未来AI可用于5G网络分析吗?

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现在很多博客和供应商的论文,内容涉及5G,涉及从新媒体传输到千兆位速度再到移动设备等各个方面。凭借看似无限的带宽可能性,移动到5G的附加值很明显,但我们需要考虑这种类型的网络带来的影响,蜂窝站点和受管理设备的数量将急剧增长,今天的网络设计是否可以处理它们目前尚不清楚。
 
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处理新的复杂程度和操作失败的可能性
 
5G的真正愿景是能够提供千兆位速度的移动服务和无线固定宽带,通过新的无线接入类型和频谱带来形成单个5G网络。这会给现有无线网络增加极大的复杂性。比如说,移动提供商可能需要添加新的客户端设备(CPE)在客户家中传送视频媒体。CPE设备包括无线机顶盒(或加密狗),无线路由器和无线网桥,利用这些设备将超高频(例如30Ghz)信号从外部转发到家庭内部。随着CSP采用频谱越高,这些无线中继设备可能变得司空见惯。由于越来越高的频谱使用,RAN的设计必须改变。目前,CSP可能已经运行70,000个蜂窝站点,但是很快他们就会发现自己运行了数十万个蜂窝站点。随着新CPE的受管理设备10x-100x的数量增加,从而使操作变得更加复杂,每个设备都会生成数千个数据。现在每天这些数以百万计的新设备可能发生无数次故障,很明显,以现在的操作实践和系统是无法保持期望的服务水平,所以要留住现有客户或赢得新客户是很难的。
 
运营商应该怎么做?
 
随着CSP为5G做好的准备,那些未来在5G领域可能会成功的人专注于将先进的网络运营和客户体验系统引入网络。然而在网络元素和连接的设备数量的增加的情况下,没有AI分析的帮助运行5G网络几乎是不可能的。
 
新的消费应用程序将推动网络发生巨大的转变。随着增强现实和虚拟现实的广泛应用,消费者对这些应用的需求将进一步消耗带宽和增加网络的可变性。这将推动更高密度的计算和存储系统的发展, 而这些系统会更接近消费者并位于网络边缘。需要较小的、分散的数据中心来支持从网络到服务的所有内容的突发容量。 NFV和SDN的部署和以前遍布全国各地的基于硬件的系统的虚拟化应用程序,需要具体分析然后妥善管理。下一代基于AI的工具可以用来预测服务故障的影响,并自动触发工作流以修复客户所遇到的问题。
 
此外, 我们看到客户的期望有了很大的转变。有没有试过打电话给谷歌以支持 Gmail?你根本不能。从一开始,我们许多最喜欢的内容提供商就开发了客户自助服务系统,再加上先进的分析和自动化,可以在一天中的任何时间为客户创建一致的服务。CSP将被推向了同一个方向。5G不仅代表了重要的网络转型,也代表了客户参与和网络运营的转型点。
 
为了实现这种转变,CSP需要一个分析框架,通过添加一组丰富的分析和应用程序加速器来加强现有数据池的部署,以提取和利用存储在数据池中的数据,添加缺少的数据,并快速创建解决关键业务问题的分析应用程序。创建能够实时快速访问数据的应用程序,这对于实现向5G和真正转换的过渡至关重要。
 
使用AI的分析来改变与客户互动的方式
 
可访问数据不仅会改变CSP如何运营网络,还会改变他们与客户的互动方式。在当今比较典型的场景中,客户服务,营销和网络运营都是独立的部门,他们是不相互共享数据。从客户的角度来看,这会导致孤立的交互,客户可能在每个部门有非常不同的体验。当他们想要基本连接被修复时,市场部门可能正试图向客户推销新功能或服务。使用AI驱动的分析可以将来自网络的数据实现共享,允许所有感兴趣的部门利用原始数据和已处理的数据轻松地将客户视为一个整体。每个部门都可以看到客户完整的数据,然后根据需要创建部门特定的应用程序。
 
下一代网络运营系统能轻松分析服务器,应用程序,无线电,路由器,交换机,SIM,物联网模块和CPE无缝生成的数万亿条数据。这些分析将能够看到正常模式下的微小变化,对即将发生故障预警指示。有了这些信息,CSP将有机会对数据进行分类,确定工作负载的优先级,客户可以使用系统进行自助服务。除了预测故障之外,分析还将帮助运营团队更快速地确定可能导致问题的系统。通过主动与客户接触,许多客户的电话和故障单都可以避免。通过增加正常运行时间,更高质量的服务和更好的整体经验可以吸引等级更高的客户加入。

 

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