Analyse de données de monitoring de performance dans les réseaux optiques cohérents

Yaméogo, Banti Laure Mathilde (2021). Analyse de données de monitoring de performance dans les réseaux optiques cohérents. Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

L’application conjointe de la détection cohérente, de formats de modulation en amplitude et phase, ainsi que de techniques avancées de traitement numérique du signal (Digital Signal Processing, DSP) et de correction des erreurs (Forward Error Correction, FEC), a permis d’augmenter le débit binaire par canal portant ainsi la capacité de transmission des systèmes optiques à plus de 10 Tb/s par lien. De tels systèmes permet aux opérateurs de réseaux de répondre aux besoins de plus en plus croissant et exigeant des utilisateurs. Cependant, il n’est pas suffisant d’offrir une connexion haut débit aux clients; les opérateurs doivent aussi s’assurer de leur garantir les accords de service (Service Level Agreement, SLA).

Dans ce contexte, les systèmes de contrôle du réseau (Network Management System, NMS) mesure en permanence la santé du réseau en recueillant des données à partir des dispositifs déployés dans le réseau. Ces données permettent d’analyser les causes de dégradation de performance dans le réseau et les défaillances des équipements, de gérer les pannes et les interventions de maintenance, et sont utilisées par les planificateurs de réseau pour planifier les déploiements futurs en fonction de la croissance du trafic. D’un autre côté, la disponibilité des données due au développement de l’internet des objets et de la quantité de sources de données connectées a donné naissance à la science des données déjà mise en application dans de nombreux domaines. Avec l’arrivée des systèmes cohérents qui amassent des données via les modules DSP et les moyens de stockage et de traitement de données massives, la science des données est apparue récemment dans le domaine des télécommunications optiques.

L’idée centrale de la thèse est de tirer le maximum d’informations et de connaissances en utilisant les techniques de l’analyse des données de performance de 155 connexions optiques collectées sur une période d’un an dans le réseau de production d’un opérateur dans le but de développer une meilleure compréhension des mécanismes de dégradation de performance et de migrer vers des approches proactives de gestion de réseau. La première partie de cette thèse consiste à caractériser les anomalies de performance détectées durant la période d’observation avec pour objectif d’établir des corrélations entre les paramètres. Un regroupement des 155 circuits basé sur leurs caractéristiques statistiques est ensuite fait en appliquant une méthode évolutive de regroupement de séries temporelles afin de découvrir des informations sousjacentes aux données. Enfin, une méthode de détection de dégradation de perte optique dans une liaison optique, basée sur l’utilisation de trois méthodes statistiques complémentaires – Seasonal-Trend decomposition using LOESS, STL, test de Mann-Kendall et Sen’s slope – est proposée et validée avec des données de terrain.

Titre traduit

Analysis of performance monitoring data in coherent optical networks

Résumé traduit

The combined application of coherent detection, amplitude and phase modulation formats, as well as advanced Digital Signal Processing (DSP) and Forward Error Correction (FEC) techniques, has made it possible to increase the bit rate per channel, bringing the transmission capacity of optical transmission systems to more than 10 Tb/s per link. Such systems enable network operators to meet the growing and increasingly demanding needs of users. However, it is not enough to offer a high-speed connection to customers; operators must also ensure that service level agreements (SLAs) are met.

In this context, Network Management Systems (NMS) continuously monitor the health of the network by collecting data from the devices deployed in the network. This data is used to analyze the causes of performance degradation in the network and equipment failures, to manage outages and maintenance interventions, and is used by network planners to plan future deployments based on traffic growth.

On the other hand, the availability of data due to the development of the Internet of Things and the amount of connected data sources has given rise to data science which has already found applications in many areas. With the advent of coherent systems that collect data via DSP modules and massive data storage and processing capabilities, data science has recently emerged in the field of optical telecommunications.

The central idea of the thesis is to extract the maximum of information and knowledge by using the techniques of performance data analysis of 155 lightpaths collected over a period of one year in an operator's production network with the objective to better understand the root cause of performance degradations as a first step towards proactive network management approaches. The first part of this thesis consists in characterizing the performance anomalies detected during the observation period with the objective of establishing correlations between the monitored parameters. A clustering of the 155 lightpaths based on their statistical characteristics is then done by applying an evolutive method of time series clustering in order to discover information underlying the data. Finally, a method for detecting optical loss degradation in an optical link, based on the use of three complementary statistical methods – Seasonal-Trend decomposition using LOESS, STL, Mann-Kendall test and Sen's slope – is proposed and validated with field data.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Thèse de doctorat électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Thèse présentée à l’École de technologie supérieure comme exigence partielle à l’obtention du doctorat". Comprend des références bibliographiques (pages 146-156).
Mots-clés libres:	analyse de tendance, décomposition de séries temporelles, détection d’anomalies, monitoring de réseaux optiques cohérents, regroupement de données
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Tremblay, Christine
Codirecteur:	Codirecteur O'Sullivan, Maurice
Programme:	Doctorat en génie > Génie
Date de dépôt:	31 mars 2023 13:48
Dernière modification:	31 mars 2023 13:48
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/2910

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