A Nokia és a Microsoft AI-alapú hálózati automatizálást fejleszt

Egységes adatforrás a hálózati automatizáláshoz

A Nokia szeptember 17-i közleménye szerint a vállalat a Microsofttal együttműködve agentikus, egységes adatplatformot fejleszt a távközlési hálózatok automatizálásának felgyorsítására. A többgyártós, több hálózati területet kezelő megoldás a Nokia Data Suite előre elkészített távközlési adattermékeit integrálja a Microsoft Fabric egységes elemzési, adatirányítási és mesterségesintelligencia-képességeivel.

A szolgáltatók a közlemény szerint percek alatt hozzáférhetnek megbízható, egységes adatokhoz, miközben a hagyományos adat-előkészítés több hetet is igénybe vehet. Ez egyszerűsítheti az összetett adatintegrációt, és csökkentheti az adatból származó felismerésekig eltelt időt.

„A Nokia és a Microsoft a megfelelő adatokat, a megfelelő időben és a megfelelő okból juttatja el a távközlési szolgáltatókhoz világszerte. Együtt segítünk abban, hogy a hálózatok statikus infrastruktúrákból programozható, AI-natív platformokká fejlődjenek”, mondta Vivek Jaiswal, a Nokia autonóm hálózatokért felelős vezető alelnöke.

A kezdeti alkalmazások a rádiós hálózatra összpontosítanak

A Nokia Data Suite előre elkészített és újra felhasználható távközlési adattermékeket kínál. A vállalat szerint ezekhez átlátható adatminőség-ellenőrzések és távközlési célú szemantikai modellezés tartozik, így az AI-alapú döntések magyarázhatóbbá és ellenőrizhetőbbé válhatnak.

A Microsoft Fabric OneLake tárhelyet, elemzési eszközöket és AI-alapú alkalmazásokat biztosít, köztük a Microsoft 365 Copilotot, a Foundryt és a Power BI-t. A Nokia adattermékei igény szerint rendelhetők hozzá a platformhoz, és kombinálhatók vállalati, informatikai, illetve külső forrásokból származó adatokkal.

Az első piaci példák között szerepel az autonóm VoNR-biztosítás. Az ügynökök azonosíthatják a rendellenességeket, elvégezhetik a gyökérok-elemzést, majd intézkedéseket javasolhatnak a hálózatról, a szolgáltatásról és az előfizetőkről származó adatok együttes megfigyelésével.

A geo-experience funkció AI és gépi tanulás segítségével köti a rádiós hozzáférési hálózat, vagyis a RAN előfizetői munkameneteit pontos földrajzi helyekhez. Így azonosíthatók a gyengébb rádiós teljesítményt tapasztaló felhasználók, valamint a lefedettségi és kapacitási problémák gócpontjai. A rendszer az előfizetői, hálózati és rádiófrekvenciás adatokat összekapcsolva javaslatokat adhat a 4G- és 5G-felhasználói élmény javítására.

Az üzemeltetők megtarthatják az emberi felügyeletet

A közlemény további alkalmazásként említi a prediktív karbantartást és a hibakezelést. Az ügynökök múltbeli és valós idejű adatok elemzésével előre jelezhetik a hálózati problémákat, még azelőtt, hogy azok hatással lennének az ügyfelekre. Az automatizált gyökérok-elemzés és a zárt szabályozási ciklusú működés a szolgáltatás minőségének és hatékonyságának javítását célozza.

Az AI-alapú működési asszisztensek a hálózati mérnökök másodpilótájaként szolgálnak: környezetfüggő információkat és intézkedési javaslatokat adnak, valamint automatizált munkafolyamatokat hajthatnak végre összetett, több hálózati területet érintő környezetekben. A Nokia szerint ez magasabb szintű hálózati autonómiát tesz lehetővé úgy, hogy közben megmarad az emberi felügyelet.

A megoldást többgyártós, több hálózati területet kezelő távközlési környezetekhez tervezték. Hibrid és felhős infrastruktúrákat, köztük helyben telepített rendszereket is támogat, ami a Nokia szerint segíthet a szabályozási követelmények teljesítésében.

Silvia Candiani, a Microsoft Worldwide Telco & Media üzletágának vállalati alelnöke szerint a szolgáltatók készen állnak arra, hogy az AI-t a kísérletezésből a mindennapi hálózati működésbe vigyék át, ehhez azonban megbízható adatokra, erős irányításra és skálázható platformokra van szükség. A Nokia közlése alapján a megoldás már elérhető, miközben az autonóm hálózati alkalmazások és az ügyféltelepítések körét tovább bővítik.