회사가 모니터링해야 하는 내용은 대부분의 회사가 의존하는 일반적인 SNMP 기반 데이터 그 이상입니다. 전 세계에서 가장 멀리 떨어진 곳에 있는 기업 및 정부 자산과의 안정적인 연결을 구축하고 유지하기 위해 위성 기반 네트워크는 기존 네트워크 모니터링 시스템의 기능을 뛰어넘는 다양한 프로토콜과 데이터 유형을 활용합니다.
최근 몇 년 동안 이 회사의 네트워크 운영 팀은 해상 화물선, 비행 중인 여객기, 가장 먼 곳에서 이루어지는 활동 등 까다로운 운영 환경과 고객에게 제공되는 서비스를 확대하고 개선하기 위해 운영 지원 시스템(OSS)을 여러 차례 업그레이드했습니다.
이러한 개선에도 불구하고 팀은 성능 데이터를 수집, 정규화 및 분석하는 데 여전히 어려움을 겪고 있었습니다. 비정상적인 운영 환경과 이질적이고 비표준적인 데이터 유형의 배열로 인해 팀은 특정 장치 또는 기타 네트워크 리소스와 연관시키기 위해 여러 하위 시스템의 데이터를 수동으로 조합해야 하는 경우가 너무 많았습니다.
간단히 말해, 이 회사는 모든 성능 데이터를 보다 효율적이고 효과적으로 수집하고 분석하여 고객에게 영향을 미치는 이벤트로 발전하기 전에 성능 문제를 신속하게 진단하고 해결할 수 있는 방법을 원했습니다.
이 때 팀은 IBM SevOne Network Performance Management(NPM)를 선택했습니다.
이 팀은 이전에 네트워크 성능 및 이벤트 관리 기능을 업그레이드한 바 있으며, 여기에는 IBM Cloud Pak for Watson AIOps 솔루션에 대한 상당한 투자가 포함되었습니다. IBM Cloud Pak for Watson AIOps를 사용하면 IT 팀과 NetOps 팀은 단일 대시보드에서 대량의 알림과 경보, 기타 운영 데이터의 도메인 간 상관관계를 파악하고, 보강 및 통합할 수 있습니다.
팀의 문제는 수신 알림, 경보 및 기타 성능 이벤트 데이터를 기반으로 한 분석 및 후속 해결 조치가 아니었습니다.이 회사의 근본적인 과제는 IBM Cloud Pak for Watson AIOps의 강력한 기능을 활용할 수 있도록 모든 데이터를 단일 장소로 일관된 형식으로 가져오는 것이었습니다.이는 많은 비표준 데이터 유형을 포함하여 모든 데이터를 통합된 방식으로 처리하고 활용하려고 할 때 실제로 복잡한 문제에 직면했던 팀에게는 익숙한 문제였습니다.
SevOne NPM의 탁월한 유연성과 확장성은 팀이 장애물을 극복할 수 있는 효과적인 방법을 제공했습니다. SevOne NPM은 Kafka 기반 리소스를 중간 지점으로 사용하여 위성 전용 형식 및 IoT 데이터를 비롯한 비표준 형식의 데이터가 포함된 다양한 Kafka 스트림을 가져올 수 있었습니다. 모든 성능 데이터가 Kafka/SevOne NPM 연동을 통해 수집되면, 이를 IBM Netcool Operations Insight 소프트웨어(현 IBM Cloud Pak for Watson AIOps의 이벤트 관리자 구성 요소)로 원활하게 이식하여 분석과 조치를 신속하게 진행할 수 있습니다.
SevOne NPM의 유연성과 확장성 덕분에 팀은 모든 성능 데이터를 한곳에 모아 IBM Cloud Pak for Watson AIOps에 적합한 단일 형식으로 관리할 수 있었습니다.
