No mundo das telecomunicações em rápida mudança, o potencial da inteligência synthetic (IA) ganhou atenção significativa. Estatísticas recentes mostram que um impressionante 60% dos executivos C-Suite Já estão reconhecendo seu potencial e planejam integrar a IA em suas operações até 2024. No entanto, em meio aos desafios enfrentados pelos provedores de serviços de comunicação (CSPs) e fornecedores de equipamentos de rede (NEPs) em gerenciamento de custos e eficiência de rede, o surgimento de IA generativa (Gen-AI) é imensa.
Dados os desafios e despesas envolvidos no gerenciamento de extensas redes, não é de surpreender que os operadores estejam buscando soluções de IA. A tecnologia já deve transformar significativamente as operações em três áreas críticas: planejamento de redes, otimização e identificação e resolução de falhas.
Esta peça explorará como a IA está pronta para remodelar o cenário de telecomunicações no coração da rede, continuando a impulsionar a eficiência e melhorar a qualidade dos usuários finais.
Planejamento de rede
A IA pode aumentar o planejamento de rede mais responsivo, introduzindo um nível mais alto de capacidade de resposta e permitindo a correlação de vários fatores. Um determinante essencial para os operadores acompanharem o ritmo das demandas, vem de confiar em dados históricos para prever o crescimento. No entanto, os planejadores humanos geralmente lutam para identificar padrões e desvios emergentes de tendências passadas. A IA pode ajudar a transcender essas limitações, alavancando algoritmos sofisticados para analisar vastos conjuntos de dados em tempo actual, permitindo que os operadores antecipem as mudanças de demandas com precisão, resultando em arquitetura de rede e uso de recursos mais eficientes.
Esse recurso aprimorado permite que a IA aciasse atualizações de capacidade em locais específicos e otimizem a infraestrutura de rede de acordo. Provavelmente é por isso que um recente enquete descobriram que 70% dos provedores de soluções anteciparam os mais altos retornos da adoção da IA no planejamento da rede. Além disso, a utilidade da IA se estende à identificação de áreas carentes e a elaboração de estratégias de implantação direcionadas para reduzir a disparidade da rede.
No entanto, a IA deve abordar as preocupações com relação à privacidade dos dados, vieses algorítmicos e a necessidade de seres humanos qualificados para analisar os resultados. Além disso, é um desafio incorporar essa tecnologia aos sistemas existentes e garantir a compatibilidade com as infraestruturas herdadas, abrindo caminho para os sistemas desagregados se tornarem a solução.
Otimização de rede
As empresas de telecomunicações dependem da otimização da rede para distribuir efetivamente os assinantes e gerenciar o tráfego em sua infraestrutura, garantindo a entrega de serviços de alta qualidade a um custo razoável. Tradicionalmente, a otimização de redes period um processo guide e muito trabalhoso, complicado pelo grande quantity de nós, tipos de equipamentos e assinantes, então, naturalmente, alcançar 100% de eficiência parecia impossível. No entanto, os sistemas de IA revolucionaram essas tarefas, aproveitando os dados em tempo actual para prever o comportamento do usuário e ajustar o desempenho da rede de acordo.
Tanto que a mesma equipe de rede agora pode Gerenciar as redes 4x maiores do que antes através do uso de IA. Ao analisar os dados em um nível altamente detalhado, os operadores de tecnologia capacitam a fazer ajustes proativos, otimizando a alocação de largura de banda e mitigando o congestionamento em tempo actual. Essa abordagem aprimora a experiência do usuário e maximiza a eficiência operacional para empresas de telecomunicações
Resolução de falhas
Falhas e falhas do equipamento são realidades inevitáveis em qualquer rede. No entanto, usando a IA como uma ferramenta crítica para detectar falhas que podem não ser imediatamente aparentes e identificar causas radiculares complexas, as probabilities podem ser significativamente reduzidas. Isso permite que os provedores de telecomunicações tomem medidas proativas para corrigir problemas e evitar interrupções. Por exemplo, algumas empresas estão usando a IA para prever o congestionamento da rede e redirecionar proativamente o tráfego para evitar interrupções. Alguns CSPs estão até construindo redes de auto-otimização (filhos) para apoiar esse crescimento, que pode otimizar a qualidade da rede com base nas informações de tráfego por região e fuso horário. É claro que a capacidade mais notável da IA está em seu potencial de prever e resolver falhas preventivamente antes que elas ocorram, aumentando assim a confiabilidade da rede e minimizando as interrupções antes mesmo de acontecer.
IA em uma rede desagregada
Sabe -se amplamente que a eficácia da IA depende da qualidade dos dados de entrada. Portanto, para utilizar a IA na melhoria das redes, conforme descrito acima, como podemos garantir que a IA não fique para trás?
A desagregação de rede, que separa os componentes de {hardware} e software program, oferece uma fonte de dados direta, extensa e rápida para redes. Ao integrar interruptores de metallic nu e gerenciar {hardware} com software program de vários fornecedores, a IA pode acessar mais dados em velocidades mais altas para atender ao seu potencial. Os sistemas operacionais de rede desagregados podem fornecer mais informações em comparação com os sistemas herdados, permitindo a extração de vários dados, como estatísticas de encaminhamento de pacotes e velocidades do ventilador de {hardware}. Esse processo de extração é ainda mais simples com um moderno sistemas operacionais de rede (NOS) para otimizar os processos. Uma NOS nativa em nuvem permite que os sistemas de IA assinem eventos e recebam notificações instantâneas, facilitando respostas mais rápidas às alterações da rede. Além disso, os microsserviços de um nativo da nuvem concedem visibilidade das funções de rede, permitindo a aprendizagem de comportamento e a correlação de interação, para permitir manutenção preditiva, diagnóstico de falhas, otimização de recursos e prevenção de ameaças. Por fim, a qualidade dos dados de entrada afeta diretamente o desempenho da IA, ressaltando o significado da desagregação da rede no aumento dos recursos de IA nas telecomunicações.
É claro que, como em qualquer processo na vida, a qualidade da entrada afeta diretamente a saída. Isso vale para as operações de IA, pois quanto maior o valor infundido nos sistemas de IA, maior os retornos. Com a desagregação da rede, isso se torna muito mais fácil. Como as empresas de telecomunicações e o mundo em grande parte antecipam a demanda adicional da capacidade, a IA pode ajudar a priorizar a entrada de dados de qualidade por meio da desagregação da rede para maximizar os benefícios para as empresas de telecomunicações e entregar inovações diretamente ao consumidor.
Hannes Gredler, CTO, Rtbrick
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