Topological Correlations

Comarch Topological Correlationsは、ネットワークから(Comarch OSS Reconciliationを介して)直接取得した、またはリソースインベントリ(Resource Inventory:Comarch製であるかを問わず)から取得したネットワーク設定情報を利用し、効率的にアラームを相関処理することに注目したソリューションです。物理、ロジカル、仮想トポロジーを含むネットワークトポロジー (Network Topology) が図表のデータベースに読み込まれ、ネットワークから送られてくるイベントを処理するために使われます。平均30から70パーセントのアラーム削減率が期待できます(テクノロジー、ベンダー、ネットワーク設定、OSSの状況により異なります)。
 
トポロジカル相関 (Topological Correlations) や機械学習 (Machine Learning) の使用事例は、相関率の向上、平均修復時間 (MTTR) の削減、保証プロセスの自動化対応に注目したComarch Fault Managementに統合される最先端相関エンジンの拡張機能です。

トポロジ相関 – グラフ定義
トポロジ相関 – 論理定義
Optimizing Long-term Costs by Introducing Pervasive AI
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メリット

ネットワークトポロジーを利用して、効率的に根本原因を分析

リソースインベントリにネットワークモニタリングを統合することで、保証プロセスを強化します。

既存の障害管理 (Fault Management) システムを強化

Comarch Topological Correlationsは、第三者製の障害管理 (Fault Management) ソリューションにもご利用いただけます。

テクノロジーパッケージを利用

Comarchのテクノロジーパッケージ (Comarch Technology Packs) には業界基準やベンダー仕様に則った相関ルールが含まれており、さまざまなテクノロジーに対応します。

ルールベースシステムとAIベースシステムの併用が可能

トポロジカル相関 (Topological Correlations) を機械学習 (Machine Learning) アルゴリズムで強化すれば、最高のインテリジェントな保証・分析 (Intelligent Assurance & Analytics) を実現することができます。

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    リソース

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