Цифровой двойник

Цель проекта: анализ и контроль ландшафта цифровой экосистемы МТС. 

Задачи проекта: 

• Визуализировать продуктово-технологический ландшафт;

• Прогнозировать развитие ландшафта экосистемы при помощи AI/ML моделей; 

• Автоматизировать идентификацию аномалий; 

• Сократить простои ИТ-систем; 

• Сократить время на проектирование и описание продуктов; 

• Предотвратить потери от использования нецелевых технологий и подходов, а также дублирования функциональности;

• Оптимизировать пользовательский опыт за счет оперативной отработки жалоб. 

• Сокращение времени на проектирование и описание архитектуры продуктов в 2 раза; 

• Снижение количества сбоев и простоев за счет своевременного прогнозирования последствий;

• Ускорение решения инцидентов и поиска причин сбоев в 6 раз;

• Упрощение процессов принятия бизнес-решений и развития ландшафтов экосистемы;  

• Структурирование данных о процессах в компании; 

• Оптимизация работы специалистов: цифровой двойник автоматически собирает данные об организации процессов ИТ-команд, недостаточном наличии компетенций и так далее; 

• Снижение времени на внедрение продуктов внутри экосистемы за счет автоматического прогнозирования изменений и симуляции их влияния на компанию. 

Пользовательский интерфейс: React, Cytoscape

Сервисы: Apache Flink, Apache Kafka, Java Spring Boot

Дата-пайплайны: Python

Базы данных: Nebula Graph DB, OpenSearch, Clickhouse, PostgreSQL

Используются сервисы корпоративных платформ: MLOps, Integration Platform, Ocean (Infrastructure platform), Observability platform, Product Factory (организация совместной разработки и CI|CD).

Все сервисы запускаются в облаке, реализован полный цикл CI|CD. Разработка выполняется на основе метаданных.

Реализовано около 200 проверок качества данных, которые на регулярной основе позволяют управлять потоками данных, при необходимости осуществлять различные сценарии исправления ошибок на источниках.

Созданные в Цифровом двойнике модели достоверно отражают реальные объекты Экосистемы и позволяют выполнять разноплановые задачи: от симуляции сбоев и отказов в работе оборудования до выстраивания бизнес-архитектуры и определения гэпов в бизнес-капабилити всей Экосистемы.

Благодаря реализации с использованием микросервисной архитектуры, каждый сервис Цифрового двойника изолирован от других сервисов. Широкий круг селф-сервисов позволяет выстраивать Цифровой двойник новых предметных областей с минимальным привлечением команды разработки. При этом любые другие продуктовые команды могут иннерсорсить в Цифровой двойник благодаря гибкой архитектуре и сервисному подходу.

В Цифровом двойнике в слое хранения – более 10 млн.объектов графа, более 250 млн.связей между ними, и эта цифра увеличивается с каждым днем. Объем обрабатываемых фактов и транзакций, текстов и записей голоса, используемых ежедневно Цифровым двойником, превышает несколько петабайтов.

Цифровой двойник — виртуальная динамическая модель компании, которая позволяет анализировать и контролировать ландшафт экосистемы и прогнозировать ее развитие на базе AI/ML моделей. Продукт автоматически собирает данные о процессах в компании и визуализирует их для последующего интерактивного анализа и моделирования. 

Цифровой двойник оказывает влияние на три ключевые уровня экосистемы: операционное управление, тактическое управление и стратегическое управление. 

В области операционного управления, цифровой двойник собирает данные о текущем состоянии ландшафта экосистемы и поддерживает решения нештатных ситуаций. 

В области тактического управления цифровой двойник является единым инструментом анализа и контроля ландшафта экосистемы. Важно, что система способна анализировать как глобальные изменения компании, так и детали, например, совместимость компетенций сотрудника с ИТ-командой. Одним из ключевых преимуществ цифрового двойника является автоматическое распознавание аномалий экосистемы. 

Цифровой двойник оказывает значительное влияние на стратегической управление экосистемой благодаря моделированию изменений и симуляции их влияния на экосистему. Кроме того, он способен прогнозировать будущее состояние ландшафта на базе AI/ML моделей. Это позволяет оптимизировать процесс интеграции продуктов внутри экосистемы и способствует более оперативному принятию решений. 

Цифровой двойник содержит данные, отражающие всю географию присутствия Экосистемы МТС:

• все города присутствия МТС;

• более 1000 площадок ЦОД;

• 600 + продуктов.

В реализации Цифрового двойника задействованы 3 дата-центра МТС для обеспечения георезервирования и быстрого восстановления в случае сбоев.

Цифровой двойник покрывает все процессы, связанные с управлением ИТ, и благодаря широкому покрытию, позволяет моделировать сложные изменения и в целом технологическую трансформацию Экосистемы.