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人工智能和5G:进入数据新世界

研究表明,以供应商为中心的人工智能设备部署模式无法维持流量的指数增长。

人工智能和5G:进入数据新世界

今天,电信行业已经认识到需要更快的最终用户数据速率。过去,用户通过电话和短信交流。然而,移动通信已经戏剧性地改变了人们的生活。

人们更喜欢基于视频和虚拟现实/虚拟现实的视频通信。因此,考虑到这些需求,这些应用程序还需要一种新型网络。然而,360个视频应用的沉浸式体验需要大量数据和零延迟网络。例如,分辨率等于4K电视分辨率的虚拟现实视频需要1 Gbps的带宽才能流畅播放,而交互式带宽则需要2.5 Gbps。两者都要求最小延迟10毫秒,这往返时间。很快,这些应用将瞄准智能手机,并给网络带来更多压力。随着虚拟现实/虚拟现实服务的普及,将采用的5G网络将提供所需的速度和性能。

每一个物联网设备都会产生数据,这是人工智能引擎的力量。人工智能使人们能够用数据做更有趣的事情。处理海量数据的最终目标是将这些数据转化为价值的能力。5G带来的数据增长是人工智能的大好机会。

将会有前所未有的大量数据在网络上移动进行处理,在某些情况下,还会在本地缓存以确保低延迟。因此,有必要使处理过程更接近用户,以利用超低延迟和超高吞吐量。

5G面临的一些挑战

5G的推出并非没有挑战。首先,它很贵,而且以前从未发行过。建立这种类型的网络需要大量成本,而位置对于5G网络的有效规划、部署和优化至关重要。

此外,5G毫米波也面临着自身的挑战。有些技术允许某人接收信号并将其发送给特定的客户,而不是向各个方向发送。传统的通信技术类似于可以覆盖房间每个角落的灯泡,而5G类似于特定区域的手电筒。

选择合适的位置在5G网络的开发和部署中起着至关重要的作用。因此,必须分析的是,如果它建在正确的地方,它应该根据正确的目标进行营销。如果您选择一个地区而不是另一个地区,您想为这些服务注册多少新订户?电信运营商需要考虑该地区的人口、建筑结构和获取信号的便利性。

此外,电信运营商必须了解洪水的可能性,并分析实时天气以预测流量变化。因此,如果有雷雨天气,有必要了解这类事件如何影响网络需求,然后进行预测计算。人工智能当然可以帮助预测这些事件。

人工智能的机遇之门

5G带来了新的挑战,但人工智能技术可以集成到网络中,这已经成为行业解决这些复杂问题的一种方式。人工智能技术是需要适应网络来帮助管理和控制这种变化的关键组件。人工智能的另一个重要用例是网络规划和操作。

使用5G技术,运营商将建立和运营100,000个小型移动通信基站,其中每个移动通信基站都连接到一条光纤线路。据预测,全球可能需要建设1000万个移动通信基站。但是想出如何规划和设计这些基站将超出人类的能力。人工智能可以评估网站,并告诉一些设计的吞吐量。

人工智能可以帮助建立5G基础设施,规划移动通信基站的位置,从而为5G基站确定一个良好的建设位置。它可以持续监控网络的使用情况。如果其中一个移动通信基站不能正常工作,它将通过人工智能技术向另一个移动通信基站发送信号并让它接管。

以供应商为中心的设备无法支持5G技术

随着5G网络的出现,人们将生成并获取大量数据。在某些情况下,日常数据流量达到PB级别,其中大部分将归因于基于视频的应用。以供应商为中心的设备部署模式无法维持这种流量的指数增长。

在边缘处理更多数据

例如,边缘计算可以使人工智能技术在0.35秒内识别目标。一些制造商在边缘引入了图像识别深度学习算法,该算法在网络边缘将有助于减少发送到主干网的流量。

但是它也开辟了一个新的攻击区域。幸运的是,人工智能在网络安全中发挥了很好的作用。闭环系统将在网络边缘收集数据、识别威胁并采取实时行动。

边缘计算和开源

行业供应商为用户提供了一些流行的开源选项。开源边缘计算的一些例子可以是阿克兰诺边缘堆栈、开放网络自动化平台(ONAP)和飞艇开放基础设施项目。

Akraino边缘堆栈创建支持高可用性云计算服务的开源软件堆栈。这些服务针对边缘计算系统和应用进行了优化。

Akraino R1版本包含10个“成熟可靠”的蓝图,并为边缘计算用例提供了一个功能齐全的边缘堆栈。这些包括工业物联网、电信5G CorevRAN、uCPE、SDWAN、边缘媒体处理和运营商边缘媒体处理。

开放网络自动化平台(ONAP)为物理和虚拟网络功能的实时、策略驱动的调度和自动化提供了一个全面的平台。这是一个由Linux基金会主持的开源网络项目。

最后,飞艇开放基础设施项目是用于自动化云计算配置和管理的开源工具的集合。这些工具包括虚拟机的OpenStack、容器布局的Kubernetes和裸机的MAa,并计划支持OpenStack Improval。

 

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