将来的にはAIを5Gネットワ​​ーク解析に活用できる

現在、5G に関するブログやベンダーの論文が数多くあり、新しいメディア伝送からギガビット速度、モバイル デバイスまであらゆることが取り上げられています。帯域幅の可能性は無限に広がるため、5G への移行による付加価値は明らかですが、このタイプのネットワークがもたらす影響を考慮する必要があります。セル サイトと管理対象デバイスの数は劇的に増加しますが、現在のネットワーク設計でそれらに対応できるかどうかは明らかではありません。

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新たなレベルの複雑さと運用上の失敗の可能性への対応

5G の真のビジョンは、新しい無線アクセス タイプとスペクトル帯域を通じて形成されたマルチギガビット速度のモバイル サービスとワイヤレス固定ブロードバンドの両方を単一の 5G ネットワークに提供できるようにすることです。これにより、既存のワイヤレス ネットワークの複雑さが大幅に増す可能性があります。たとえば、モバイル プロバイダーは、顧客の自宅にビデオ メディアを配信するために、新しい顧客宅内設備 (CPE) を追加する必要がある場合があります。 CPE デバイスには、ワイヤレス セットトップ ボックス (またはドングル)、ワイヤレス ルーター、ワイヤレス ブリッジなどがあり、超高周波 (30Ghz など) 信号を屋外から屋内に転送します。 CSP がより高いスペクトルを採用するにつれて、これらのワイヤレス リレー デバイスが一般的になる可能性があります。スペクトル使用量の増加により、RAN の設計を変更する必要があります。現在、CSP は 70,000 のセル サイトを運用していますが、すぐに数十万のセル サイトを運用するようになるでしょう。新しい CPE により管理対象デバイスの数が 10 倍から 100 倍に増加すると、各デバイスが数千個のデータを生成するため、操作がより複雑になります。数百万台の新しいデバイスが毎日数え切れないほどの障害を経験している現在、現在の運用方法とシステムでは期待されるサービス レベルを維持することは不可能であることは明らかであり、既存の顧客を維持したり、新しい顧客を獲得したりすることは困難です。

オペレーターは何をすべきでしょうか?

CSP が 5G に向けて準備を進める中、将来 5G 分野で成功する可能性が高い企業は、高度なネットワーク運用と顧客体験システムをネットワークに導入することに重点を置いています。しかし、ネットワーク要素と接続デバイスの数が増加すると、AI 分析の助けなしに 5G ネットワークを運用することはほぼ不可能になります。

新しい消費者向けアプリケーションは、Web に劇的な変化をもたらします。拡張現実と仮想現実がより広く使用されるようになると、これらのアプリケーションに対する消費者の需要がさらに帯域幅を消費し、ネットワークの変動性が増大します。これにより、消費者に近い、ネットワークのエッジに配置された高密度のコンピューティングおよびストレージ システムの開発が促進されます。ネットワークからサービスまで、あらゆるもののバースト容量をサポートするには、より小規模で分散化されたデータ センターが必要です。以前はハードウェアベースのシステム全体に分散されていた NFV と SDN および仮想化アプリケーションの展開は、具体的に分析し、適切に管理する必要があります。次世代の AI ベースのツールを使用すると、サービス停止の影響を予測し、ワークフローを自動的にトリガーして、顧客が経験する問題を修正できます。

さらに、顧客の期待も大きく変化しています。 Gmail のサポートのために Google に電話したことがありますか? 絶対に無理です。当初から、当社のお気に入りのコンテンツ プロバイダーの多くは、高度な分析と自動化を組み合わせた顧客セルフサービス システムを開発し、一日中いつでも顧客に一貫したサービスを提供できるようにしてきました。 CSP も同じ方向に推進されます。 5G は、ネットワークの大幅な変革を意味するだけでなく、顧客エンゲージメントとネットワーク運用における変革点でもあります。

この変革を実現するために、CSP には、データ レイクに保存されているデータを抽出して活用し、不足しているデータを追加し、重要なビジネス問題を解決する分析アプリケーションを迅速に作成するための豊富な分析およびアプリケーション アクセラレータを追加することで、既存のデータ レイクの展開を強化する分析フレームワークが必要です。 5G への移行と真の変革を実現するには、リアルタイムでデータに迅速にアクセスできるアプリケーションを作成することが重要です。

AIを活用した分析で顧客とのやり取り方法を変える

アクセス可能なデータは、CSP がネットワークを運用する方法だけでなく、顧客とやり取りする方法も変えるでしょう。今日の典型的なシナリオでは、顧客サービス、マーケティング、Web 運用はすべて別々の部門であり、相互にデータを共有していません。顧客の観点から見ると、これはサイロ化されたやり取りにつながり、顧客は各部門で非常に異なる体験をする可能性があります。マーケティング部門は、顧客が基本的な接続を修正することを望んでいるときに、新しい機能やサービスを販売しようとしている可能性があります。 AI を活用した分析を使用すると、ネットワーク全体のデータを共有できるため、関係するすべての部門が生データと処理済みデータの両方を使用して顧客全体を簡単に確認できるようになります。各部門は完全な顧客データを確認し、必要に応じて部門固有のアプリケーションを作成できます。

次世代ネットワーク運用システムは、サーバー、アプリケーション、無線、ルーター、スイッチ、SIM、IoT モジュール、CPE によってシームレスに生成される数兆のデータを簡単に分析できます。これらの分析により、通常のパターンの小さな変化を確認できるようになり、差し迫った障害の早期警告指標が提供されます。この情報により、CSP はデータを分類し、ワークロードに優先順位を付けることができ、顧客はシステムを使用してセルフサービスを行うことができます。分析は、障害を予測するだけでなく、問題の原因となっている可能性のあるシステムを運用チームがより迅速に特定するのにも役立ちます。顧客と積極的に関わることで、多くの顧客からの電話やトラブルチケットを回避できます。稼働時間の増加、サービス品質の向上、全体的なエクスペリエンスの向上により、より高レベルの顧客を引き付けることができます。