inteligencia del dato aplicada al negocio de las telecomunicaciones - librecon 2016
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Inteligencia del dato aplicada al negocio de las telecomunicaciones
Bilbao, 22 de noviembre de 2016 Bilbao, 2016ko azaroak 22
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BIG DATA
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SMART DATA
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DATOS ¿QUÉ?
INTELIGENCIA ¿CÓMO?
VALOR DIFERENCIACIÓN
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¿CÓMO CONVENCER A NEGOCIO?
¿CÓMO PODEMOS APORTAR VALOR A
LOS CLIENTES?
PASO A PASO
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x2.5 year-on-year
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CASO1: Widget consumo de datos en T.R.
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CASO2: Prevención de averías en red
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¿CÓMO PODEMOS APORTAR VALOR A TERCEROS CON LOS
DATOS?
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http://replicate-project.eu/
Este proyecto ha recibido fondos del programa de investigación e innovación H2020 de la Unión Europea en el marco del contrato nº 691735
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Este proyecto ha recibido fondos del programa de investigación e innovación H2020 de la Unión Europea en el marco del contrato nº 691735
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2754 979
4534 1198
22 de noviembre de 2017 +1 -1
SMART MOBILITY
*ESTE MAPA ES UNA
SIMULACIÓN
Este proyecto ha recibido fondos del programa de investigación e innovación H2020 de la Unión Europea en el marco del contrato nº 691735
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¿PREGUNTAS?
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Inteligencia del dato al servicio de las telecomunicaciones: Añadiendo valor a la experiencia de usuario
Iñigo Sanchez, Twitter: @zylkindustry, @espolex
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Quiénes somos
www.zylk.net @zylkindustry
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Euskaltel
λ Al rededor de 150 millones de eventos/día ingeridos en Apache Kafka
λ 100 cores, 300 GB de memoria, 4 TB HDFS storage
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Hortonworks
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Tecnologías
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Euskaltel λ Objetivo: Disponer de un sistema de detección de eventos en tiempo real, a fin de mejorar la experiencia de usuario gracias al matenimiento predictivo
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El dato en las telecomunicaciones
λ Representación como una serie temporal - #peticiones - #fallos - #código error - …
λ Análisis: detección de fallos a partir umbrales, obtenidos a partir de un periodo sin fallos
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Ejemplo: Código
λ #peticiones (LTE & Wifi Kalean): millones de conexiones por día λ Análisis código éxito (OK)
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Los umbrales no siempre funcionan
λ
KO OK
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Detección de outliers
λ Estadísticos en ventanas de tiempo
λ Algoritmos de regresión
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ARQUITECTURA
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Arquitectura Multicapa
λ API Gateway (EAG)
λ API Datos (Flink)
λ Microservicios
λ Lambda (Kafka, Hbase)
λ API Ingesta (Nifi)
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Ingesta: Apache Nifi
λ Procesos ETL
λ BackPressure Control & Guaranteed delivery
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Arquitectura Lambda
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Microservicios
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APID: Procesos distribuidos
λ Programación funcional
λ Analítica avanzada
λ Ventanas
λ Heurísticos
λ Algoritmos de ML
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Windows
λ Windows
λ Tolerancia a fallos
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Servicios más eficientes
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Mejora la experiencia de usuario
¿ Cómo ?
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Hacia donde: la unión hace la fuerza
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¿PREGUNTAS?
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ESKERRIK ASKO!
¡MUCHAS GRACIAS!
Ángel Barrio Martínez Responsable de Seguridad de TI [email protected] Euskaltel, S.A. :@geekburu http://www.linkedin.com/in/abmartinez
Iñigo Sánchez Méndez Big Data Engineer Zylk [email protected] Zylk Advance Analytics :@espolex, @zylkindustry https://es.linkedin.com/in/spolex
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¿Por qué Flink?
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API Datos
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Time & Windows
λ Event time
λ Processing time
λ Ingestion time
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API Gateway
λ EAG
λ Datos agregados y anonimizados