KDDI、AIを活用した障害検知システムを運用開始--LTEで、監視可能なデータ数は約6倍に

　KDDIは1月25日、LTEのモバイルコアネットワークにおいて、AIを活用した障害検知システムの運用を開始したと発表した。

　複雑な基準値を動的に設定（動的しきい値）し、時間帯や平日・休日などの違いで値が大きく変動するパターンの障害検知を実現するという。

AIを活用した障害検知システムの仕組み

　ネットワークの監視運用業務では、障害を判断する一定の基準値（固定しきい値）を設定して障害を検知している。昼間に多く使われ、夜間に減少するトラフィック量など、時間帯や平日・休日の違いで値が大きく変動するパターンでは固定しきい値を設定することが難しく、このようなパターンのデータでの障害検知が課題だったとしている。

　AIを活用した障害検知システムでは、例えば、祝日を考慮したパターンの予測値を自動的に生成可能。過去のパフォーマンスデータのパターンを学習、予測値を生成し、実測値と比較して大きく乖離がある場合、異常が発生しているものとして障害検知の判断に活用するという。

　過去のパフォーマンスデータには、時間帯や平日・休日などの時系列データに関連する属性も含まれており、これらのデータを使用することで、より高精度に予測できる。監視対象のパフォーマンスデータ数を固定しきい値だけの適用に比べ6倍に拡大。異常を検知できる可能性を大幅に高めることで、障害の大規模化の予防につなげられるとしている。

監視対象を拡大できる

　KDDIは、2022年7月に発生した通信障害を受け、再発防止に向けた改善と高いネットワーク品質を目指す取り組みを推進。今回、その一環としてAIを活用した同システムの運用を実施することになった。

　今後も、障害検知システムの高度化を通して通信障害の大規模化予防に努め、ネットワーク品質のさらなる向上を目指すとしている。