Ciò che l'azienda deve monitorare va ben oltre i tipici dati basati su SNMP su cui fa affidamento la maggior parte delle aziende. Per stabilire e mantenere una connettività affidabile con gli asset aziendali e governativi nelle località più remote del mondo, la sua rete satellitare utilizza una gamma di protocolli e tipi di dati che vanno oltre le funzionalità dei tradizionali sistemi di monitoraggio della rete.
Negli ultimi anni, il team Network Operations dell'azienda ha apportato diversi aggiornamenti ai sistemi di supporto operativo (OSS) per ampliare e migliorare i servizi disponibili per i clienti e le loro operazioni impegnative, come le navi da carico in mare, gli aerei di linea in volo e le attività nelle località più remote.
Nonostante questi miglioramenti, il team aveva ancora difficoltà a raccogliere, normalizzare e analizzare i dati sulle prestazioni. Con il suo ambiente operativo insolito e la sua gamma di tipi di dati disparati e non standard, il team ha dovuto troppo spesso riunire manualmente dati provenienti da diversi sottosistemi per correlarli a un dispositivo o a un'altra risorsa di rete specifici.
In poche parole, l'azienda desiderava un modo più efficiente ed efficace per raccogliere e analizzare tutti i dati sulle prestazioni in modo che i problemi relativi alle prestazioni potessero essere diagnosticati e risolti rapidamente, prima che si trasformassero in eventi che incidevano sui clienti.
È stato allora che il team si è rivolto a IBM SevOne Network Performance Management (NPM).
Il team aveva apportato miglioramenti precedenti alle prestazioni della rete e alle funzionalità di gestione degli eventi, compresi notevoli investimenti nella soluzione IBM Cloud Pak for Watson AIOps. Con IBM Cloud Pak for Watson AIOps, l'IT e il team NetOps hanno una correlazione interdominio, arricchimento e consolidamento di elevati volumi di alert e allarmi e altri dati operativi in un'unica dashboard.
Il problema per il team non erano l'analisi e le successive azioni correttive basate su avvisi in entrata, allarmi e altri dati relativi a eventi prestazionali. La difficoltà fondamentale era riunire tutti i dati in un unico luogo e in un formato coeso in modo da poter utilizzare al meglio le potenti funzionalità di IBM Cloud Pak for Watson AIOps. Si trattava di un problema familiare al team, costretto ad affrontare reali complessità nel tentativo di elaborare e utilizzare in modo unificato tutti i dati disponibili, compresi i numerosi tipi di dati non standard.
La flessibilità e la scalabilità impareggiabili di SevOne NPM hanno offerto al team un modo efficace per superare l'ostacolo. Utilizzando una risorsa basata su Kafka come compromesso, SevOne NPM è stato in grado di accogliere una serie di flussi Kafka contenenti dati in formati non standard, inclusi formati specifici del satellite e dati IoT. Una volta raccolti tutti i dati sulle prestazioni tramite il collegamento Kafka/SevOne NPM, è stato possibile trasferirli nel software IBM Netcool Operations Insight (ora componente Event Manager di IBM Cloud Pak for Watson AIOps) senza soluzione di continuità per un'analisi e un'azione rapida sui progressi.
Grazie alla flessibilità e alla scalabilità di SevOne NPM, il team aveva tutti i dati sulle prestazioni in un unico posto e in un unico formato IBM Cloud Pak for Watson AIOps compatibile con AIOps.
