Por Argemiro Sousa
O adensamento das redes de fibra óptica – que tende a aumentar com a implantação das novas redes móveis 5G – traz um desafio a mais para os gestores dessa infraestrutura. Como garantir a qualidade e a maior disponibilidade da rede e, em caso de falha, encontrar rapidamente sua origem, de modo a restabelecer o serviço no menor tempo possível?
A resposta está no monitoramento remoto da rede de fibra óptica, utilizando recursos da própria tecnologia. E, na medida em que a tecnologia evolui, os recursos disponíveis tornam-se mais avançados, melhorando a eficiência da gestão da infraestrutura e permitindo até a predição de falhas de equipamentos. Há algum tempo, por exemplo, os equipamentos utilizados em redes ópticas (transponders, amplificadores, etc) já incorporam diversos fotodetectores, que são sensores capazes de detectar a potência da luz e, com isso, eventuais perturbações nas transmissões.
Com a aplicação de técnicas avançadas de Machine Learning, Inteligência Artificial (IA) e Analytics, é possível utilizar as informações captadas pelos fotodetectores no monitoramento da rede óptica, de modo a ajudar a operadora ou o provedor de serviços de internet (ISP) em duas situações. Uma delas é a redução do tempo de correção de falhas causadas por fatores externos, como o rompimento da fibra, por meio da correlação de eventos que permitem identificar a causa-raiz do problema. A outra é a predição de falhas suaves (ou não abruptas), com base em dados sobre o comportamento dos equipamentos, o que permite programar manutenções preventivas dos equipamentos antes que ocorra a interrupção do serviço.
As falhas suaves são decorrentes de degradações dos próprios componentes da rede, que vão perdendo sua vida útil – como acontece com a bateria de um carro, por exemplo. A eficiência da conversão de corrente elétrica para potência óptica vai diminuindo com o tempo e essa degradação pode ser identificada a partir dos dados obtidos via telemetria – nesse caso, fornecidos pelos fotodetectores. Com a aplicação de técnicas de Machine Learning, IA e Analytics, é possível analisar algumas dessas variáveis e prever quando os equipamentos vão falhar.
Essas técnicas também são muito úteis na identificação da causa-raiz e do local exato em que ocorreu uma falha. No método tradicional, o operador define manualmente os limiares dos equipamentos e verifica continuamente se os parâmetros de operação estão dentro do que foi definido. Caso ultrapassem esses limites, alarmes são emitidos para a gerência da rede e o operador precisa analisar todos os alarmes, correlacionar o período da ocorrência, para poder identificar a causa-raiz do evento. Dependendo da complexidade da rede e do número de equipamentos envolvidos, esse processo de investigação pode levar de 3 a 5 horas – fora o tempo necessário para a correção da falha e a restauração do serviço.
Com o uso de técnicas de Machine Learning, Analytics e IA aplicadas ao troubleshooting da rede, o diagnóstico das falhas demora cerca de 10 minutos. Esses recursos permitem criar aplicativos capazes de atribuir automaticamente os valores dos parâmetros de operação dos equipamentos, consistentes com as condições de operação da rede. Em uma situação real de rede que abriga uma variedade de elementos de fabricantes diferentes, a automação da definição de limiares e da localização de falhas é um fator importante para a rápida correção do problema – e, consequentemente, da maior disponibilidade do serviço. Além disso, essas técnicas também oferecem ao operador mecanismos para análise da degradação do serviço, permitindo uma atuação proativa sobre a rede.
Tudo isso traz ganhos significativos para operadoras e ISPs – e, também, para os usuários de seus serviços – que já vêm investindo no monitoramento remoto de suas redes ópticas. Casos reais indicam que o retorno do investimento pode ser obtido em menos de 12 meses, considerando os ganhos obtidos com a redução do tempo médio de reparo, a diminuição dos deslocamentos de técnicos e a maior disponibilidade da rede. Com a introdução do 5G e a necessidade de redes de fibra óptica para dar suporte à nova tecnologia, a gestão mais eficiente da infraestrutura existente, certamente, trará ganhos ainda mais expressivos. Afinal, uma rede de qualidade e alta disponibilidade, que atende à demanda, dispensa investimentos em instalação de mais cabos de fibra óptica.
Argemiro Sousa é diretor de Negócios da Padtec, fornecedora global de soluções de última geração para transmissão óptica.