人工智能和5G:进入一个新的数据世界

以供应商为中心的设备的部署模型无法维持流量的这种指数增长。

今天,电信业已经意识到需要更快的终端用户数据传输速率。以前用户很乐意互相打电话和发短信。然而,现在移动通信以如此戏剧性的方式改变了我们的生活,很难想象这种通信方式。

如今,我们更倾向于基于影像和基于VR/AR视频的通信。因此,考虑到这样的需求,这些应用正在寻找一种新型的网络。360°视频应用的沉浸式体验需要大量数据和零延迟网络。

分辨率相当于4K电视分辨率的VR需要1Gbps的带宽才能流畅播放,或者2.5Gbps的带宽才能进行交互;两者都需要10ms的最小延迟。很快这些应用程序将瞄准智能手机,这给网络带来了更多压力。随着AR/VR服务的普及,5G网络将提供所需的速度和性能。

每个物联网设备都会创建数据,而这些数据是AI引擎的动力。人工智能使我们能够对数据做更多有趣的事情。我们将看到大量数据的最终目标是将这些数据转化为价值。5G带来的数据增长代表了人工智能的最大机遇。

前所未有的数据级别将必须在网络上传送以进行处理,并且在某些情况下会本地缓存以确保低延迟。为此,我们首先需要使处理过程更靠近用户,以利用超低延迟和超高吞吐量。

5G面临的一些挑战

5G的引入并非没有挑战。它的成本很高,而且是以过去没有分发过的方式分发的。建造这种类型的网络需要大量的成本。位置对于有效规划、部署和优化5G网络至关重要。

同样,5G毫米波也面临着自己的挑战。有一些技术可以让您接收信号并将其发送给特定客户,而不是将其发送到各个方向。旧的方法类似于一个灯泡,它可以到达房间的所有部分,而不是一个针对特定区域的手电筒。

因此,选择合适的位置在5G网络的开发和部署中起着关键作用。您必须分析您是否在正确的位置进行建设,并针对正确的目标进行营销。如果您选择一个区域而不是另一个区域,您希望有多少新订户注册服务? 您需要考虑到该区域周围的人口,建筑结构以及接受信号的难易程度。

此外,我们必须了解洪水的可能性,并分析实时天气来预测流量的变化。因此,如果有雷暴,我们需要了解这些事件是如何影响网络需求的,然后进行预测计算。人工智能当然可以帮助预测这些事件。

人工智能,通往机会的大门

5G带来了新的挑战,但将人工智能技术整合到网络中是业界解决这些复杂问题的一种方式。人工智能技术是一个关键的组成部分,需要适应网络,以帮助管理和控制这种变化。AI的另一个重要用例是网络规划和运营。

有了5G,我们到处都会有100,000个小型蜂窝,每个蜂窝都连接到光纤线上。据预测,我们可以在全球拥有1000万个蜂窝。弄清楚如何规划和设计所有这些蜂窝将超出人类的能力范围。AI在这里可以进行站点评估,并告诉您特定设计的吞吐量。

AI可以帮助建立5G基础设施并绘制蜂窝塔的位置,从而确定5G部署的最佳位置。它可以连续监视网络的使用方式。如果其中一个手机信号塔无法正常运行,则AI可以向另一个手机信号塔发出信号来接管。

以供应商为中心的设备无法支撑5G

随着5G网络的实现,我们拥有了大量的数据。在某些情况下,每天的PB值可能很高;这主要是由于基于视频的应用程序。以供应商为中心的设备的部署模型无法维持通信量的指数级增长。

随着处理和计算、存储和网络功能的发展,我们将在这个领域看到许多开源软件。最终,这将在边缘创建一个实时网络。

更多的处理在边缘

边缘计算涉及使计算机、服务器和网络位于更靠近用户的网络边缘。它在边缘提供了智能,从而减少了去往骨干网的流量。

边缘计算可以在不到0.35秒的时间内实现人工智能目标识别。从本质上讲,我们拥有边缘上的图像识别深度学习算法。位于网络边缘的算法将有助于减少发送到骨干网的流量。

然而,这也打开了一个新的攻击面,幸运的是人工智能在网络安全方面发挥得很好。一个闭环系统将收集网络边缘的数据,识别威胁并采取实时行动。

边缘和开源

我们有一些流行的开源选项可供选择。开源边缘计算的一些示例可以是Akraino Edge Stack,ONAP Open Network Animation Platform和Airship Open Infrastructure Project。

Akraino Edge Stack创建了一个支持高可用性云服务的开源软件堆栈。这些服务针对边缘计算系统和应用程序进行了优化。

Akraino R1版本包含10个成熟可靠的蓝图,并为边缘用例提供了功能齐全的边缘堆栈。这些范围包括工业物联网,电信5G核心和vRAN,uCPE,SDWAN,边缘媒体处理和运营商边缘媒体处理。

ONAP(开放网络平台)为物理和虚拟网络功能的实时、策略驱动的编排和自动化提供了一个综合平台。它是一个由Linux基金会托管的开源网络项目。

最后,飞艇开放基础设施项目是用于自动化云配置和管理的开源工具的集合。 这些工具包括用于虚拟机的OpenStack,用于容器编排的Kubernetes和用于裸机的MaaS,并计划为OpenStack Ironic提供支持。

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