Предиктивный мониторинг сети для телеком-оператора
Телеком / Network Operations ML Python Kafka Grafana Go
Время обнаружения аварии: 23 мин → 2 мин.
## Задача
Телеком-оператор узнавал об аварии от клиентов, а не от мониторинга. Среднее время до обнаружения — 23 минуты. Штрафы по SLA за квартал: 4.2М руб.
## Решение
ML-модель аномалий на временных рядах (SNMP, NetFlow, syslog): обнаружение паттернов до падения сервиса, предсказание аварии за 15-40 минут, автоматическая нотификация NOC с локализацией проблемы и вероятной причиной.
## Результат
Время обнаружения аварии: 23 мин → 2 мин. Проактивное обнаружение 74% инцидентов до жалоб клиентов. Штрафы по SLA: минус 81%. Uptime вырос с 99.3% до 99.87%.