人工智能网络监控软件
人工智能网络监控软件
信息
地区:
在世界范围内
工业:
电信
类型:
网络
接触模型:
专门小组
持续时间:
10 years; ongoing project
工作人员:
70名开发人员,19名QA专家
技术的使用
Java
JMS
PHP
MFC
C/C++
前端
Ajax
主题
甲骨文
Perl

需求

作为一个巨大的国际项目的一部分与世界各地分布的团队, Elinext专家一直在开发复杂的网络监控和基础设施管理软件. Elinext开发人员和qa已经参与了UI方法的重做和重构, 与大约15个第三方产品实现集成, 采用严格的质量控制程序和标准, 开发和改进了大量复杂的算法和应用.

挑战

该项目面临着一系列挑战:

  • 庞大的项目范围涵盖了大量的国际开发团队, 测试人员, UI designers; a wide range of 技术; various subject domains;
  • 积极与其他国家的团队和客户沟通:不同时区, 不同的语言, 不同的沟通方式;
  • 快速了解项目的漫长历史和之前创建的大量源代码, 由于缺乏开发人员文档而加剧;
  • 技术复杂,集群形式多样;
  • 电信运营商大数据中心昂贵稀有设备的软件开发;
  • 跨平台的支持;
  • 严肃的UI改造;
  • 软件架构重构;
  • 使用诊断优化处理大量数据(需要比常规hdd可用的更多空间), 用于诊断的特殊过滤器的实现, 创建自己的诊断工具.

解决方案

Elinext继承了已有悠久历史的产品. 为了最好地应对项目的挑战,决定创建几个独立的团队. 几年之内,为该项目分配的Elinext团队数量增加到5个. 他们所有人都与更多的团队紧密合作,既包括客户方面的团队,也包括世界各地的其他团队. 与外国同事和最终客户的在线会议在重叠的时间进行, 有时还需要现场终端客户支持.

Elinext专家已经接受了大量的内部和外部培训, 并且在各个学科领域都付出了艰苦的努力, 技术, 和客户的需求. 除了, 他们参与了保持内部开发门户和开发人员文档的更新.

项目的核心团队一直致力于项目核心的开发, 还有存储, 转换, 分析, 并行处理, 还有数据卷积算法.

降低购买互联网和无线通讯供应商的昂贵设备的成本, 进行了大量的仿真和实验室测试. 通过嵌入式数据处理语言来优化工作中的数据处理, 已经创建了一个API来实现数据逻辑, 对数据的操作和优化与数据库的工作.

结果

该项目的成果是一个强大的软件系统,可以帮助世界各地的数千名终端客户有效地维护复杂的IT基础设施,并快速响应不断变化的运营需求.

创建的软件提供有关IT基础设施对象的实时信息, 对硬件进行性能统计, 并且可以控制它们的功能.

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