As empresas de telecomunicações enfrentam um desafio e uma oportunidade para lidar com os padrões de tráfego e demandas exclusivos de conteúdo gerado pela IA, especialmente na borda da rede.
Em suma – o que saber:
Desafio de trânsito -O conteúdo de IA não-gly e não the-fly-fly negra redes e ignora as eficiências da CDN, exigindo novas estratégias de borda.
MicrosServices Basis -A arquitetura baseada em serviços em nuvem permite a orquestração modular e agente das tarefas de IA no limite.
Dados imperativos -A automação de IA eficaz requer pipelines de dados robustos e em tempo actual (e limpos) para coordenar microsserviços em escala.
Nota: Este artigo é continuado de uma entrada anterior, disponível aquie é retirado de um relatório editorial mais longo, que é gratuito para obtain – e disponível aquiou clicando na imagem na parte inferior. Um webinar atendente no mesmo tópico está disponível para assistir sob demanda aqui.
O 5G é cada vez mais integrado ao núcleo de fibra e suporta recursos avançados, como alocação dinâmica de largura de banda e fatiamento de rede, para permitir serviços priorizados na rede sem fio. Que flui para uma discussão no outro lado, brevemente, sobre os desafios de transporte associados à natureza do tráfego de IA, e não apenas ao quantity dele – e como as empresas de telecomunicações também podem superar isso com computação e programação de rede em locais de borda.
Stephen Douglas, head of market technique at Spirent, factors out that AI-generated content material – significantly video content material, however all types variously presents a singular problem for networks as a result of it largely goes uncached – on the grounds it’s created “on the fly”, based mostly on consumer enter or dwell knowledge, and isn’t trailed by a pre-existing copy that may be saved for quicker retrieval – and since Content material Supply Community (CDN) mechanisms in wired and wi-fi networks Confie no cache para fornecer conteúdo com eficiência entre servidores.
“Isso significa que os operadores podem ser cortados da cadeia de valor”, diz Douglas. “A maioria da geração (conteúdo de IA) ocorre em um knowledge middle central e, sem caches e CDNs, o tráfego flui em toda a rede. A questão é como esse conteúdo entra no dispositivo. Alguns fornecedores de aparelhos querem mais processamento no dispositivo. O que abre um debate sobre quanto é necessário nos locais de borda versus knowledge facilities centrais.”
Esta discussão se torna mais urgente com a entrega de conteúdo profissional de alta qualidade de qualidade-versus clipes Tiktok. O truque para as empresas de telecomunicações é levar a IA até o limite, diz ele, e torná -lo controlável em redes programáveis. “Se eles puderem hospedar a IA no limite, onde o vídeo é gerado, poderão otimizar a latência e o tráfego e oferecer acordos de nível de serviço (SLAs) contra esses serviços – e se posicionar diretamente nessa cadeia”.
Como outro emaranhado de lateral, no fundo das ervas daninhas, todo esse jogo de IA da borda se desenrola apenas para as empresas de telecomunicações se seus sistemas forem flexíveis e escaláveis. Para sua sorte, o 3GPP introduziu uma arquitetura baseada em serviço (SBA) na versão 15 (2018) do padrão 5G que definiu um sistema de microsserviços nativos da nuvem. “A IA não pode ser um monólito”, diz Fatih Nar, tecnólogo e arquiteto da Crimson Hat. “Ele deve operar como microsserviços – onde cada modelo oferece valor distinto e interage perfeitamente com os outros”.
De volta à discussão, desde anteriores, sobre agentes distribuídos em infraestrutura distribuída, passando para a borda por motivos de desempenho e eficiência: “Um agente corrige um problema de latência e fala com um agente de assinatura para garantir que o cliente seja um plano de som, por isso, com um diálogo de agente para agente, alavancar os dados externos e as capacidades corretas. NAR.
“A mesma elasticidade da SBA é central para estruturas agênticas, onde os agentes se descobrem, e a capacidade diminui e cresce sob demanda e abraça segurança, privacidade, governança”. Ele cita o Protocolo de Contexto do Modelo do Anthropic (MCP), introduzido em novembro passado, como um padrão aberto para comunicações de mão dupla segura entre os modelos de IA e fontes externas e a estrutura de protocolo de comunicação de agente (ACP) da IBM, anunciada em março.
“Tudo isso está indo muito rápido”, diz ele. “É um trem rápido, desenvolvendo tecnologias de código aberto – para que a IA possa ser implementada de maneira escalável”. Mas apenas para pausar e pensar: em uma arquitetura tão modular, onde a rede é um conjunto de microsserviços conectados à API fracamente acoplados-manipulando de várias maneiras o gerenciamento de sessões, autenticação, controle de políticas e agora agentes de IA também-o quantity, a variedade e a complexidade dos dados operacionais aumentam rapidamente.
Para que esses microsserviços funcionem de maneira eficaz-especialmente em uma configuração distribuída em fibras, borda e nuvem-, eles dependem de dados em tempo actual, limpo e precisos para tomar decisões, automatizar funções e coordenar entre serviços. Os dados sujos dificulta a orquestração, a automação e a otimização orientados a IA. Os modelos de IA, usados para melhorar o comportamento do microsserviço (seja otimizando a largura de banda, a previsão de falhas, o ajuste das fatias) precisam de dados limpos.
Nelson Englert-Yang, trade analyst at ABI Analysis at ABI Analysis rejoins: “That is likely one of the most central elements of this whole dialogue – about the place telcos get their knowledge and the way they manage it. As a result of telco knowledge could be very messy and it’s ineffective if it is messy. In order that they want very strong processes for gathering knowledge, cleansing it, after which coaching fashions in the event that they’re coaching fashions themselves to ensure that it to be helpful. And there are lots of sorts of discussions ao redor disso também. ”
O que, como sugerido, é uma discussão (nada) para outro dia. Aqui, a conversa volta novamente às funções do ecossistema, baseando -se no ponto de Douglas sobre o controle do tráfego de IA no limite (e a oportunidade para as empresas de telecomunicações priorizarem, otimizarem e monetizarem garantias sobre o desempenho e a segurança) e o ponto de Nar sobre a orquestração de agentes de IA na borda (e a oportunidade de hospedar os modelos AI menor).
Essa arquitetura de microsserviços distribuídos também permite que as empresas de telecomunicações entreguem ou fedem modelos e serviços de IA, considera Douglas – porque eles têm a presença de borda e as ferramentas arquitetônicas para entregar a IA como um serviço gerenciado e escalável. De repente, por acidente e design, seu antigo mec shtick Torna -se outra coisa, potencialmente – onde eles podem agrupar os serviços de IA, executando seus ativos de borda, com suas proposições corporativas mais amplas.
“Vários empresas de telecomunicações estão se posicionando como corretores ou federadores da IA para hospedar grandes modelos de fundação ou parceiro em específicos da indústria e abstrair toda essa complexidade para empresas como parte de uma oferta de serviço existente. Portanto, o argumento é: ‘Você não precisa se preocupar com o que está nos bastidores; isso oferece o resultado certo e vem com o seu pacote de conectividade. O que é um papel único, especialmente porque grandes empresas não são o alvo. ”
Continua…
