5Gベアラネットワークの運用は難しいが、機械学習技術で解決できる

5G の商用化が近づいており、通信事業者が 5G ベアラ ネットワークを構築するための時間はあまり残されていません。予測によると、5G時代の平均的なユーザーの月間データ使用量は約45GBに達するでしょう。ビデオ、IoT、ライブストリーミングなどの業界の毎日のトラフィックはPBレベルに達します。複雑なアプリケーションと膨大なトラフィックに直面しても、機械学習は洞察を通じて自動化を推進し、プロセスの自動化を実現する能力があり、オペレータが 5G ベアラ ネットワークを管理するのに役立ちます。

[[248641]]

5Gベアラネットワークの新アーキテクチャには新鮮な血液が必要

3大通信事業者による5Gの大規模な商用利用は2020年に予定されている。今年に入ってから、通信事業者は5Gベアラネットワークの構築に残業する必要がありました。 5G時代では、4Kビデオ、VR、オンラインゲームなどにより、ユーザーはより多くのデータを消費することになります。さらに、モノのインターネットの爆発的な普及により、接続されるデバイスの数は数百倍に増加するでしょう。

したがって、まったく新しいネットワーク アーキテクチャを構築することが、常に 3 大通信事業者の選択となってきました。ネットワーク機能仮想化 (NFV)、ソフトウェア定義ネットワーク (SDN)、大手インターネット企業の実践 (CORD、SDL、DevOps) に加えて、機械学習は 5G ベアラ ネットワークのインテリジェントな時代を先導しています。

機械学習がそれを解決します

オペレータにとって、ベアラ ネットワークに機械学習機能を導入する必要があるのはなぜでしょうか。これは、機械学習には、目的と結果の間に閉ループを形成できる洞察主導の自動化機能があるためです。たとえば、ユーザーがビデオを視聴するために Web サイトにアクセスすると、機械学習によってプログラム可能なキャリアグレードの SDN 制御、ネットワークのプロビジョニングと最適化、サービスの自動化が実行され、情報が処理されてフィードバックが提供されます。

さらに、機械学習によりプロセス自動化機能も実現できます。たとえば、機械学習機能はネットワークトラフィックを詳細に分析し、ネットワークの最適化と高度な操作機能を提供し、現代の IP ネットワークのセキュリティを大幅に確保します。アプリケーションの動作に基づいてネットワーク分析を実行し、リアルタイムで動的なネットワーク調整を行います。

ハードウェア投資は不要、信頼性あり

機械学習は 5G ベアラ ネットワークに組み込まれており、ハードウェアは必要ありません。純粋なソフトウェアの形式です。ネットワーク上の情報とデータの収集は、ネットワーク プローブと呼ばれるハードウェア ソリューションに基づいていることがわかりました。このソリューションには多額の投資が必要であり、ネットワークの安定性に影響を与えます。機械学習ソリューションは、ハードウェアの交換や埋め込みを必要としません。ベアラ ネットワーク上で実行される限り、リアルタイム分析を実行できます。

現在までに、世界中の 150 社の通信事業者と企業ユーザーが、機械学習ソリューションをネットワーク アーキテクチャに組み込んでいます。速度、セキュリティなどの側面に関するテストを実施した結果、機械学習ソリューションが 5G ベアラ ネットワークの問題を効果的に解決できることが示されました。

結論：

現時点では、5G ベアラ ネットワークに機械学習を組み込むことにデメリットはありません。 3大通信事業者には、5Gベアラネットワークを調整する時間がまだ1年以上ある。新しいネットワーク アーキテクチャでは、SDN、NFV、AI、機械学習などの新しいテクノロジが継続的に導入されており、すべて 5G ネットワークの情報処理能力の問題を解決することを目的としています。機械学習技術の追加はほんの一例です。どのような技術が使用されても、最終的な目標はユーザーの 5G ネットワーク エクスペリエンスを向上させることです。