Sztuczna inteligencja (AI - artificial intelligence) i uczenie maszynowe (ML - machine learning) to obecnie przypuszczalnie jedne z najmodniejszych haseł w branży teleinformatycznej. Jaką rolę mogą odegrać narzędzia AI i ML w automatyzacji sieci telekomunikacyjnych? W jakim zakresie mogą stać się kluczowymi elementami strategii operatorów uwzględniających automatyzację sieci? Na te m.in. pytania szukali odpowiedzi analitycy i eksperci branżowi zaproszeni do panelu dyskusyjnego zorganizowanego przez firmę NeEvents w formule webcastu.
AI i ML to prawdopodobnie dwa najczęściej obecnie używane „frazesy” technologiczne, uważa Scott Raynovich, główny analityk i założyciel firmy Futuriom. Nie oznacza to, że umniejsza ich znaczenie, lecz uważa, że „są nieznacznie nadużywane w czasami nieodpowiednich kontekstach”. Jednego jest jednak pewien: sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mają do odegrania kluczową rolę w rozwoju automatyzacji sieci. W przypadku infrastruktury coraz bardziej zautomatyzowane wdrożenia, konfiguracja i zarządzanie skracają czas zwrotu z inwestycji, a „zamknięte technologiczne silosy” ustępują miejsca otwartej architekturze chmurowej.
– Dzięki uczeniu maszynowemu można wykrywać wzorce, a następnie automatycznie chronić sieci, a także reagować na zdarzenia w sieci, pozwalając sieciom samokorygować się bez interwencji człowieka – mówi Raynovich. Sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe można „nauczyć” poznawania określonych wzorców lub błędów, które potencjalnie mogą wystąpić, by następnie podejmować zautomatyzowane decyzje w razie ich wystąpienia. Istnieją również tzw. sieci intuicyjne (ang. intent-based networking), w przypadku których programujemy sieć tak, aby uzyskać odpowiedź opartą na intuicji. Może to na przykład pomagać aplikacji wideo, która zawsze musi mieć pewne opóźnienie, abyśmy mogli nawzajem się widzieć.
Raynovich podkreśla, że światy sieci centrów danych, chmury publicznej i chmury telekomunikacyjnej zaczynają się ze sobą coraz bardziej przenikać: – Niektórzy wielcy gracze, tacy jak VMware czy Microsoft, wprowadzają platformy chmurowe dla firm telekomunikacyjnych, które mogą działać w dowolnym miejscu, w prywatnej chmurze lub w chmurze publicznej. Oczywiście istnieją wyzwania związane z automatyzacją we wszystkich tych obszarach, w których budżety są ograniczone, istnieje potrzeba przyspieszenia wdrożeń i zwiększania przepustowości. Wiele z tych usług jest dynamicznych. Ludzie wchodzą na stronę internetową, włączają usługę i wymagają odpowiedniej jakości usług sieciowych. Potrzebujemy tutaj pewnej automatyzacji odpowiedzi, zwłaszcza gdy dodamy 5G! Miliony urządzeń zostaną podłączone, telefony, aparaty, węzły obliczeniowe na brzegu sieci i wiele innych rzeczy, więc jedynym sposobem obsługi 5G jest automatyzacja.
