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Desarrollo de un software de monitoreo y predicción en tiempo real de incidencias ambientales para data center de telecomunicaciones

By Carlos Alberto Gallegos Sánchez and Carlos Edson Huachin Herrera

Abstract

During last two decades, equipments with technological advancements that have improved telecommunication services appeared. These work 24 hours a day inside a Data Center. Fall of an equipment would represent fall of a service, with economic losses. One of the main causes of incidents is because of environmental variables (temperature, humidity or dew point). The project is about a real time failure prediction application. This is capable of predict failures and give a reaction time upon an incident. The implemented software has two modes: online and simulation. Online mode is an application for extracting information of environmental sensors. This was implemented at Bitel Telecom, which manifested her approval with a recommendation letter. Simulation mode has two modes: random and manual. In these modes you can modify algorithm parameters according to enterprise requirements. After many tests, it came to the conclusion that failure prediction will help to avoid incidents and generate economic savings.TesisDurante las últimas dos décadas aparecieron equipos con avances tecnológicos que han mejorado los servicios de telecomunicaciones. Estos trabajan las 24 horas del día dentro de un Data Center. La caída de un equipo representaría la caída de un servicio con pérdidas económicas. Una de las principales causas de los incidentes es por variables ambientales (temperatura, humedad o punto de rocío). El proyecto trata sobre una aplicación de predicción de fallos en tiempo real. Este es capaz de predecir fallos y proporcionar un tiempo de reacción ante un incidente. El software implementado tiene dos modos: online y simulación. El modo online es una aplicación para extraer la información de los sensores de ambientales. Este fue implementado en Bitel Telecom donde empresa manifestó su aprobación con una carta de recomendación. Por otro lado, el modo simulación funciona utilizando un servidor web, para subir los resultados en internet y poder monitorearla desde un móvil o PC. El modo simulación tiene dos modos: aleatorio y manual. En estos modos se puede modificar parámetros del algoritmo según exigencias de la empresa. Luego de varias pruebas, se llegó a la conclusión de que la predicción de fallos ayudara a evitar incidentes y generar ahorros económicos

Topics: Data center, Telecomunicaciones, Variables ambientales, Algoritmo de predicción, Ahorro económico, Telecommunications, Environmental variables, Prediction algorithm, Economic savings
Publisher: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)
Year: 2019
OAI identifier: oai:renati.sunedu.gob.pe:sunedu/822964
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