Số hóa quy trình quản lý sự cố hạ tầng mạng tại công ty viễn thông

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - NGUYỄN NGỌC MINH THƯ SỐ HÓA QUY TRÌNH QUẢN LÝ SỰ CỐ HẠ TẦNG MẠNG TẠI CƠNG TY VIỄN THÔNG Chuyên ngành: HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ Mã số: 83 40 405 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP.HỒ CHÍ MINH, tháng 08 năm 2020 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA –ĐHQG -HCM Cán hướng dẫn khoa học: TS.LÊ HỒNG TRANG Cán chấm nhận xét 1: TS TRƯƠNG TUẤN ANH Cán chấm nhận xét 2: PGS.TS NGUYỄN TUẤN ĐĂNG Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG TP HCM, ngày 24 tháng 08 năm 2020 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ) Chủ tịch: TS LÊ LAM SƠN Thư ký: PGS.TS NGUYỄN THANH BÌNH Phản biện 1: TS TRƯƠNG TUẤN ANH Phản biện 2: PGS.TS NGUYỄN TUẤN ĐĂNG Ủy viên: PGS.TS VŨ THANH NGUYÊN Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TS LÊ LAM SƠN TRƯỞNG KHOA………… ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: NGUYỄN NGỌC MINH THƯ MSHV: 1870306 Ngày, tháng, năm sinh: 31/10/1991 Nơi sinh: Tiền Giang Chuyên ngành: HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ Mã số : 8340405 TÊN ĐỀ TÀI: SỐ HĨA QUY TRÌNH QUẢN LÝ SỰ CỐ HẠ TẦNG MẠNG TẠI CÔNG TY VIỄN THÔNG II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Tìm ngưỡng thời gian quy định cho việc gom nhóm cảnh báo, cố liên quan diễn hạ tầng mạng Giảm thời gian nhận diện thơng tin cố Hồn thiện quy trình quản lý cố hạ tầng I III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 24/02/2020 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 21/06/2020 V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Ghi rõ học hàm, học vị, họ, tên): TS LÊ HỒNG TRANG TS PHAN TRỌNG NHÂN TP HCM, ngày 03 tháng 08 năm 2020 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Họ tên chữ ký) CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO (Họ tên chữ ký) TS LÊ HỒNG TRANG TRƯỞNG KHOA ….……… (Họ tên chữ ký) LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành luận văn với đề tài “Số hóa quy trình quản lý cố hạ tầng mạng công ty viễn thông”, bên cạnh nỗ lực, vận dụng kiến thức tiếp thu, đồng thời tìm tịi học hỏi thu thập thông tin số liệu liên quan đến đề tài, nhận giúp đỡ, bảo tận tình q Thầy Cơ, đồng nghiệp, bạn bè Tôi xin chân thành cảm ơn đến quý Thầy Cô Khoa - Khoa Học Máy Tính, phịng Sau Đại Học trường Đại Học Bách Khoa Đặc biệt xin chân thành cảm ơn Tiến Sĩ Lê Hồng Trang Tiến Sĩ Phan Trọng Nhân, người tận tình hướng dẫn tơi nghiên cứu hồn thành luận văn thạc sĩ Tơi xin chân thành cảm ơn gia đình, cha mẹ, anh chị, người bên cạnh ủng hộ, giúp đỡ mặt tinh thần để tơi có thời gian nghiên cứu, thực luận văn Trong q trình thực luận văn, dù có nhiều cố gắng hoàn thiện khả kinh nghiệm thân hạn chế nên luận văn khơng tránh khỏi thiếu sót Vì vậy, tơi mong nhận góp ý chân thành từ quý Thầy Cơ nhằm bổ sung hồn thiện q trình nghiên cứu Một lần nữa, xin trân trọng cảm ơn TÓM TẮT LUẬN VĂN Giữ chân khách hàng coi mối quan tâm cơng ty nào, khách hàng nguồn doanh thu cho doanh nghiệp Mất khách hàng khơng lợi nhuận, mà cịn khiến doanh nghiệp gặp nguy hiểm Theo nghiên cứu Cục quản lý doanh nghiệp nhỏ phịng Thương mại Hoa Kỳ, chi phí để có khách hàng tốn gấp 5-7 lần so với chi phí trì khách hàng có Để tăng lượng khách hàng, doanh nghiệp cần cải thiện việc thu mua giữ chân khách hàng Trong luận trình bày việc số hóa quy trình quản lý cố hạ tầng mạng công ty cung cấp dịch vụ viễn thông Internet giải pháp gom nhóm cảnh báo, cố liên quan diễn hạ tầng mạng, tránh tình trạng cố lại tạo nhiều thông tin riêng lẻ để thực xử lý Đồng thời tối ưu quy trình quản lý cố hạ tầng mạng giúp giảm thời gian thông tin nâng cao hài lòng khách hàng Bộ liệu thu thập từ hệ thống giám sát logs 30 nghìn thiết bị hạ tầng lưu trữ kho liệu Kết rằng, quy trình trước phải trung bình 8.7 phút để phát cố thông tin đến đơn vị xử lý cố 20 phút, với quy trình áp dụng kỹ thuật gom nhóm cố dùng DBSCAN, trung bình phút để phát cố thông tin đến đơn vị xử lý cố trung bình phút ABSTRACT Customer retention is regarded as one of the most concerns in any company, since they provide the fundamental source of revenue for business Losing customers not only loses the profit, but also may put a whole business in danger In order to increase customer base, businesses need to improve both acquisition and retention of its customers According to a study by the US Department of Commerce Small Business Administration, the cost of acquiring a new customer lose 5-7 times more than the cost of maintaining an existing customer In order to increase customer base, businesses need to improve both acquisition and retention of its customers In this paper, I will present about the The digitization process of management on infrastructure problems in an Internet telecommunications service company by grouping alerts and related incidents happening on the network infrastructure, avoiding creating a lot of duplicate information to perform processing At the same time, optimizing the network infrastructure incident management process helps reduce information time and improve customer satisfaction Data sets collected from the monitoring system and logs of more than 30,000 infrastructure devices are stored in a data warehouse The results show that the previous process took an average of 8.7 minutes to detect the problem and information to the troubleshooting unit in 20 minutes, now with the new process of applying incident clustering DBSCAN technique, it only takes minutes to detect the problem and information to the troubleshooting unit in minutes LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan rằng: Đây đề tài nghiên cứu Những kết số liệu luận văn thực công ty X, không chép nguồn khác Những thơng tin trích dẫn luận văn ghi rõ nguồn gốc tài liệu tham khảo Nếu không nêu trên, tơi hồn tồn chịu trách nhiệm đề tài luận văn Hồ Chí Minh, ngày 03 tháng 08 năm 2020 Tác giả luận văn Nguyễn Ngọc Minh Thư MỤC LỤC DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT iii DANH MỤC HÌNH v DANH MỤC BẢNG vii I II GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI .1 1.1 Đặt vấn đề cần nghiên cứu .1 1.2 Ý nghĩa khoa học .3 1.3 Ý nghĩa thực tiễn .3 1.4 Mục tiêu nghiên cứu đề tài 1.5 Giới hạn phạm vi đối tượng nghiên cứu đề tài .4 1.6 Bố cục luận văn CƠ SỞ LÝ THUYẾT .5 2.1 Các nghiên cứu liên quan đến đề tài 2.2 Lý thuyết liên quan 2.2.1 Sử dụng thuật toán phân cụm mật độ cho việc xác định ngưỡng cho khoảng thời gian gom nhóm cảnh báo 2.2.2 Các nội dung hỗ trợ khác cho thuật toán 2.3 Quy trình xử lý cố 13 III PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG THỰC TẾ 15 3.1 Phương pháp nghiên cứu 15 3.1.1 Định dạng liệu đầu vào 15 3.1.2 Giải pháp đề xuất 18 3.1.3 Mơ hình liệu 22 Xử lý liệu Topo Access Core từ API 28 3.1.4 Phân Tích Dữ Liệu 29 3.2 Kết .35 IV TRIỂN KHAI THỰC TẾ VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 39 4.1 Triển khai thực tế .39 4.2 Đánh giá kết 43 4.2.1 Độ xác gom nhóm .43 4.2.2 Thời gian trung bình phát cố (MTTD) 43 4.2.3 Đánh giá chất lượng việc gom nhóm 44 i V THÁCH THỨC VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN .47 VI KẾT LUẬN 48 VII TÀI LIỆU THAM KHẢO 49 PHỤ LỤC A MÔ TẢ LOẠI THIẾT BỊ THUỘC CORE HAY ACCESS 51 PHỤ LỤC B MÔ TẢ LOẠI DỊCH VỤ PHÂN CHIA GOM NHÓM HOẶC ĐƠN LẺ 52 PHẦN LÝ LỊCH TRÍCH NGANG 54 ii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT STT Từ viết tắt Diễn giải API Application Programming Interface – Giao diện lập trình ứng dụng AutoCall Hệ thống phụ trợ tự động gọi điện thoại thông tin cố AutoTicket Hệ thống phụ trợ tự động tạo ticket có cố CNTT Cơng nghệ thông tin CORBA Common Obkect Request Broker Architecture – Kiến trúc môi giới đối tượng DBSCAN Density Based Spatial Clustering of Application with Noise – Phân cụm mật độ không gian áp dụng với nhiễu DHH Dynamic Hierarchical Hash – Hàm băm phân cấp động ĐVGS Đơn vị giám sát ĐVXL Đơn vị xử lý 10 EM Event Management – Quản lý kiện 11 HCM Hồ Chí Minh 12 IDS Intrustion Detection Systems – Hệ thống phát xâm nhập 13 ISP Internet service provider - Nhà cung cấp dịch vụ Internet 14 ITIL Information Technology Infrastructure Library - Thư viện hạ tầng công nghệ thông tin 15 ITSM Information Technology Service Management – Quản lý dịch vụ công nghệ thông tin 16 LLDP Link Layer Discovery Protocol – Giao thức khai phá lớp liên kết 17 MTTD Mean Time To Detect – Thời gian trung bình phát cố 18 NLP Natural Language Processing – Xử lý ngôn ngữ tự nhiên 19 OPTICS Ordering Points To Identify the Clustering Structure – Sắp xếp điểm để xác định cấu trúc phân cụm 20 SC Sự cố iii Hình 39 Mơ hình thiết kế hệ thống chạy gom nhóm cảnh báo online 40 Thay đổi quy trình thơng tin cố đến đơn vị xử lý Hình 40 Quy trình thơng tin xử lý cố 41 Như Hình 40, quy trình gồm bước sau: Bước Tiếp nhận alert: log từ hệ thống Opsview, Kibana kèm cố nhận diện BRAS outlier, OLT outlier, Port pon down, Đứt cáp tập điệm vào hệ thống lưu log bigdata Phân loại sau: Alert phân loại thành group single trước đẩy qua hệ thống tạo ticket  Group: Nhóm alert đánh giá chung cố theo thuật toán  Single: alert riêng lẻ bóc tách lần Phân loại xong chuyển Bước Bước Tạo cố tự động (Autoticket #SC) Tất alert single nhóm thống theo quy định trước tạo 100% SC theo rule auto cũ chuyển cho ĐVXL Nếu tạo thành công chuyển sang Bước Nếu không thành công chuyển sang Bước Bước Kiểm tra, gom nhóm cảnh báo Tạo ticket Các cảnh báo nhân ĐVGS thực kiểm tra thực tạo tay với các cảnh báo không tạo Sau tạo chuyển thông tin đến ĐVXL tới Bước Bước Tiếp nhận cảnh báo mới/ticket ĐVXL nhận thông tin cảnh báo thông qua #SC Tiếp nhận cảnh báo : Đối với SC-g, alert cập nhật vào SC sau tạo Nguyên nhân: trường hợp có cảnh báo xác định nhóm (chỉ gom nhóm cảnh báo vịng 15 phút – tính từ cảnh báo đến cuối group), cảnh báo cố cập nhật liên tục group_id, sau ĐVXL thực verify add/ remove alert Đối với SC-s : tạo ticket thông tin đến ĐVXL Bước Kiểm tra cố Sau nhận ticket #SC, ĐVXL tiến hành kiểm tra tính xác thơng tin ticket :  Nếu cảnh báo  chuyển sang Bước  Nếu cảnh báo không  o Xác nhận kết sai 100% : SC không thuộc ĐVXL  chuyển sang Bước 5.1 o Xác nhận kết sai 100% : SC thuộc ĐVXL  chuyển sang Bước o Xác nhận kết sai khác 100% : alert không chung cố với alert group  chuyển sang bước 5.2 Bước 5.1 Cập nhật kết chuyển ĐVGS 42 ĐVXL phản hồi nguyên nhân not ok trả ticket ĐVGS  ĐVGS thực Bước Bước 5.2 Xử lý ticket thông tin cho ĐVGS cảnh báo sai ĐVXL thông tin cho ĐVGS alert không cố  chuyển sang Bước Tiến hành xử lý alert chi nhánh theo cố tạo Bước Xử lý cố Sau kiểm tra thông tin ticket xác, ĐVXL tiến hành XLSC theo quy trình Bước ĐVGS remove cảnh báo tạo lại SC Khi nhận thông tin phản hồi alert không thuộc group gom từ ĐVXL  ĐVGS thực remove cảnh báo khỏi group tạo lại SC khác với ĐVXL 4.2 Đánh giá kết Triển khai thực tế từ ngày 01/06/2020 đến 20/07/2020, cho kết sau 4.2.1 Độ xác gom nhóm So với mục tiêu đặt > 70% kết thử nghiệm > 80% Khi triển khai thực tế với alert dịch vụ gom nhóm xác mức cao nên độ xác chuyển đến đơn vị xác Kết Bảng Bảng Kết độ xác chạy thực tế Tháng 6/2020 Tháng 7/2020 Tổng số Tổng số Tổng group Tổng Độ xác group alerts group sai (%) 3309 13088 3005 304 90.81 3390 14714 3169 221 93.48 4.2.2 Thời gian trung bình phát cố (MTTD)  MTTD System thời gian trung bình phát cố kể từ lúc event xuất đến event gom nhóm  MTTD Staff thời gian trung bình phát cố kể từ lúc event gom nhóm đến lúc đơn vị nhận xử lý Bảng 10 Kết độ MTTD chạy thực tế MTTD System MTTD Staff Tháng 6/2020 4.56 9.71 Tháng 7/2020 4.91 5.32 So với năm 2019, thời gian trung bình hệ thống phát cố 8.7 phút thông tin đến đơn vị xử lý cố 20 phút phút phát cố 43 thông tin đến đơn vị xử lý cố giảm xuống cịn trung bình phút Bảng 10 đề cập 4.2.3 Đánh giá chất lượng việc gom nhóm Cùng với việc gom nhóm cảnh báo cố, đội xử lý đánh giá chất việc gom nhóm cách rating cho group quy định Bảng 11) Trong đó, dựa vào dashboard, nhân viên xử lý đánh giá việc gom nhóm chức Rate Hình 41 Bảng 11 Quy định đánh giá chất lượng gom nhóm group Quy định Mơ tả Từ đến KHƠNG HÀI LỊNG BÌNH THƯỜNG Từ đến HÀI LỊNG 44 Hình 41 Đánh giá chất lượng gom nhóm từ đơn vị xử lý từ dashboard 45 Bảng 12 Kết đánh giá chất lượng Mô tả Kết Tỉ lệ KHƠNG HÀI LỊNG 525 7.84% BÌNH THƯỜNG 1104 16.48% HÀI LÒNG 5070 75.68% Gần hai tháng chạy thực tế thu kết khả quan với tỉ lệ nhân đánh giá hài lòng kết gom nhóm lên đến 75.68% (chi tiết Bảng 12) 46 V THÁCH THỨC VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Bên cạnh kết đạt ngày cải thiện độ xác thời gian trung bình phát cố thơng tin đến đơn vị xử lý nhanh cịn hạn chế nhiều thách thức đặt  Đầu tiên, phân loại cảnh báo dựa trình Event Management ITIL nên việc triển khai gom nhóm giới hạn phạm vi cảnh báo định nghĩa cố, cảnh báo chưa định nghĩa cố bỏ qua Có thể trường hợp bỏ qua dấu hiệu có liên quan đến cảnh báo mà khơng nhìn nhận thấy  Thứ hai, để đảm bảo cảnh báo gom đủ topology đóng vai trị quan trọng, cịn nhiều thiết bị chưa cấu hình LLDP nên khơng thể lưu vào database làm tiền đề cho việc gom nhóm  Thứ ba, để mở rộng tốn (khơng giới hạn thiết bị hạ tầng core access) mà cịn tất thiết bị, thiết bị cần phải chuẩn hóa định dạng cảnh báo, hướng xử lý, cách lưu trữ  Thứ tư, để thuật toán ngày tối ưu cần thực thêm thử nghiệm khác doc2vec để xem xét khả thay TF-IDF thuật tốn TF-IDF khơng xác định vị trí từ văn bản, từ dẫn đến khơng phân biệt ngữ nghĩa từ văn thay đổi vị trí chúng 47 VI KẾT LUẬN Theo nghiên cứu khảo sát công ty chuyên cung cấp giải pháp cho hạ tầng CNTT môi trường vận hành thực tế sinh hàng triệu kiện ngày người giám sát khoảng 10 kiện lúc khoảng thời gian tối đa 15 giây Khi có cố dẫn đến xuất nhiều kiện cảnh báo, điều dẫn đến tải nhân giám sát Hậu khoảng 95% số kiện giám sát dẫn tới khả cố bị bỏ qua Và cố không nhận diện khả cung cấp dịch vụ cho khách hàng bị gián đoạn ảnh hưởng tới mức độ hài lòng khách hàng [4] Việc đảm bảo chất lượng hạ tầng mạng viễn thông xem sứ mệnh Trong gom nhóm cảnh báo sở giúp nhà quản lý đề chiến lược, biện pháp ứng phó nhu cầu phát sớm, cảnh báo thông tin vị trí xảy lỗi cần khắc phục sớm hạ tầng mạng quan trọng, ảnh hưởng lớn đến chất lượng dịch vụ hài lòng khách hàng Khi tập trung nghiên cứu giải pháp gom nhóm cố liên quan hạ tầng mạng, mục tiêu, số mong muốn đạt mang lại kết sau:  Giá trị kinh tế: Số lượng nhân vận hành giám sát từ 37 nhân vào tháng 12 năm 2019 16 nhân vào tháng năm 2020, từ tiết kiệm nhân chi phí vận hành  Nhận diện tối ưu cố: o Độ xác gom nhóm cố chạy thực tế từ tháng 6/2020 giữ mức > 90% o Giảm thời gian nhận diện cố (Năm 2019 thời gian trung bình hệ thống phát cố 8.7 phút thông tin đến đơn vị xử lý cố 20 phút phút phát cố thông tin đến đơn vị xử lý cố phút) Ngoài ra, nghiên cứu áp dụng mang đến luồng gió cho việc giám sát, xử lý cố nâng cao mức độ hài lòng khách hàng đưa quy trình cải tiến tối ưu cho việc tạo ticket đến đơn vị xử lý có cố hạ tầng mạng (như cố đứt cáp thiết bị thay cách nhận diện thủ công tự động) 48 VII TÀI LIỆU THAM KHẢO Ashley Hanna (2011), “ITIL® glossary and abbreviations English”, Axelos, pp 25 Boris Gruschke (1998), “Integrated event management: Event correlation using dependency graphs”, DSOM’98 Chee Chun Gan, Gerard Learmonth (2015), “Comparing entropy with tests for randomness as a measure of complexity in time series”, arXiv Emily Jackson (2017), “Big telecoms are spending more cash to keep customers, but some tactics raise concerns”, https://financialpost.com/technology/big-telecoms-are-spending-more-cashto-keep-customers-but-some-tactics-raise-concerns, accessed 20/06/2020 Gerhard Eschellbeck (2003), “System and process for reporting network events with a plurality of hierarchically- structured databases in a distributed computing environment”, McAfee LLC GeeksforGeeks (2019), “Confusion Matrix in Machine Learning”, https://www.geeksforgeeks.org/confusion-matrix-machine-learning/ accessed 20/06/2020 Helen M.Walker, Joseph Lev (1969), “Elementary Statistical Methods”, Henry Holt & CO, United States Hidetoshi Yokota, Shun-ichi Iisaku, Tohru Asami (1999), “High-Speed Processing Event Correlation in Network Management Operations”, Electronics and Communications in Japan, Part 1, Vol 82 Dang Thi Thu Hien (2017), “Cluster Analysis”, Bài giảng DSLab, Viện nghiên cứu cao cấp Toán (VIASM) 10 Jana Vembunarayanan (2013), “TF-IDF and Cosine similarity”, https://janav.wordpress.com/2013/10/27/tf-idf-and-cosine-similarity/ accessed 20/06/2020 11 Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei (2012), “Data mining: Concepts and Techniques Third Edition”, Elsevier Inc, Netherlands, pp 443-479 12 Martin Andreoni Lopez, Renato Souza Silva, Igor D.Alvarenga (2017), “Collecting and Characterizing a Real Broadband Access Network Traffic Dataset”, Cyber Security in Networking Conference (CSNet), Brazil 13 Martin Ester, Han-Peter Kriegel, Jorg Sander, Xiaowei Xu (1996), “A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise”, Proceedings of the Second International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-96), AAA1 Press, United States, pp 226-231 49 14 Muhammad Raza (2020), “Introduction to MTTD: Mean Time To Detect”, https://www.bmc.com/blogs/mttd-mean-time-to-detect/ accessed 20/06/2020 15 Selva Prabhakaran (2018), “Cosine Similarity – Understanding the math and how it works (with python codes)”, https://www.machinelearningplus.com/nlp/cosine-similarity/ accessed 20/06/2020 16 T.Subbulakshmi, Geogre Mathew, S.Mercy Shalinie (2010), “Real time classification and clustering of IDS alerts using machine learning algorithms”, International Journal of Artificial Intelligence & Applications (IJAIA), Vol 17 U.S Commercial Service Vietnam (2014), “Vietnam Market for Telecommunications Equipment and Services”, The U.S Commercial Service 50 PHỤ LỤC A MÔ TẢ LOẠI THIẾT BỊ THUỘC CORE HAY ACCESS STT TÊN LOẠI THIẾT BỊ LOẠI MÔ TẢ GROUP MPOP bras Core Trong hostname thiết bị có kí tự MP|BRAS SMC Smc Core Trong hostname thiết bị có kí tự SMC PE pe Core Trong hostname thiết bị có kí tự PE Gatewa y gw Core Trong hostname thiết bị có kí tự GW|SW|NIX|ACX|Trigger|QFX CGNAT cgnat Core Trong hostname thiết bị có kí tự CGNAT RR rr Core Trong hostname thiết bị có kí tự RR|VRR FW fw Core Trong hostname thiết bị có kí tự FW CACHE cache Core Trong hostname thiết bị có kí tự Cache VOICE VOICE Core Trong hostname thiết bị có kí tự IVOICE 10 Local router Local router Core Trong hostname thiết bị có kí tự Local 11 Huawei 12 Dasan 13 Zyxel 14 OLT, DSLAM host Access Trong hostname thiết bị có kí tự GC|ES 15 Power power Access Trong hostname thiết bị có kí tự PWEN|PWEA|PWDA 16 upe upe Access Trong hostname thiết bị có kí tự MPLS 17 npe npe Access Trong hostname thiết bị có kí tự NPE 18 IPMS ipms Access Trong hostname thiết bị có kí tự IPMS 19 OPMS opms Access Trong hostname thiết bị có kí tự OPMS Trong hostname thiết bị có kí tự HS|HW|CE switch Access Trong hostname thiết bị có kí tự DF|DS Trong hostname thiết bị có kí tự GS|ME 51 PHỤ LỤC B MƠ TẢ LOẠI DỊCH VỤ PHÂN CHIA GOM NHÓM HOẶC ĐƠN LẺ NHÓM/ĐƠN DỊCH VỤ MỖ TẢ LOẠI check_host_status Thiết bị port down Nhóm check_interface Port Uplink down Nhóm BGP Peer BGP Peer down Nhóm RE_Linecard Thiết bị card down Nhóm Interface Thiết bị port down Nhóm chassis Thiết bị card down Nhóm Switchover Thiết bị card down Nhóm CHASSISD_SNMP Thiết bị card down Nhóm Interface Thiết bị port lỗi CRC Đơn lẻ 10 Interface Nghẽn traffic Đơn lẻ 11 check_interface Port Uplink CRC Đơn lẻ 12 check_interface Nghẽn traffic uplink Đơn lẻ 13 check_interface OLT CRC PON PORT Đơn lẻ 14 Check bandwidth Traffic sụt Đơn lẻ 15 DDoS Abor Traffic nghẽn Đơn lẻ 16 queue drop Traffic nghẽn Đơn lẻ 17 Temp Nhiệt độ cao Đơn lẻ 18 fan Module nguồn, quạt lỗi Đơn lẻ 19 power Module nguồn, quạt lỗi Đơn lẻ 20 Memory Bộ nhớ cao Đơn lẻ 21 PSU Module nguồn, quạt lỗi Đơn lẻ 22 Pool Sắp hết pool cấp phát Đơn lẻ 23 Memory MEMORY high Đơn lẻ 24 Subscribers Traffic sụt Đơn lẻ 25 Heap Chassis CPU cao Đơn lẻ 26 LASER Thiết bị port lỗi suy hao cao Đơn lẻ 27 traffic_IPtransit Traffic nghẽn, Đơn lẻ 28 LUCHIP Thiết bị card down Đơn lẻ 29 prefix-limit BGP Peer down Đơn lẻ 30 XMCHIP Thiết bị card down Đơn lẻ 31 BGP_PREFIX BGP Peer down Đơn lẻ 32 ACC_Status Lỗi IPMS Đơn lẻ STT 52 LẺ 33 Lost Nguồn Mất điện AC Đơn lẻ 34 PON PORT PON DOWN Đơn lẻ 35 Conditioner Cảnh báo IPMS Đơn lẻ 36 Temp OLT Temperature HIGH Đơn lẻ 37 PI Cảnh báo IPMS Đơn lẻ 53 PHẦN LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên: NGUYỄN NGỌC MINH THƯ Ngày, tháng, năm sinh: 31/10/1991 Nơi sinh: Tiền Giang Địa liên lạc: 49, Đào Duy Từ, Phường 5, Quận 10, TP HCM QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO Từ ngày Đến ngày Nơi học Học Thành tích 01/09/2009 30/11/2014 Đại học ngành Điện Học viện cơng Giỏi tử truyền thơng nghệ Bưu Viễn thơng 01/07/2018 Đến Sau đại học ngành Đại học Bách Hệ Thống Thơng Tin Khoa HCM Quản Lý Q TRÌNH CÔNG TÁC Từ ngày Đến ngày Nơi làm Làm 01/10/2015 01/02/2017 Kỹ thuật Thành tích viên Trung tâm NOC giám sát hệ thống – FPT Telecom ISP 01/02/2017 01/07/2019 Leader Team Trung tâm SCC - Nhân viên DevOps - RnD – FPT Telecom xuất sắc trung tâm năm 2017, 2018, 2019 - Giải bạc iKhien FPT với đề tài Auto Monitoring 01/07/2019 Đến Leader Team Trung tâm SCC Giải bạc Phân tích liệu – FPT Telecom iKhien FPT với đề tài Smart Network Operation by Machine Learning 54 ... Trong luận trình bày việc số hóa quy trình quản lý cố hạ tầng mạng công ty cung cấp dịch vụ viễn thông Internet giải pháp gom nhóm cảnh báo, cố liên quan diễn hạ tầng mạng, tránh tình trạng cố lại... LÝ Mã số : 8340405 TÊN ĐỀ TÀI: SỐ HĨA QUY TRÌNH QUẢN LÝ SỰ CỐ HẠ TẦNG MẠNG TẠI CÔNG TY VIỄN THÔNG II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Tìm ngưỡng thời gian quy định cho việc gom nhóm cảnh báo, cố liên... luận văn với đề tài ? ?Số hóa quy trình quản lý cố hạ tầng mạng cơng ty viễn thông? ??, bên cạnh nỗ lực, vận dụng kiến thức tiếp thu, đồng thời tìm tịi học hỏi thu thập thông tin số liệu liên quan đến