Cet article aborde les défis auxquels sont confrontés les fournisseurs d'applications IoT qui s'appuient sur les opérateurs de réseaux mobiles (ORM) et les infrastructures d'itinérance pour fournir des services IoT mondiaux. Dans les écosystèmes complexes, les voies de communication de bout en bout traversent de multiples entités, ce qui complique de plus en plus la disponibilité et la fiabilité des communications. La plupart des opérateurs de plateformes adoptent une approche réactive, répondant aux plaintes des utilisateurs lorsqu'un incident devient grave et dégrade la qualité de service. Cet article présente notre expérience de conception et de déploiement d'ANCHOR, une solution de détection d'anomalies non supervisée pour les services de connectivité IoT sur une plateforme d'itinérance mondiale à grande échelle. ANCHOR filtre de vastes quantités de données pour identifier les clients potentiellement problématiques (c'est-à-dire les clients présentant des problèmes de connectivité affectant plusieurs appareils IoT), permettant ainsi aux ingénieurs de traiter proactivement les problèmes avant qu'ils n'impactent significativement le service. Nous décrivons la visibilité des services, de l'infrastructure et du réseau IoT, et soulignons les principaux défis et exigences opérationnelles liés à la conception d'une solution de détection d'anomalies non supervisée sur cette plateforme. Nous proposons diverses règles statistiques, ainsi que des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour la détection d'anomalies verticales IoT basées sur le trafic de signalisation passive. Nous décrivons les étapes collaboratives avec l'équipe opérationnelle pour la conception et l'évaluation de la solution sur une plateforme opérationnelle, et présentons les résultats de l'évaluation auprès d'un client IoT opérationnel.
