Analyse et Prévision du Trafic de Données Télécom

Analyser les flux de trafic IP de peering et de transit pour optimiser les accords d'interconnexion, réduire les coûts et améliorer les performances de livraison de contenu pour les opérateurs télécoms.

Analyser l'impact réseau du trafic de streaming vidéo OTT provenant de plateformes comme Netflix, YouTube et les sports en direct. Optimiser l'allocation de bande passante et la QoE pour les réseaux à forte charge vidéo.

Analyser et interpréter les schémas de trafic 5G NR, y compris les cas d'utilisation eMBB, URLLC et mMTC. Optimiser les configurations de slices et prévoir les changements de demande dans les déploiements 5G.

Analyser l'efficacité d'utilisation du spectre et les ratios trafic/spectre pour les bandes LTE et 5G NR. Optimiser l'allocation des fréquences et les configurations des porteuses afin de maximiser le débit par MHz.

Optimiser les stratégies de déchargement CDN pour réduire la congestion du réseau de collecte et les coûts de transit. Analyser les taux de succès du cache, la popularité du contenu et l'orientation du trafic pour les réseaux de télécommunications.

Prévoir les tendances du trafic de données mobiles à l'aide de modèles statistiques et d'indicateurs clés de performance des télécommunications. Idéal pour la planification réseau, la gestion de capacité et l'analyse de la demande 4G/5G.

Construire et valider des modèles de demande de capacité pour les réseaux de télécommunications (cœur, RAN et transport). Soutient la planification des investissements et les stratégies d'évitement de congestion.

Prévoir la croissance du trafic des appareils IoT pour les réseaux NB-IoT, LTE-M et 5G mMTC. Modéliser la charge de signalisation, le volume de données et la densité de connexion pour les déploiements IoT dans les villes intelligentes et l'industrie.

Détecter et diagnostiquer les anomalies de trafic dans les réseaux télécom, y compris les pics DDoS, les tempêtes de signalisation et les hausses de demande inattendues, à l'aide de méthodes statistiques et basées sur l'apprentissage automatique.

Dimensionner les ressources réseau de télécommunications pour les charges de trafic de pointe à l'aide de modèles Erlang, de ratios d'heure de pointe et d'analyse de congestion. Essentiel pour la conformité QoS et SLA.