WDM ağlar için üreticiden bağımsız ön etkin alarmların izlenmesi ve optimizasyonu
Monitoring and optimization of vendor agnostic pre-active alarms for WDM networks
Yazar: MUSTAFA SERDAR OSMANCA
Danışman: PROF. DR. MURAT YÜCEL
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Alarm sistemleri = Alarm systems ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Müdahale = Intervention

Özet:
Bilgiye erişim kolaylığının, haberleşme hızı ve kapasitesinin kritik önem taşıdığı ve bu ihtiyacın ağırlıklı olarak Dalga Boyu Bölmeli Çoğullama (Wavelenght Division Multiplexing-WDM) yapılan fiber optik ağları ile karşılandığı bilinmektedir.WDM ağları, büyük kapasitede ve uzak mesafelerde veri iletimi için yaygın olarak kullanılmaktadır.Bu nedenle, WDM ağlarının performansının sürekli olarak ölçülmesi de dikkate değer bir öneme sahiptir.Büyük ağlarda üreticiden bağımsız şekilde uçtan uca performans metriklerinin manuel olarak analiz edilmesi önemli bir iş gücü ve zaman kaybına sebep olmaktadır. Ayrıca manuel olarak yapılan bu analiz çıktılarında; çalışan tecrübesine göre başarı oranı değişkenlik gösterebilmektedir. Performans metriklerini etkileyen ilgili parametrelerin otomatik olarak ilişkilendirilmesi ve etki durumunun belirlenmesi manuel çalışmaların dezavantajlarının ortadan kalkmasını sağlayacaktır. Bu kapsamda yapılan çalışmalar ile manuel performans takibi ve farklı vendor standartları performans metrikleri açısından ortadan kaldırılmıştır. Tek bir platform üzerinden performans verilerinin elde edilerek uçtan uca farklı vendor üzerinden geçen linklerinde performans metriklerini takip edip, otomatize ve ön etkin alarm takibi yapılması sağlanmıştır. Bu tez çalışmasında, farklı vendor alarmları ve performans verileri tek bir platformda otomatize ve ön etkin takip edilmekle birlikte farklı makine öğrenme yöntemleri ile müşterilere en uygun servis altyapısı sağlanacak şekilde çıktı üretmesi sağlanmıştır.

Abstract:
Ease of access to information, communication speed and capacity are of critical importance and this need is mainly met by fiber optic networks with Wavelenght Division Multiplexing (WDM). WDM networks are widely used for data transmission at large capacity and over long distances. Therefore, continuous measurement of the performance metrics of WDM networks are also great importance. Manual analysis of end-to-end performance metrics in large networks , vendor agnostic analyses are causes a significant loss of labor and time. In addition, in these manual analysis outputs; The success rate may vary according to the experience of the employee. Automatic correlation of the relevant parameters affecting the performance metrics and determining the impact status will eliminate the disadvantages of manual work. In this context, manual performance tracking and different vendor standards have been eliminated in terms of performance metrics. By obtaining performance data on a single platform, it was ensured that automatic and proactive alarm monitoring was performed by following the performance metrics of the links passing through different vendors from end to end. In this thesis, different vendor alarms and performance data are monitored automatically and proactive on a single platform, and it is ensured that output is produced in a way that provides the most appropriate service infrastructure to customers with different machine learning methods.