Telstra正在其网络数据上运行深度学习算法，以及早预测设备故障并找到打击语音和文本诈骗的方法。数据科学（网络）团队经理TimOsborne最近在IBM的Think2020会议上发表讲话，透露了代号为TelstraAILab或TAIL的项目。TAIL在IBM帮助下??构建的仍在改进的应用数据科学平台上运行。它结合了现有的CiscoUCSC240和新的IBMPowerSystemAC922进行计算，顶部是基于Kubernetes的堆栈，包括用于在Kubernetes上运行机器学习算法的Kubeflow。Osborne表示，TAIL得到了一个由25名数据科学家和工程师组成的团队的支持，他们“与整个公司的网络工程人员充分整合，以解决数据科学中最具挑战性的问题。”TAIL应对的早期挑战包括网络优化、电源优化、欺诈和其他与电信相关的诈骗。“对我们来说，网络优化就是能够预测、检测和诊断我们看不到的问题，”他说。“关键是能够在我们的业务运营中取得积极成果，为我们的客户带来积极成果，并努力思考我们如何拥有自组织网络。同时能够使用深度学习算法来理解机器代码和弄清楚这意味着什么，这样我们就可以及早修复故障，这真的很酷，这就是我们现在正在做的事情。”在电力优化方面，Osborne表示公司正在探索供暖、通风和空调(HVAC)优化，但他拒绝透露细节。他还表示TAIL现在被用来打击电信诈骗。在过去的一年里，Telstra和其他运营商在这方面面临监管压力。有人打电话给你回电话，打电话要花钱。Osborne说，这项工作可以追溯到六个月前。Telstra已经要求IBM建立一个应用数据科学平台，使TAIL能够顺利运行。他说：“我们有人才，我们有使用场景，机会就在眼前，何况我们还有数据。我们只是没有平台。早在2019年12月，我们就开始与IBM合作。这种合作绝对堪称典范。“我们有相同的最终目标。IBM有兴趣与使用其平台、Kubernetes和Kubeflow的客户一起获得更多经验，我们有兴趣在公司内部使用这些工具并进行扩展。“我们现在拥有一个很棒的机器学习平台，并且我们的数据科学家很满意。Osborne表示，数据科学平台使团队能够快速调查网络业务的需求，并针对真实世界的使用场景快速扩展。“随着我们的业务越来越受欢迎，我们可以添加更多的机器，更多的机器可以添加到集群中，并根据需要扩展资源。据IBM的AI技术专家AdamMakarucha介绍，应用数据科学平台已于去年晚些时候部署今年年初，本来是基于原生Kubernetes构建的，现在计划迁移到RedHat的OpenShift容器管理平台，因为OpenShift4.3版本支持PowerSystem。在硬件方面，Marakucha说有“六台机器和六个节点”总共。”他说：“计算量可能看起来并不大，但这种部署环境的关键在于这些节点中的每一个都具有GPU加速功能。这实际上意味着该机器上的计算总量和功能实际上远远超出了6节点系统的容量。事实上，它的总性能可能相当于160个节点。该平台总共拥有237.6Teraflops的[GPU]单精度性能。”Marakucha说，虽然Telstra想使用PowerSystemAC922，但它也想充分利用它购买的CiscoUCS硬件和其他设备和服务。AC922，因为他们在超大数据集的深度学习和他说：“大型模型。虽然这种混合环境可能难以管理，但Kubernetes可以处理大部分繁重的工作。”.限制以防止资源被垄断。如果你是数据科学家，你可能会这样做：我会尝试获得尽可能多的CPU内核和计算资源，即使我不会同时使用这些资源。这种环境中的许多数据科学家都在做同样的事情，这意味着我们很快就会耗尽计算资源，因为我们正在消耗所有的核心。“所以我们严格限制核心数量为两个，这意味着我们有灵活性，因为Kubernetes的优势是如果你要求两个核心，至少你有两个核心，但它允许你扩展到更多的核心，如果任何空闲的。我们只是锁定一些配置以防止过度配置。”原标题：Telstrathrowsdeeplearningatitsnetworkchallenges，作者：RyCrozier
