安立（Anritsu）：“选择 Vertica，就够了。”

安立服务保证的业务架构主要是利用无源网络探针，收集所有网元流量，包括用户面和信令协议的流量等。其数据通常汇总于呼叫数据记录（CDR），即用特定的数据架构存储与网络事件（如电话、数据会话、SMS）相关的全部信息。但传统的服务保证解决方案只提供基本的实时网络监测功能。一检测到故障，服务提供商（特别是网络运营部门）会发出警报，但他们对故障根因的洞察力有限。

于是，安立公司将重点放在大数据以及更复杂深入的分析技术上来，以实现数据关联和分析调查的自动化。新的大数据及分析解决方案以 Vertica 为基础，这是一种统一分析平台，可以近乎实时地对巨大的数据量进行高性能分析。

这使得传统分析无能为力的一系列新用例得到了长足发展，同时改善了对安立旗下管理着的海量数据的分析反应——即对于一般大客户而言，每天至少 3 TB、平均一季度约 10 PB 的数据量。Vertica 还允许安立公司将其分析能力扩展到新的业务领域，比如客户体验和应用性能监控，比如社交网络和视频流服务等。

基于 Vertica 的大数据分析解决方案由安立产品和解决方案管理部门领导，这一创新举措使得为客户提供两种尖端的分析产品成为可能。

第一个是灵活快速的商业智能（BI）平台和自助分析工具，其广泛的“切片/切块”能力可以近乎实时地处理非常复杂的数据，为客户提供网络运营和服务交付的最新答案。比如评估某个用户是否有无线电或网络问题，以及网络中断是否影响了终端用户体验等等。除此外，基于大规模并行列架构的 Vertica 还提升了响应速率，并推动安立公司推出新的自助式网络运行分析门户，以便捷查询，而不用担心其他任务的性能受到丝毫干扰。

第二个则是大型数据集群的实时机器学习（ML）解决方案，该产品帮助客户实现复杂根因分析的自动化，并提供与终端用户服务体验息息相关的真正洞见。在初级开发阶段，它专注于优先处理对网络用户量最大或服务潜在价值最高的威胁警报。故障一旦发生，在包含故障数据的网络探测器发出第一份 CDR 后，运营商几毫秒内就能收到一份带有详细背景信息的分析警报，并可酌情根据严重性大小和收入影响，对最相关的因素优先进行适当干预。

这种“超级速度”得益于流式分析的发展。在这种分技术的设计架构中，先进的机器学习提供了最大的支持，以确保能通过网络探针持续分析数据流、自动提供单一的上下文警报，以及对所有相关网元发出的数百万次故障信号，进行清晰、详尽的分析总结等。

在过去，只能手动调整、翻阅与人工钻研的数据操作（比如存储于 BSS 数据中的受影响服务的收入细目等）如今已大大简化。以 Vertica 为核心的安立大数据及分析解决方案，成功加速了网络运营中心（NOC）的洞察力，使运营商客户缩短故障修复时间，并专注于处理最关键的威胁，在最短时间内提升服务层次。

从组织学的角度看，技术投资和新品研发不仅涉及开发企业内部资源，还包括引入新的专业人力等。

近年来，安立公司接连聘请了许多算法与分析专家，以从结构上优化服务质量。这一举措成功扩大了安立解决方案产品及服务在客户群体的影响力，一般而言，这样的 OSS 解决方案总是卖给企业的网络控制中心和运营部门，新引入的实时机器学习分析同时为其他职能部门也带来了宝贵洞察力和关键业务的“成功之匙”——业务职能部门与规划网络部门，从此可以利用这些信息更好进行网络开发，而网络工程和营销部门，则可以根据实际的服务质量和客户满意度更好地进行销售规划。

从技术的角度来看，Vertica 的模块化能力为安立公司提供了强大的可扩展性，充分降低了运营成本，而其数据回报也非常惊人：投资回报率（ROI）约为 351%，回收期只有 4 个月，成本效益比约为 1：43。

据了解，安立公司还在利用 Vertica 全新版本开发新的机器学习能力，涵盖一系列新的网络用例，它不仅涵盖了流媒体数据流，对存储于数据湖的静态历史数据也非常有效。其中一例是创建“资费计划优化”模型，它根据某一客户实际的历史网络使用情况，向其提供关于资费计划数的最佳建议；另一例是网络升级推荐系统，该系统以大量变量为基准，向客户推送在某一特定地理区域进行网络升级的最佳时机建议。据悉，安立还开发了一种预测型算法，为电信运营商提供在未来发生网络拥堵的可能性及相关性等运营判断。

这些应用都非常需要先进科技与大量的技术投资支持，但安立始终明确、坚持的一点是：选择 Vertica，就够了。