Kenobi
Plateforme SD-WAN intelligente née d'une R&D collaborative (Innoviris + VLAIO)
Client
- KERN-IT x VENN Telecom
- Télécom & R&D
- 2020 -2022
Services
- Data Science
- Développement BackEnd
- Développement FrontEnd
- GIS
- IoT / Edge Computing
- SDWAN
VENN Telecom est un opérateur belge de connectivité hybride d'entreprise (SD-WAN, 4G/5G, satellite), spécialiste de la mise en réseau de sites difficiles à connecter. En 2020, un constat partagé avec KERN-IT : piloter des parcs SD-WAN, IoT et Edge toujours plus vastes, distribués et hétérogènes devenait impossible avec des outils constructeurs fragmentés et purement réactifs.
KERN-IT et VENN ont alors lancé Kenobi, un projet de recherche de 24 mois cofinancé par Innoviris et le VLAIO (programme BEL SME / BEL-COO), pour prototyper une plateforme de gestion réseau intelligente et agnostique aux fabricants. Contrairement aux outils constructeurs, centrés sur un seul écosystème, Kenobi vise une couche logicielle transverse, orientée métier et indépendante des marques.
Le projet a supervisé en conditions réelles plus de 2 000 points réseau répartis en Europe, et a donné naissance à des briques aujourd'hui exploitées en production, dont l'outil de cartographie réseau GISWAN. Au-delà des livrables, Kenobi a fait monter KERN-IT en expertise sur le télécom, la data et l'edge, et a prouvé sa capacité à transformer une R&D subventionnée exigeante en valeur concrète.
Une plateforme de gestion des nœuds
Le socle du projet : une plateforme capable d'absorber de grands volumes de données hétérogènes et d'intégrer en temps réel des milliers d'équipements répartis en Europe, via des connecteurs dédiés.
Elle centralise ce qui était jusque-là éclaté :
- La supervision d'un parc SD-WAN multi-sites et multi-opérateurs
- L'import et la mise à jour en temps réel de milliers de nœuds
- Une vue transverse, indépendante des fabricants
Une base pensée dès l'origine pour monter à l'échelle de plusieurs milliers d'unités.
Automatisation et intelligence
Au cœur de la recherche : transformer la donnée réseau en actions. Les équipes ont prototypé un système d'alerting flexible, un modèle de machine learning de détection de problèmes, et une matrice d'actions pour la résolution automatique d'incidents.
Les travaux ont porté sur :
- La détection de problèmes réseau par machine learning
- L'exploration des mécanismes de self-healing
- Un bot conversationnel de gestion des équipements
Avec un apprentissage clé : comprendre où l'automatisation apporte de la valeur, et où l'humain reste indispensable.
Optimisation du réseau, de la bande passante et des coûts
Pour donner une vue enrichie de l'état d'un appareil, la plateforme analyse en temps réel les métriques clés du réseau, collectées via les nœuds et les API opérateurs.
Les algorithmes développés permettent :
- L'analyse temps réel des signaux : RSSI, packet loss, 3G/4G/5G
- L'optimisation de la qualité et de la stabilité des liens
- Le choix de la meilleure antenne disponible pour chaque objet connecté
Objectif : une connectivité plus fiable et moins coûteuse, sans intervention humaine permanente.
La donnée géographique, naissance de GISWAN
L'un des résultats les plus structurants du projet. À partir des données géographiques et environnementales, KERN-IT a développé GISWAN, un outil de visualisation de la qualité du réseau sur le terrain.
GISWAN permet de :
- Visualiser la qualité des signaux collectés sur le terrain
- Superposer antennes, couvertures et performances observées
- Aider à la décision avant et pendant des déploiements complexes
D'abord une brique de recherche, GISWAN est aujourd'hui un axe de développement à part entière, présenté à des prospects industriels.
Edge Computing et 5G
La dernière frontière du projet : maîtriser la limite entre le cloud et le terrain. Les équipes ont conçu un edge computer connecté aux équipements SD-WAN et expérimenté son pilotage à distance.
Les expérimentations ont couvert :
- Le déploiement et la mise à jour à distance des nœuds
- La containerisation et l'orchestration sur le edge
- L'arbitrage de l'intelligence entre cloud et edge (latence, bande passante, fiabilité)
De quoi renforcer la capacité de KERN-IT à concevoir des architectures Edge pragmatiques et robustes.
