Nokia lança Autonomous Network Fabric para ajudar a acelerar a automação de rede

A Nokia anunciou o lançamento do  Autonomous Network Fabric, o primeiro conjunto de modelos de IA treinados em telecomunicações do setor, que oferece segurança integrada e aplicativos de IA para acelerar a automação de rede e permitir que as operadoras implementem facilmente novos serviços. O Autonomous Network Fabric é uma camada de inteligência unificada que une observabilidade, análise, segurança e automação em todos os domínios de rede, permitindo que uma rede se comporte como um sistema adaptável, independentemente do fornecedor, arquitetura ou modelo de implementação.

Além disso, a Nokia está anunciando uma colaboração expandida com o Google Cloud para permitir que os clientes implementem o Autonomous Network Fabric da Nokia como um aplicativo SaaS executado no Google Cloud, no local com o Google Distributed Cloud e em ambientes de Nuvem híbrida.

Nos últimos anos, as operadoras começaram a se mover em direção a redes totalmente autônomas. No entanto, eles são retidos por sistemas legados, processos isolados e dados fragmentados. Com o Autonomous Network Fabric da Nokia, as operadoras agora têm um conjunto totalmente integrado que apresenta gerenciamento unificado de dados, observabilidade de 360 graus e IA explicável. O Autonomous Network Fabric da Nokia permite a automação em escala, reduzindo a complexidade da automação e permitindo que as operadoras melhorem a confiabilidade e a economia de custos operacionais, testando rapidamente novas ideias e integrando aquelas que oferecem os benefícios desejados.

O Autonomous Networks Fabric da Nokia aproveitará a IA generativa do Google Cloud, incluindo o Vertex AI e o BigQuery do Google Cloud, para fornecer fluxos de trabalho orientados por agentes para operações de rede. Isso inclui monitoramento e visibilidade em tempo real dos padrões de tráfego de rede, melhorando a experiência do assinante, detecção de anomalias, correção sem toque de problemas de desempenho e suporte para expansão elástica e recuperação de desastres para a Nuvem.

A Nokia e o Google Cloud estão tornando mais fácil para as empresas de telecomunicações executar a rede principal 5G da Nokia na infraestrutura de Nuvem do Google. Eles também estão unindo forças com uma grande operadora europeia para construir uma rede mais inteligente e automatizada. Ao combinar os recursos de automação e dados de telecomunicações da Nokia com as ferramentas de IA do Google, eles visam criar um ambiente onde os desenvolvedores possam inovar e dimensionar rapidamente a automação da rede.

“Em uma era de redes cada vez mais complexas e vulneráveis, os clientes estão ansiosos por redes totalmente autônomas, que dependem de bons dados. Não existe boa IA sem bons dados. O Autonomous Network Fabric da Nokia estabelece a base e aplica nossa profunda experiência em rede e fluxos de trabalho otimizados para IA em conjunto com o Google Cloud para acelerar os resultados do cliente”, disse Kal De, vice-presidente sênior de Produto e Engenharia, Serviços de Nuvem e rede da Nokia.

Com o Autonomous Network Fabric da Nokia, o cliente se beneficiará dos seguintes recursos:

Gerenciamento unificado de dados: todos os dados de rede relevantes são coletados, selecionados, correlacionados e publicados como produtos de dados aproveitando uma arquitetura de malha de dados. Os dados são virtualmente federados com a capacidade de projetar e construir novos produtos de dados rapidamente em um ambiente Low-code/No-code. Os operadores podem usar lógica ou IA/ML para criar ativos de dados de ponta que podem ser usados e reutilizados para alimentar a automação.

Observabilidade de 360 graus: o Autonomous Network Fabric federa o uso e a distribuição de dados e IA em toda a organização, monitorando a cadeia de custódia de ponta a ponta. Isso garante qualidade e consistência na automação.

IA explicável: LLMs poderosos treinados em telecomunicações oferecem suporte a toda a automação por meio de um rico mecanismo de conhecimento que fornece um raciocínio claro sobre como os dados são interpretados, como os problemas são analisados e por que certas ações são recomendadas.