Ta svetovni pokal, "pametni sodnik" je eden največjih vrhuncev. SAOT integrira podatke o stadionu, pravila igre in AI za samodejno hitro in natančno presojo o situacijah na zunaj
Medtem ko se je na tisoče oboževalcev razveselilo ali žalilo 3-D animacijske ponovitve, so moje misli spremljale omrežne kable in optična vlakna za televizorjem do komunikacijskega omrežja.
Da bi zagotovili bolj gladko, jasnejšo izkušnjo gledanja za oboževalce, v komunikacijski mreži poteka tudi inteligentna revolucija, podobna SAOT.
Leta 2025 bo L4 realiziran
Pravilo Outside je zapleteno in sodnik je zelo težko natančno odločiti v trenutku glede na zapletene in spremenljive pogoje na terenu. Zato se na nogometnih tekmah pogosto pojavljajo kontroverzne odločitve.
Podobno so komunikacijske omrežja izjemno zapleteni sistemi in se zanašajo na človeške metode za analizo, presojo, popravilo in optimizacijo omrežij v zadnjih nekaj desetletjih so tako vire infunkcijske kot nagnjene k človeškim napakam.
Težje je, da v dobi digitalne ekonomije, saj je komunikacijska mreža postala osnova za digitalno preobrazbo tisoč linij in podjetij, so poslovne potrebe postale bolj raznolike in dinamične, stabilnost, zanesljivost in okretnost omrežja pa je treba biti višji, tradicionalni način delovanja in vzdrževanja pa je težje vzdržati.
Napačna presoja lahko vpliva na rezultat celotne igre, toda za komunikacijsko omrežje lahko "napačna presoja" operater izgubi hitro spreminjajočo se tržno priložnost, prisili proizvodnjo podjetij, ki jih je treba prekiniti, in celo vpliva na celoten proces družbenega in gospodarskega razvoja.
Ni izbire. Omrežje mora biti avtomatizirano in inteligentno. V tem kontekstu so vodilni svetovni operaterji zveneli rog samointeligentne mreže. Po poročanju Tričetartita je 91% svetovnih operaterjev v svoje strateško načrtovanje vključilo avtointeligentne mreže, več kot 10 glavnih operaterjev pa je do leta 2025 napovedalo svoj cilj doseganja L4.
Med njimi je China Mobile v Vanguardu te spremembe. Leta 2021 je China Mobile izdal belo knjigo o samointeligentnem omrežju, ki je v industriji prvič predlagal kvantitativni cilj, da bi leta 2025 dosegel samointeligentno omrežje L4, s čimer je predlagal gradnjo delovanja omrežja in vzdrževanja "samo-konfiguracije, samopopravkov in samooptimizacije" in ustvaril ničle in nič stikala "in zunajzakonsko.
Internet samointeligenca, podobna "pametnemu sodniku"
SAOT sestavljajo kamere, senzorje v žogi in sistemi AI. Kamere in senzorji znotraj kroglice zbirajo podatke v celoti v realnem času, medtem ko sistem AI analizira podatke v realnem času in natančno izračuna položaj. Sistem AI vbrizga tudi pravila igre, da samodejno kliče v skladu s pravili.
Obstaja nekaj podobnosti med omrežnim avtointelektualizacijo in izvajanjem SAOT:
Prvič, omrežje in zaznavanje bi moralo biti globoko integrirano v celovito in v realnem času zbirati omrežne vire, konfiguracijo, stanje storitve, napake, dnevnike in druge informacije, da bi zagotovili bogate podatke za usposabljanje in sklepanje AI. To je skladno s zbiranjem podatkov SAOT iz kamer in senzorjev znotraj žoge.
Drugič, potrebno je vnesti veliko ročnih izkušenj z odstranjevanjem in optimizacijo ovir, priročnikov za delovanje in vzdrževanje, specifikacije in druge informacije v sistem AI na enoten način za dokončanje samodejne analize, odločanja in izvajanja. Kot da bi SAOT prehranil pravilo Outside v sistem AI.
Poleg tega, ker je komunikacijsko omrežje sestavljeno iz več domen, je na primer odpiranje, blokiranje in optimizacijo katere koli mobilne storitve mogoče dokončati le s sodelovanjem več poddomena, kot so brezžično dostopno omrežje in osnovno omrežje ter samo-inteligenco omrežja, potrebuje tudi "večkratno sodelovanje". To je podobno dejstvu, da mora SAOT zbrati podatke video in senzorjev iz več dimenzij, da sprejme natančnejše odločitve.
Vendar je komunikacijska mreža veliko bolj zapletena kot okolje nogometnega igrišča, poslovni scenarij pa ni ena sama "kazen", ampak izjemno raznolika in dinamična. Poleg zgornjih treh podobnosti je treba upoštevati tudi naslednje dejavnike, ko se omrežje premakne k samoumevniku višjega reda:
Prvič, naprave v oblaku, omrežju in NE je treba integrirati z AI. Oblak zbira ogromne podatke v celotni domeni, nenehno izvaja usposabljanje AI in ustvarjanje modelov ter prinaša modele AI v omrežni sloj in naprave NE; Omrežna plast ima srednje usposabljanje in sposobnost sklepanja, ki lahko uresniči avtomatizacijo zaprte zanke v eni domeni. NES lahko analizira in sprejema odločitve v bližini virov podatkov, kar zagotavlja odpravljanje težav v realnem času in optimizacijo storitev.
Drugič, poenoteni standardi in industrijsko koordinacijo. Samointeligentno omrežje je kompleksen sistemski inženiring, ki vključuje veliko opreme, upravljanja omrežij in programske opreme ter številne dobavitelje, zato je težko povezati priklop, komunikacijo med domenami in druge težave. Medtem pa številne organizacije, kot so TM forum, 3GPP, ITU in CCSA, spodbujajo samointeligentne mrežne standarde in pri oblikovanju standardov obstaja določen problem fragmentacije. Pomembno je tudi, da industrije sodelujejo pri vzpostavljanju enotnih in odprtih standardov, kot so arhitektura, vmesnik in sistem ocenjevanja.
Tretjič, preobrazba talentov. Samointeligentna mreža ni le tehnološka sprememba, ampak tudi sprememba talentov, kulture in organizacijske strukture, ki zahteva, da se delovna in vzdrževalna dela spremenijo iz "omrežnega osredotočenega" v "poslovno osredotočeno", delovanje in vzdrževalno osebje za preoblikovanje iz strojne kulture v kulturo programske opreme in iz ponavljajočega se delovne sile v ustvarjalno delo.
L3 je na poti
Kje je danes omrežje samodejne omrežja? Kako blizu smo L4? Odgovor je mogoče najti v treh primerih pristajanja, ki jih je uvedel Lu Hongju, predsednik javnega razvoja Huawei, v svojem govoru na China Mobile Global Partner Conference 2022.
Inženirji za vzdrževanje omrežja vsi vedo, da je domače omrežje največja bolečina v operacijskem delovanju in vzdrževanju delovanja, morda nikogar. Sestavljen je iz domačega omrežja, omrežja ODN, omrežja za nosilce in drugih domen. Omrežje je zapleteno in veliko je pasivnih neumnih naprav. Vedno obstajajo težave, kot so neobčutljiva percepcija storitev, počasen odziv in težko odpravljanje težav.
Glede na te bolečinske točke je China Mobile sodeloval s Huawei v Henanu, Guangdongu, Zhejiangu in drugih provincah. Glede na izboljšanje širokopasovnih storitev, na podlagi sodelovanja inteligentne strojne in kakovostne centra, je uresničil natančno dojemanje uporabniške izkušnje in natančno pozicioniranje slabih težav s kakovostjo. Stopnja izboljšanja slabih kakovosti se je povečala na 83%, stopnja uspešnosti trženja FTTR, Gigabita in drugih podjetij pa se je povečala s 3%na 10%. Glede na odstranjevanje ovir za optično omrežje se inteligentna identifikacija skritih nevarnosti po isti poti realizira tako, da izvlečemo značilne informacije o razprševanju optičnih vlaken in modela AI z natančnostjo 97%.
V okviru zelenega in učinkovitega razvoja je varčevanje z energijo omrežja glavna smer sedanjih operaterjev. Vendar pa zaradi zapletene strukture brezžičnega omrežja, prekrivanja in navzkrižnega pokrivanja večfrekvenčnega pasu in večstandard, celično podjetje v različnih scenarijih s časom močno niha. Zato se je nemogoče zanašati na umetno metodo za natančno zaustavitev energije.
Zaradi izzivov sta obe strani sodelovali v Anhuiju, Yunnanu, Henanu in drugih provincah v plasti upravljanja omrežja in plasti omrežnih elementov, da bi zmanjšali povprečno porabo energije ene postaje za 10%, ne da bi vplivali na uspešnost omrežja in uporabniško izkušnjo. Sloj upravljanja omrežja oblikuje in prinaša strategije varčevanja z energijo, ki temeljijo na večdimenzionalnih podatkih celotnega omrežja. Sloj NE zazna in napoveduje poslovne spremembe v celici v realnem času in natančno izvaja strategije varčevanja z energijo, kot sta izklop nosilca in simbola.
Iz zgornjih primerov ni težko razvijati, da tako kot "inteligentni sodnik" v nogometni tekmi tudi komunikacijska mreža postopoma uresničuje samointeligentifikacijo iz določenih prizorov in enojne avtonomne regije s "percepcijsko fuzijo", "AI možgani" in "več dimenzionalnim sodelovanjem", tako da postane pot do napredne samointeligentifikacije omrežja.
Glede na forum TM se L3 samointeligentna omrežja "lahko začutijo spremembe v okolju v realnem času in samooptimizirajo in se samo prilagodijo znotraj določenih omrežnih specialitet", medtem ko L4 "omogoča napovedovanje ali aktivno upravljanje poslovnih in strank, ki temeljijo na uporabniških izkušnjah v bolj zapletenih okoljih v več omrežnih domenah." Očitno se avtointeligentna mreža trenutno približuje ali doseže ravni L3.
Vsa tri kolesa so se napotila proti L4
Kako torej pospešimo samodejno omrežje na L4? Lu Hongjiu je dejal, da Huawei pomaga China Mobile, da doseže svoj cilj L4 do leta 2025 s tristranskim pristopom avtonomije eno domene, medsebojnega sodelovanja in industrijskega sodelovanja.
V vidiku avtonomije z eno domeno so najprej naprave NE povezane z dojemanjem in računalništvom. Po eni strani se uvajajo inovativne tehnologije, kot so optične irise in naprave za zaznavanje v realnem času, da uresničijo pasivno in milisekundno percepcijo. Po drugi strani so računalniške in računalniške tehnologije z nizko močjo integrirane za uresničitev inteligentnih naprav NE.
Drugič, plast nadzora omrežja z možgani AI se lahko kombinira z napravami inteligentnih omrežnih elementov, da uresniči zaprto zanko zaznavanja, analize, odločanja in izvedbe, tako da se uresniči avtonomna zaprta zanka samo-konfiguracije, samo-popravilo in samo-optimizacijo, usmerjena v omrežno delovanje, upravljanje z omrežjem in optimizacijo omrežja in optimizacijo omrežja in optimizacijo omrežja in optimizacijo omrežja in optimizacijo omrežja v eni domeni.
Poleg tega plast upravljanja omrežja ponuja odprt vmesnik severnega vezja do plasti upravljanja storitev višjih slojev, da olajša medsebojno sodelovanje in varnost storitev.
Huawei v smislu medsebojnega sodelovanja poudarja celovito realizacijo evolucije platforme, optimizacijo poslovnih procesov in preoblikovanje osebja.
Platforma se je razvila iz sistema za podporo Smokestack na samointeligentno platformo, ki vključuje globalne podatke in strokovne izkušnje. Poslovni proces od preteklega usmerjenega v omrežni postopek, ki ga poganja delovni vrstni red, do doživljanja usmerjene, ničelne kontaktne procese preobrazbe; Glede na preoblikovanje osebja je z izgradnjo razvojnega sistema z nizko kodo in atomsko inkapsulacijo zmogljivosti delovanja in vzdrževanja ter omrežnih zmogljivosti, prag preobrazbe osebja CT v digitalno inteligenco znižal, in ekipi za delovanje in vzdrževanje je pomagala preoblikovati, da bi naredila sestavljene talente.
Poleg tega Huawei spodbuja sodelovanje več standardnih organizacij za doseganje enotnih standardov za samointeligentno omrežno arhitekturo, vmesnik, klasifikacijo, oceno in druge vidike. Spodbujati blaginjo industrijske ekologije z deljenjem praktičnih izkušenj, spodbujanju tristranskih ocenjevanja in certificiranja ter gradnji industrijskih platform; In sodelujte s China Mobile Smart Operation and Maintenance Sub-verigo, da skupaj razvrstite in se lotevate korenske tehnologije, da se zagotovi, da je korenska tehnologija neodvisna in nadzorovana.
Glede na ključne elemente zgoraj omenjene samointeligentne mreže, po avtorjevem mnenju ima "troka" Huawei strukturo, tehnologijo, sodelovanje, standarde, talente, celovito poročanje in natančno silo, ki se je vredno veseliti.
Samo-inteligentna mreža je najboljša želja telekomunikacijske industrije, znana kot "poezija in razdalja telekomunikacijske industrije". Zaradi ogromne in zapletene komunikacijske mreže in poslov je bila označena tudi kot "dolga cesta" in "polna izzivov". Toda sodeč po teh primerih in sposobnosti Troike, da ga vzdržuje, lahko vidimo, da poezija ni več ponosna in ne preveč daleč. S usklajenimi napori telekomunikacijske industrije je vse bolj poln ognjemeta.
Čas objave: december-19-2022