Desarrollo de redes de telecomunicaciones listas para la AI: Conocimientos de los líderes de la industria
La innovación impulsada por la AI abarca todo el sector de las telecomunicaciones. La experiencia mejorada del cliente, la seguridad de la red y las nuevas oportunidades de ingresos son solo algunas de las áreas de enfoque. El objetivo final de las telecomunicaciones es una red verdaderamente autónoma y autorrecuperable. Pero queda mucho trabajo por hacer.
Para ayudar a los operadores a comprender mejor lo que significa la AI de telecomunicaciones a nivel de red, Pure Storage se asoció con Fierce Network para crear un nuevo informe de investigación, “Más allá del ancho de banda: Desarrollo de redes de telecomunicaciones listas para la AI para la próxima generación de demandas de datos”. El informe incluye entrevistas con representantes de MetTel, Telus y Verizon, junto con Patrick Lopez, director técnico de campo de telecomunicaciones de Pure Storage y Chris Penrose, vicepresidente y jefe de Desarrollo Comercial de Telecomunicaciones en NVIDIA.
Como evento complementario al informe, Penrose se unió a López para un seminario web moderado por Mitch Wagner, analista jefe de Fierce Network.
La conversación fue amplia y perspicaz. Wagner se abrió preguntando: “¿Cómo está cambiando la AI la forma en que las empresas de telecomunicaciones piensan sobre los datos?”
López respondió con una verdadera perspectiva de la industria. “La AI es algo extraño para una red de telecomunicaciones. No han sido diseñados para manejar la AI ni para usar la AI”. Una red de telecomunicaciones es básicamente un entorno de AI de campo verde para las telecomunicaciones, a pesar de que han estado usando aspectos de AI y aprendizaje automático durante muchos años.
López proporcionó una lección de historia y una perspectiva del estado actual de las cosas:
“Históricamente, las funciones de red tenían su propio almacenamiento de datos basado en discos giratorios. Algunos de los datos recopilados iban a un conjunto de datos para ser formateados y preparados, y luego trasladados a un almacenamiento de datos para aplicar el análisis. Y eso está bien para analizar hasta hace medio día o una hora”.
– Patrick López, director de tecnología de telecomunicaciones de Pure Storage
“Donde se vuelve difícil es cuando quiere automatizar. Cuando quiera que la AI no solo observe y detecte, sino que realmente prediga y sugiera. O con la AI agente, tome decisiones y realice operaciones. Para hacerlo, debe reducir el tiempo de comprensión…
La arquitectura de datos antigua de datos en cascada y varios protocolos no es buena para la AI, porque priva a la GPU y termina con decisiones tardías”.
Penrose estuvo de acuerdo y agregó: “Debe tener datos para que la AI funcione”. Hablando desde la perspectiva de NVIDIA, señaló: “Las empresas de telecomunicaciones tienen una cantidad increíble de datos. ¿Cómo los ayudamos con todo su proceso de datos?”
Este es uno de los desafíos clave a medida que las empresas de telecomunicaciones se esfuerzan por convertir sus enormes cantidades de datos internos en resultados de AI útiles y procesables. En última instancia, significa volver a examinar toda la red. “Usted es tan fuerte como su eslabón más débil”, dijo Penrose. “Así que debe observar toda la cartera. ¿Cómo se ve la red, cómo se ve el almacenamiento y necesita software optimizado para aprovechar al máximo la GPU?”.
Ese fue solo el intercambio de apertura. La conversación continuó, analizando las redes autónomas, las fábricas de AI de telecomunicaciones, la importancia de la AI soberana, los modelos de adquisición de tecnología, las preocupaciones sobre la potencia y el espacio, y mucho más. Sintonice usted mismo para aprovechar los resultados proporcionados.
La llegada de AI-RAN
Otra área en la que la AI está teniendo un impacto es en la red de acceso de radio (RAN). Son los primeros días, pero están sucediendo avances. Pure Storage anunció en marzo que nos habíamos unido a la AI-RAN Alliance y estamos trabajando con muchos operadores y proveedores para hacer avanzar la tecnología.
Junto con The Mobile Network, recientemente patrocinamos conjuntamente (con Fujitsu, Nokia y Viavi) un informe muy informativo de 36 páginas, “AI-RAN Market Update”. Como señala el informe, la aseguradora más avanzada hasta la fecha es SoftBank de Japón. Están reconstruyendo toda su red con la asistencia de AI-RAN. Como indica el informe, “AITRAS deSoftBank, que significa AI & Telecom Radio Access Solution, incorpora vRAN e AI en el mismo servidor de GPU, que es Nvidia Grace Hopper 200. Red Hat OpenShift maneja las aplicaciones de plataforma y el entorno de nube, ya sean aplicaciones de AI o la vRAN que se ejecutan simultáneamente”.
Si bien SoftBank es el líder actual, T-Mobile está comprometido con AI-RAN y ha establecido un Centro de innovación AI-RAN con sede en Bellevue, Washington.
Hay mucha más información en el informe, incluido un artículo de Pure Storage sobre “Por qué el almacenamiento desempeñará un papel fundamental en la visión de AI-RAN” (consulte la página 19). AI continúa creando un impacto masivo en las telecomunicaciones, y Pure Storage está trabajando junto con nuestros numerosos clientes de telecomunicaciones para impulsar la innovación y el cambio.
Explore las soluciones de AI y telecomunicaciones de Pure Storage.