Explorando el rol de la automatización y el análisis predictivo en la entrega de 5G

La visión del 5G se basa en dos objetivos clave: cumplir con una latencia baja y garantizar una alta confiabilidad. El desarrollo de infraestructuras 5G y el cambio a un entorno de prestación de servicios mucho más dinámico requieren que los operadores cambien el pensamiento tradicional cuando se trata del rol de la inteligencia artificial en las operaciones de red.

Fundamentalmente, 5G es, en conjunto, una bestia diferente: desde la creación de redes en la nube hasta la computación perimetral y la división de la red, los conceptos de servicio que cambian rápidamente y los nuevos modelos de negocios requieren un marco de procesamiento de datos mucho más autónomo.  Como los operadores han trabajado durante mucho tiempo con la migración entre Gs, las demandas de entrega 5G presentan una oportunidad invaluable para revisar el pensamiento y rediseñar arquitecturas para integrar eficiencias en la estructura misma de la red en el futuro.

El gran volumen y la velocidad de los datos que atraviesan la red en un entorno 5G exigen que la automatización se integre en la fibra de las operaciones de la red. Sin la capacidad de la red para predecir cambios repentinos en las demandas de tráfico, riesgos de seguridad y comportamientos del usuario —por nombrar solo algunas—, una prestación de servicios 5G simplemente no será posible. Las redes deben estar en su núcleo, anticipadas y proactivas, a fin de ofrecer una fiabilidad extrema en lo que respecta a la continuidad del servicio.

Como lo señaló Mehdi Bennis de CWC, “5G y el machine learning van de la mano. Sin aprendizaje automático, las redes simplemente no pueden predecir. Sin la capacidad de predecir, las aplicaciones como la cirugía remota y la realidad virtual inalámbrica no pueden ocurrir”. En la actualidad, las redes 4G son reactivas en su funcionamiento. Las redes 5G deben ser predictivas, proactivas y anticipatorias para permitir aplicaciones de baja latencia y alta confiabilidad. El aprendizaje automático permite que las redes se optimicen automáticamente al permitir que los sistemas administren el rendimiento y la QoS de forma autónoma, al tiempo que impulsan la toma de decisiones basadas en análisis.

En última instancia, se trata de volver a los fundamentos. 5G anuncia un nuevo enfoque sobre cómo funcionan las redes, y al aprovechar las técnicas de machine learning, los operadores se darán cuenta del verdadero potencial de innovación del 5G.

Julia Hogarty
Julia Hogarty forma parte del equipo de Marketing de Openet, en el que es responsable de convertir los casos exitosos en técnicas de negocio enfocadas en las ofertas. Ella ha desarrollado muchas ofertas innovadoras, desde los datos patrocinados a VoLTE hasta analíticas de streaming.

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