用することで、リクエスト対応までの時間を大幅に短縮することに成功しています。
この課題を踏まえ、iauroのチームはネットワーク運用のデジタル化を加速する最先端アプリケーションを開発しました。 マイクロサービスアーキテクチャを基盤に構築されたこのアプリケーションは、NOCオペレーターや意思決定者が、ID管理やメールサーバーの運用を効果的に行うために活用されます。 本ケースでは、アラート対応、インシデント管理、KPI要件に基づいたデータ分析を経て、各課題への最適なアプローチが最終決定される予定です。 

NOCオペレーターの視点から見た共通の課題とネットワーク問題、 そしてAI・ML が支える俊敏でマルチタスク対応な運用環境の実現

AI・MLによるアプローチ の全体像

top level vie
ML Ops Data Model

アプリケーションおよびデータアーキテクチャ

効率を生み出すしくみ
優れたモバイルおよびウェブアプリは、それぞれのコンポーネントの高いアクセシビリティと安定性によって定義されます。そのため、コストおよびリソースの効率性を両立させる形でこの「骨組み(スケルトン)」を構築することが、あらゆる段階で不可欠となります。 本ケースでは、アプリケーションのフロントエンドはDAAIPアプリケーションとコンポーネントライブラリで構成されています。DAAIPユニットには以下のモジュールが含まれます:

認証モジュール

ユーザー認証とセッション管理を担当します 

アラームモジュール

アラームの詳細、相関関係、要約を表示します

チケットモジュール

特定の期間におけるネットワークチケットの要約を提供します

KPIモジュール

ベンダー・リージョン・サイト・セル単位でKPI(主要業績評価指標)を表示します 

AIスタジオモジュール

ワークスペース管理、データの前処理、トレーニング設定を担当します  

このアプリケーションは、 主に3つの主要コンポーネントで構成されています

データベース

MongoDB、MySQL、Redis — これら3つの組み合わせにより、安全な情報保存、マイクロサービスのメタデータの適切なレポーティング、そしてさまざまなツールやサービス間のスムーズな通信を実現しています 

データエンジニアリング

これにより、アラームの相関、問題解決、時系列予測、異常検知が実現されます。音声通話の切断、天候の影響、データ通信速度などに起因するネットワーク障害を、事前に予測することが可能になります

フロントエンド

Google Mapsライブラリを使用し、Angularフレームワークをベースに構築されています

今どきのアプリ開発の進化と、
よりスムーズなフロントエンド・バックエンド構築のために開発者ができる工夫

データモデル
全ての構成要素を支える基礎インフラ
現代化されたアプリケーションにおいて、データモデルの主な役割は、情報システムの開発を支援することです。
正しいデータの定義と形式をシステムに提供することで、データの流入と流出の間に遅延が発生しないようにします。

アプリは、以下を含む5つのデータ処理パイプライン上で機能します:

KPIデータ処理パイプライン

MLモデルに基づいてKPIの将来値を予測し、異常を検知するための時系列予測を担当します。また、それに伴うバックエンド処理も決定します 

チケットデータ処理パイプライン

根本原因分析(RCA)、解決策の分類、グループ分類、問題カテゴリの分類を行います 

アラームデータ処理パイプライン

アプリ経由でアラームデータをKafkaに送信し、アラームスキーマを確定、アラームの依存関係を設計し、アラームダッシュボードに結果を表示する役割を担います 

CRQデータ処理パイプライン

CRQデータを読み取り、入力されたCRQレコードに対応付ける処理を行います 

インベントリデータ処理パイプライン

入力されたインベントリデータテーブルをRedis内のルックアップテーブルと整合させ、データ処理の設計と処理モデルの実装を担当します

多様なデータライブラリを導入する重要性、このソリューションを形にするまでの経験、そして今後似たようなソリューションを開発する際に開発者が意識すべきポイント

テクノロジースタック 既存プロセス内にシームレスな連携性を構築する

Webアプリケーションの開発においては、開発者は多種多様な技術ツール、ソリューション手法、ライブラリから選択することができます。しかし、最終的な意思決定は、それぞれのツールに対する深い理解、環境との相互作用の仕方、具体的なユースケース、そしてそれが直接影響を与える領域を正確に把握した上で行う必要があります。

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データツールセット
オープンソースビッグデータツールセット
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フロントエンドは、APIおよびHTTPサービス通信を通じてバックエンドと連携しています。バックエンドはNode.jsフレームワークで設計されており、コードレベルでのセキュリティ対策と、脆弱性を定期的に検出する継続的なコードスキャンプロセスが導入されています。

最終的な インパクト

この取り組みの成果は、NOCオペレーター向けに構築された高効率な単一ダッシュボードでした。リクエスト、チケット、ステータスの更新情報がすべてリアルタイムで一画面に表示され、オペレーターの作業負荷を軽減し、時間の有効活用を実現します。マイクロサービスアーキテクチャに基づいて構築された管理しやすいアプリケーション基盤は、他に類を見ない顧客体験を提供します。エンドツーエンドの提供を約束するこのソリューションは、顧客満足のみならず“顧客感動”を実現する包括的なアプローチであり、新たなビジネスの創出、より多くの顧客の獲得、そしてシームレスな提供を可能にする力を備えています。

通信インフラを 支えるNOC業務  を  進化させる
NOC Operations for the Telecom Industry

企業

Japan’s leading telecom
service provider

領域の

Telecom & Networking

提供サービス

ソリューションエンジニアリング

テクノロジー

Angular, MongoDB, NodeJS, Financial 
Tracker, Mobile, Android, Cloud

プラットフォーム

携帯電話

紹介 
The realm of digital has become essential to our daily lives. As the IT industry advances at a breathtaking pace, the need to revolutionise networking as it were is at its peak. We transcended beyond clunky, traditional networks to an age of customer focused solutions, and Network Operation Centres (NOC) have been at the centre of this transformation
簡単に言えば、NOC(ネットワークオペレーションセンター)は、モバイルネットワークインフラの中枢神経系とも言える存在です。潜在的な脅威に対する最前線であり、データの円滑な送受信を常に支え続けています。 しかし、「すべてが機械によって自動で運用されている」というのは誤解です。もしNOCがオペレーション全体の“脳”だとすれば、「NOCオペレーターこそが“心臓」なのです。 
“The pace of evolution in IT, their experience of working in environments with an absence of fully functioning network capabilities”
問題 概要
AI・ML による自動化と高度なインサイトで、NOC業務とネットワーク状態をシンプルに可視化 
Network Operation Centres are hubs of bustling activity when it comes to monitoring transactions, traffic, and user patterns. The NOC operator acts as a liaison between the customer and the network infrastructure to solve any issues related to the above. They are an invaluable resource in the technology puzzle, but are also amongst the most overburdened, owing to inefficient process management, lack of agile working environments and pre existing redundancies
従来のNOCシステムでは、複数のダッシュボード画面を同時に操作し、それぞれのリクエストに個別対応する必要がありました。その結果、オペレーターには膨大な時間と労力が求められ、対応の遅延や課題解決のスピード低下を招いていました。
NOC Operations
概要
プロのようにマルチタスクをこなす:
NOCエンジニアは、時に数百件もの対応依頼を同時に抱えることがあります。これらのチケットは互いに関連性がなく、それぞれ迅速な対応が求められます。サーバー障害、ソフトウェアのバグ、通信基地局の物理的な不具合など、その内容は多岐にわたります。 このような状況下では、自動化され、俊敏かつ直感的に操作できるNOCシステムの重要性がますます高まっています。デジタル・ファーストな時代において、効率的な運用と迅速な障害対応を実現するには、革新的なNOC体制の導入が不可欠です
最新型NOCに求められる主な要件:  

スマートなチケット管理

自動提案機能で人的ミスを削減し、分析精度を向上

アラーム発生から対応までを瞬時に

自動相関と根本原因の特定で、対応スピードを加速

KPIも在庫情報も、ひと目でわかる

デジタルで全体像を把握し、運用の無駄をゼロに

NOCオペレーターは集中管理拠点で24時間365日、インシデント対応やサービス復旧に追われ、時間や進捗の把握に苦労しています。こうした課題に対し、求められるのはエンド・ツー・エンドで課題を解決するモデルです。 そこで重要となるのがデザイン思考のアプローチです。 人間中心の視点で問題に取り組むことで、ただ「使いやすい」だけでなく、ユーザーとの関係を深める創造的かつ本質的な解決策を生み出すことが可能になります。
だからこそ、AIや機械学習(ML)の技術が力を発揮します。 単にチケットの数を減らすだけでなく、適切なタイミングでの自動割り当て(ディスパッチ)にも役立つのです。 ルールマイニングや問題分類、時系列予測などの技術を活用することで、リクエスト対応までの時間を大幅に短縮することに成功しています。
この課題を踏まえ、iauroのチームはネットワーク運用のデジタル化を加速する最先端アプリケーションを開発しました。 マイクロサービスアーキテクチャを基盤に構築されたこのアプリケーションは、NOCオペレーターや意思決定者が、ID管理やメールサーバーの運用を効果的に行うために活用されます。 本ケースでは、アラート対応、インシデント管理、KPI要件に基づいたデータ分析を経て、各課題への最適なアプローチが最終決定される予定です。
“Common challenges and network problems from an NOC operator’s perspective, the role of AI and ML in enabling agile, multitask-able environments”
AI・MLによるアプローチ の全体像
Cinque Terre Cinque Terre
App and Data Architecture
効率を生み出すしくみ 
Well-built mobile and web apps are defined by the easy accessibility and stability of their individual components. Thus, creating this skeleton in a manner that allows for both cost and resource efficiency becomes imperative at every step of the way.   In this case, the frontend of the application consists of DAAIP applications and component libraries. The DAAIP unit consists of the following modules: 

認証モジュール

ユーザー認証とセッション管理を担当します 

アラームモジュール

アラームの詳細、相関関係、要約を表示します

チケットモジュール

特定の期間におけるネットワークチケットの要約を提供します

KPIモジュール

ベンダー・リージョン・サイト・セル単位でKPI(主要業績評価指標)を表示します 

AIスタジオモジュール

ワークスペース管理、データの前処理、トレーニング設定を担当します  

The application is divided into three major components

データベース

MongoDB、MySQL、Redis — これら3つの組み合わせにより、安全な情報保存、マイクロサービスのメタデータの適切なレポーティング、そしてさまざまなツールやサービス間のスムーズな通信を実現しています 

データエンジニアリング

これにより、アラームの相関、問題解決、時系列予測、異常検知が実現されます。音声通話の切断、天候の影響、データ通信速度などに起因するネットワーク障害を、事前に予測することが可能になります

フロントエンド

Google Mapsライブラリを使用し、Angularフレームワークをベースに構築されています

“Experience of how app development is evolving nowadays, and what developers can do better to ensure a seamless frontend and backend.”
データモデル
全ての構成要素を支える基礎インフラ
In any modernized application, the main role of a data model is to support the development of information systems by providing the system with the correct definition and format of data, such that there is no lag between its inflow and outflow.

KPIデータ処理パイプライン

MLモデルに基づいてKPIの将来値を予測し、異常を検知するための時系列予測を担当します。また、それに伴うバックエンド処理も決定します 

チケットデータ処理パイプライン

根本原因分析(RCA)、解決策の分類、グループ分類、問題カテゴリの分類を行います 

アラームデータ処理パイプライン

アプリ経由でアラームデータをKafkaに送信し、アラームスキーマを確定、アラームの依存関係を設計し、アラームダッシュボードに結果を表示する役割を担います

CRQデータ処理パイプライン

CRQデータを読み取り、入力されたCRQレコードに対応付ける処理を行います 

インベントリデータ処理パイプライン

入力されたインベントリデータテーブルをRedis内のルックアップテーブルと整合させ、データ処理の設計と処理モデルの実装を担当します

“The importance of having different data libraries in place, their experience in making this solution what it is and tips for developers to keep in mind for similar future solutions.”
テクノロジースタック 既存プロセス内にシームレスな連携性を構築する
Webアプリケーションの開発においては、開発者は多種多様な技術ツール、ソリューション手法、ライブラリから選択することができます。しかし、最終的な意思決定は、それぞれのツールに対する深い理解、環境との相互作用の仕方、具体的なユースケース、そしてそれが直接影響を与える領域を正確に把握した上で行う必要があります。
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データツールセット
オープンソースビッグデータツールセット
フロントエンドは、APIおよびHTTPサービス通信を通じてバックエンドと連携しています。バックエンドはNode.jsフレームワークで設計されており、コードレベルでのセキュリティ対策と、脆弱性を定期的に検出する継続的なコードスキャンプロセスが導入されています。
最終的な インパクト
この取り組みの成果は、NOCオペレーター向けに構築された高効率な単一ダッシュボードでした。リクエスト、チケット、ステータスの更新情報がすべてリアルタイムで一画面に表示され、オペレーターの作業負荷を軽減し、時間の有効活用を実現します。マイクロサービスアーキテクチャに基づいて構築された管理しやすいアプリケーション基盤は、他に類を見ない顧客体験を提供します。エンドツーエンドの提供を約束するこのソリューションは、顧客満足のみならず“顧客感動”を実現する包括的なアプローチであり、新たなビジネスの創出、より多くの顧客の獲得、そしてシームレスな提供を可能にする力を備えています。

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