Rambler's Top100

Customer Impact Analysis (в т.ч. System Fault Tolerance)

Из-за сегодняшних тенденций интеграции операторов связи и контент-провайдеров происходит постоянное усложнение внутренних механизмов функционирования отдельных сервисов. Вместе с тем, уровень удовлетворенности пользователя качеством предоставляемых услуг играет все более приоритетную роль для успешного бизнеса комплексных поставщиков услуг вследствие жесткой конкуренции и отсутствия у пользователя сдерживающих факторов (таких, как существенные начальные затраты, отсутствие альтернативного оператора) для ухода пользователей к конкурентам.

Это требует от провайдера не только быстрого и эффективного предоставления услуг, но и совершенной поддержки пользователей для быстрого разрешения возникающих у него проблем, причем желательно, чтобы они разрешались еще до того, как пользователь сообщит о них. К сожалению, большинство современных инструментов для управления сетями и мониторинга сбоев ориентированы на низкоуровневые события (выход из строя конкретного соединения, маршрутизатора или отдельного порта в нем), и не позволяют прогнозировать последствия сбоев, влияющие на качество предоставляемых сервисов. Существующие системы сбора и анализа неполадок основаны на обработке пользовательских запросов и претензий, что не позволяет поставщику услуг принять меры оперативно.

Таким образом, современный поставщик телекоммуникационных услуг нуждается в инструменте, позволяющем не только оперативно оценить последствия сбоев, уже возникших в системе, но и прогнозировать последствия возможных неполадок до их появления, и, таким образом, определять узкие места в существующей информационно-коммуникационной инфраструктуре.

Планируется, что данная задача будет прорабатываться в рамках одного из учебно-научных проектов инновационного Центра инфокоммуникаций в рамках научного направления моделирование сложных сетей связи и их составных частей.