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Innowise ha desarrollado una solución web de análisis de telecomunicaciones que supervisa y visualiza el rendimiento de la red, facilitando el mantenimiento y la resolución de problemas.
Nuestro cliente es un proveedor de telecomunicaciones italiano bien establecido. Se trata de una empresa tecnológica líder en Europa dedicada a transformar las telecomunicaciones y a impulsar la innovación conectada.
La información detallada sobre el cliente no puede divulgarse en virtud de las disposiciones del acuerdo de confidencialidad.
Nuestro cliente se enfrentaba a importantes retos a la hora de gestionar y optimizar la infraestructura de red. El principal problema era la imposibilidad de controlar la calidad y el uso de la señal de red en tiempo real. Esta falta de visibilidad del rendimiento de la red provocaba frecuentes interrupciones del servicio y prolongadas rutinas de mantenimiento. El cliente nos encargó la creación de una solución integral que resolviera estos problemas, agilizara las operaciones relacionadas con la red y mejorara la satisfacción del cliente.
Aprovechando nuestra experiencia en análisis de datos en el sector de las telecomunicaciones, hemos desarrollado una aplicación web que ofrece una completa funcionalidad de supervisión del rendimiento de la red. Además de la analítica, la solución visualiza el rendimiento de la red en métricas legibles. Las métricas ayudan a los especialistas en redes a identificar rápidamente los problemas y a asignar recursos para solucionarlos.
Nuestros ingenieros desarrollaron la plataforma con contenedores Docker utilizando AKS, Rancher y OpenShift. Eso permitió al equipo crear, probar y desplegar las partes de una solución como módulos independientes, que se desarrollaron simultáneamente para una entrega óptima. La solución supervisa el rendimiento de la señal de la red, la capacidad y los patrones de tráfico para identificar problemas como caídas en la intensidad de la señal y fallos de hardware. La puntualidad de los datos permite a los especialistas en redes del cliente localizar y resolver los problemas con rapidez. Con una solución de problemas a tiempo, el cliente reduce los tiempos de interrupción de la red, mejora los índices de satisfacción del cliente y mejora los esfuerzos de mantenimiento.
El equipo de desarrollo también ha aprovechado su experiencia en análisis de datos en el sector de las telecomunicaciones para realizar análisis inteligentes del rendimiento de la red. Con la ayuda de algoritmos avanzados de IA, el software puede analizar los datos sobre el rendimiento de la red para agilizar operaciones como el mantenimiento y la resolución de problemas. Utilizando datos históricos y en tiempo real, la herramienta puede anticiparse a los problemas, ofrecer posibles causas de origen y sugerir formas de resolverlos. Además, la supervisión continua del rendimiento informa a la IA para programar rutinas de mantenimiento periódicas.
Para mejorar la versatilidad y maximizar el alcance y la adaptabilidad de la solución de análisis de redes, los expertos en tecnología la hicieron desplegable tanto in situ como en las plataformas en la nube más populares: AWS, Microsoft Azure, y GCP. La implantación in situ garantiza a la organización el control total de los datos y permite personalizar la infraestructura sin fricciones, mientras que la nube simplifica el mantenimiento, las actualizaciones y la asignación de recursos.
Los expertos de Innowise implementaron varias funciones para mejorar la seguridad de la aplicación web. Utilizaron Keycloak para implementar Single SIgn-On, un proceso de autenticación sin fisuras para los especialistas de la red, que les permitía iniciar sesión en todo el ecosistema de software iniciando sesión en una única solución. De este modo, se mejora la seguridad gracias a una menor exposición de las credenciales. Dado que la aplicación admite la implantación en la nube, los ingenieros utilizaron soluciones para almacenar de forma segura claves y contraseñas en las respectivas plataformas en la nube, por ejemplo, Key Vault para Microsoft Azure. En cuanto a otros datos sensibles, los expertos utilizaron Secrets OPerationS (SOPS) para cifrar la información de los usuarios y las métricas de red.
Cloud
Azure, AWS, GCP
Orquestación de contenedores
AKS (Azure Kubernetes Service), GKE (Google Kubernetes Engine), Rancher, OpenShift, operadores de Kubernetes
Infraestructura como código (IaC) e implantación
Terraform, Helm, GitLab
Tratamiento y almacenamiento de datos
Airflow, Spark, PostgreSQL, registro de artefactos, Cloud Composer, Pub/Sub, BigQuery, funciones Cloud, Memorystore
Seguridad y gestión de claves
Azure Keyvault, HashiCorp bóveda, Keycloak
Malla de servicios y redes
Istio
Integración continua/implantación continua (CI/CD)
Jenkins, GitlabCI
Innowise siguió una metodología de desarrollo ágil, dividiendo el proyecto en varias fases. Durante la fase de descubrimiento, el equipo analizó a fondo la infraestructura de red del cliente e identificó los puntos débiles. A continuación, crearon una hoja de ruta del proyecto y un prototipo en el que se podía hacer clic para visualizar las funciones propuestas.
Después, llegó el momento de construir la solución. Los ingenieros desplegaron soluciones de análisis de red, orquestación de contenedores, canalizaciones CI/CD, herramientas de seguridad, IaC, supervisión y registro. Garantizaron una estrecha colaboración con los equipos de desarrollo del cliente durante todo el proceso. En cuanto a las pruebas y la automatización, los desarrolladores automatizaron pruebas Cucumber utilizando Jira Xray y Jenkins para validar la funcionalidad y el rendimiento de los nuevos sistemas. Además, el equipo proporcionó asistencia técnica L4 para resolver cualquier problema con prontitud.
Innowise ha implementado una solución que aportó la transparencia necesaria al rendimiento de la red para el cliente. La aplicación web mejora la supervisión del rendimiento de la red, ofreciendo un control total de toda la infraestructura.
Las funciones avanzadas de supervisión de la aplicación permiten al cliente controlar el estado de su red en tiempo real. De este modo, puede identificar posibles problemas antes de que se agraven y abordarlos de forma proactiva. Al anticiparse a los problemas, el cliente reduce significativamente el riesgo de interrupciones de la red, mitigando tanto los costes como los posibles efectos negativos en la satisfacción del cliente.
Además, la plataforma puede predecir posibles fallos de la red o degradaciones del rendimiento con ayuda del análisis de datos. Permite al cliente programar el mantenimiento y las actualizaciones de forma más estratégica, minimizando el tiempo de inactividad y garantizando el funcionamiento óptimo de la red.
El enfoque estratégico de la gestión de redes basado en datos tiene un efecto dominó positivo, ya que mejora la eficiencia operativa, reduce los costes de mantenimiento y eleva los niveles de satisfacción del cliente.
45%
reducción de las interrupciones del servicio de red
50%
reducción del tiempo de inactividad gracias a la resolución proactiva de problemas
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