Zusammenfassung
Zwei neue Berichte und ein Webinar untersuchten die Auswirkungen von AI in der Telekommunikationsbranche und wie Telekommunikationsunternehmen besser auf den Aufbau AI-fähiger Netzwerke vorbereitet sein können.
AI-gestützte Innovationen sind im gesamten Telekommunikationssektor weit verbreitet. Verbesserte Kundenerfahrung, Netzwerksicherheit und neue Einnahmemöglichkeiten sind nur einige der Schwerpunkte. Das ultimative Telekommunikationsziel ist ein wirklich autonomes, selbstheilendes Netzwerk. Aber es muss noch viel Arbeit geleistet werden.
Um Betreibern dabei zu helfen, besser zu verstehen, was Telekommunikations-AI auf Netzwerkebene bedeutet, hat Pure Storage mit Fierce Network zusammengearbeitet, um einen neuen Forschungsbericht zu erstellen: „Über die Bandbreite hinaus: Aufbau AI-fähiger Telekommunikationsnetzwerke für die nächste Generation von Datenanforderungen.“ Der Bericht umfasst Interviews mit Vertretern von MetTel, Telus und Verizon sowie mit Pure Storage Telecom Field CTO Patrick Lopez und Chris Penrose, VP, Head of Telecoms Business Development bei NVIDIA.
Als Begleitveranstaltung zum Bericht wurde Lopez von Penrose zu einer Webinardiskussion eingeladen, die von Mitch Wagner, Chief Analyst bei Fierce Network, moderiert wurde.
Das Gespräch war umfassend und aufschlussreich. Wagner fragte: „Wie verändert AI die Art und Weise, wie Telekommunikationsunternehmen über Daten denken?“
Lopez reagierte mit einer echten Branchenperspektive. „AI ist für ein Telekommunikationsnetzwerk merkwürdig. Sie wurden nicht für den Umgang mit AI oder den Einsatz von AI entwickelt.“ Ein Telekommunikationsnetzwerk ist im Grunde eine GreenfieldAI-Umgebung für Telekommunikationsunternehmen, obwohl sie schon seit vielen Jahren Aspekte von AI und maschinellem Lernen nutzen.
Lopez lieferte sowohl eine Geschichte als auch Einblicke in den aktuellen Zustand der Dinge:
„In der Vergangenheit hatten Netzwerkfunktionen ihren eigenen Daten-Storage basierend auf rotierenden Platten. Einige der gesammelten Daten würden in einen Data Lake gehen, um formatiert und vorbereitet zu werden, und dann in ein Data Warehouse verschoben werden, um Analysen anzuwenden. Und das ist in Ordnung, um vor bis zu einem halben Tag oder einer Stunde zu analysieren.“
– Patrick Lopez, Pure Storage Telecom Field CTO
„Wo es schwierig wird, ist, wenn Sie automatisieren möchten. Wenn Sie die AI nicht nur beobachten und erkennen möchten, sondern sie sogar vorhersagen und vorschlagen möchten. Oder treffen Sie mit agentischer AI Entscheidungen und Operationen. Dazu müssen Sie die Zeit bis zum Einblick verkürzen …
Die alte Datenarchitektur von kaskadierenden Daten und mehreren Protokollen ist nicht gut für AI, da sie die GPU verärgert und Sie am Ende späte Entscheidungen treffen.“
Penrose stimmte zu und fügte hinzu: „Man muss Daten haben, um AI zum Laufen zu bringen.“ Im Gespräch aus der Perspektive von NVIDIA bemerkte er: „Telcos verfügen über eine unglaubliche Menge an Daten. Wie helfen wir ihnen bei ihrer gesamten Datenpipeline?“
Dies ist eine der wichtigsten Herausforderungen, da Telekommunikationsunternehmen bestrebt sind, ihre riesigen Mengen an internen Daten in umsetzbare, nützliche AIAusgaben umzuwandeln. Letztendlich bedeutet dies, das gesamte Netzwerk erneut zu untersuchen. „Sie sind nur so stark wie Ihr schwächstes Glied“, sagte Penrose. „Sie müssen sich also die gesamte Pipeline ansehen. Wie sieht das Netzwerk aus, wie sieht der Storage aus und Sie benötigen eine optimierte Software, um das Beste aus der GPU herauszuholen.“
Das war nur der Eröffnungsaustausch. Das Gespräch wurde fortgesetzt und besprach autonome Netzwerke, Telekommunikations-AI-Fabriken, die Bedeutung von souveräner AI, Technologiebeschaffungsmodelle, Energie- und Platzprobleme und vieles mehr. Tunen Sie sich selbst ein, um von den bereitgestellten Erkenntnissen zu profitieren.
Das Aufkommen von AI-RAN
Ein weiterer Bereich, in dem AI einen Beitrag leistet, ist das Radio Access Network (RAN). Es sind zwar Anfangstage, aber Fortschritte werden erzielt. Pure Storage gab im März bekannt, dass wir der AI-RAN Alliance beigetreten sind und mit vielen Anbietern und Anbietern zusammenarbeiten, um die Technologie voranzubringen.
In Zusammenarbeit mit The Mobile Network haben wir kürzlich (mit Fujitsu, Nokia und Viavi) einen sehr informativen 36-seitigen Bericht „AI-RAN Market Update“ gesponsert. Wie der Bericht anmerkt, ist die bislang fortschrittlichste Fluggesellschaft die SoftBank in Japan. Sie bauen ihr gesamtes Netzwerk mit Unterstützung für AI-RAN auf. Wie der Bericht anmerkt, umfasst „SoftBanks AITRAS, das für AI und Telekom-Radio Access Solution steht, vRAN und AI auf demselben GPU-Server, dem Nvidia Grace Hopper 200. Red Hat OpenShift übernimmt die Plattform-Apps und die Cloud-Umgebung, unabhängig davon, ob es sich um AI-Apps oder das gleichzeitig laufende vRAN handelt.“
Während SoftBank der aktuelle Marktführer ist, setzt sich T-Mobile für AI-RAN ein und hat ein AI-RAN Innovation Center mit Sitz in Bellevue, Washington, eingerichtet.
Der Bericht enthält viel mehr Informationen, darunter einen Artikel von Pure Storage über „Warum Storage eine entscheidende Rolle bei der AI-RAN-Vision spielen wird“ (siehe Seite 19). AI hat weiterhin massive Auswirkungen auf die Telekommunikation, und Pure Storage arbeitet mit unseren vielen Telekommunikationskunden zusammen, um Innovationen und Veränderungen voranzutreiben.
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