Alarms correlation in telecommunication networks

Anne Bouillard (1, 2, 3) , Aurore Junier (4) , Benoit Ronot (5)

1 LINCS - Laboratory of Information, Network and Communication Sciences
2 LIENS - Laboratoire d'informatique de l'école normale supérieure
3 DYOGENE - Dynamics of Geometric Networks
4 SUMO - SUpervision of large MOdular and distributed systems
5 Alcatel Lucent Bell Labs

Nowadays telecommunication systems are growing more and more complex, generating huge amount of alarms that cannot be effectively managed by human operators. The problematic is to detect in real-time significant combinations of alarms that describe an issue. In this article, we present a powerful heuristic algorithm that constructs alarm patterns dependency graphs. More precisely, it is able to highlight patterns extracted from an alarm flow learning process with a small footprint on network management system performance. This algorithm is first relevant to real-time issues detection by effectively delivering their concise alarm patterns. And secondly it allows the proactive analysis of network health by retrieving the general trends of a network. We challenge our algorithm to an optical network alarms data set of an existing operator. We find immediately similar results to the experts analysis performed for this operator by Alcatel-Lucent Customer Services.

De nos jours, les systèmes de télécommunication deviennent de plus en plus complexes, générant une quantité d'alarmes énorme qui ne peut être efficacement gérée par un humain. Le problème est de détecter en temps-réel des combinaisons d'alarmes décrivant un problème. Dans cet article, nous présentons un puissant algorithme heuristique construisant un graphe de dépendances contenant des motifs d'alarmes. Plus précisément, cet algorithme est capable d'extraire des motifs à partir d'un flot d'alarmes observées en ayant un faible impact sur les performances des systèmes de management. Tout d'abord, cet algorithme est très pertinent pour détecter des problèmes temps-réel car il délivre des motifs d'alarmes concis. Deuxièmement, il permet une analyse proactive de la santé du réseau par l'extraction de la tendance générale d'un réseau. Nous testons notre algorithme sur un ensemble d'alarmes généré par un réseau optique d'un opérateur existant. Nous avons immédiatement trouvé des résultats similaires à ceux obtenus, pour cet opérateur, par les experts du service client d'Alcatel-Lucent.

Mots clés: management methods; proactive systems; alarms correlation

Domaines: Réseaux et télécommunications [cs.NI]

Anne Bouillard, Aurore Junier, Benoit Ronot. Alarms correlation in telecommunication networks. [Research Report] RR-8321, INRIA. 2013, pp.17. ⟨hal-00838969⟩