Desarrollo de un software de monitoreo y predicción en tiempo real de incidencias ambientales para data center de telecomunicaciones

• Autores: Gallegos Sánchez, Carlos Alberto, Huachin Herrera, Carlos Edson
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/626376
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/626376
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Data center; Telecomunicaciones; Variables ambientales; Algoritmo de predicción; Ahorro económico; Telecommunications; Environmental variables; Prediction algorithm; Economic savings

Durante las últimas dos décadas aparecieron equipos con avances tecnológicos que han mejorado los servicios de telecomunicaciones. Estos trabajan las 24 horas del día dentro de un Data Center. La caída de un equipo representaría la caída de un servicio con pérdidas económicas. Una de las principales causas de los incidentes es por variables ambientales (temperatura, humedad o punto de rocío). El proyecto trata sobre una aplicación de predicción de fallos en tiempo real. Este es capaz de predecir fallos y proporcionar un tiempo de reacción ante un incidente. El software implementado tiene dos modos: online y simulación. El modo online es una aplicación para extraer la información de los sensores de ambientales. Este fue implementado en Bitel Telecom donde empresa manifestó su aprobación con una carta de recomendación. Por otro lado, el modo simulación funciona utilizando un servidor web, para subir los resultados en internet y poder monitorearla desde un móvil o PC. El modo simulación tiene dos modos: aleatorio y manual. En estos modos se puede modificar parámetros del algoritmo según exigencias de la empresa. Luego de varias pruebas, se llegó a la conclusión de que la predicción de fallos ayudara a evitar incidentes y generar ahorros económicos.