La introducción de los servicios 5G aumenta la complejidad de las redes multitecnología, multigeneración y multiproveedor y requiere técnicas de automatización inteligentes, afirma el autor invitado Christian Syrbe de Netscout.
Los operadores que implementen 5G deberán abordar la desagregación, las tecnologías nativas de la nube y otras tecnologías como Voice over New Radio (VoNR) y la informática de punta. Con la introducción de una serie de nuevos servicios, los operadores se enfrentan a cambios significativos en la gestión de la red y especialmente en las operaciones de la red, lo que resulta en una mayor demanda de garantía del servicio. Se requerirá visibilidad y automatización del servicio de red de extremo a extremo para la seguridad y confiabilidad de la infraestructura y las aplicaciones.
Afortunadamente, existe una nueva generación de soluciones para ayudar a abordar esta creciente complejidad y demanda de una mayor flexibilidad operativa. La automatización es clave para gestionar las nuevas infraestructuras 5G y los diversos servicios que de ellas se derivan.
Necesidad de automatización
Cuando se trata de gestionar la nueva infraestructura 5G, la automatización de la red es fundamental para simplificar las operaciones a medida que las redes escalan y aumentan la eficiencia operativa. La automatización también es fundamental para mejorar la utilización de recursos al responder y realizar ajustes en tiempo real a las condiciones cambiantes de la red. En tiempos de escasez de mano de obra calificada, es particularmente importante poder hacer más con menos empleados.
La automatización desempeñará un papel clave a la hora de abordar las complejidades de la garantía del servicio 5G, así como de toda la red, incluidos los aspectos críticos de la red 4G. Los servicios over-the-top (OTT), ya sea en aviones de usuarios 5G o en redes fijas, se beneficiarán de las soluciones de automatización inteligentes.
A la hora de garantizar servicios de extremo a extremo, los profesionales de redes suelen tener varias preguntas clave en mente. Si surgen problemas, ¿están relacionados con la red de acceso de radio? ¿O están conectados a la señalización central 5G? ¿Hay alguna latencia dentro del hiperescalador? ¿Está la latencia dentro de los umbrales del acuerdo de nivel de servicio (SLA) para el segmento de ultralatencia? ¿Están los participantes experimentando problemas de cobertura de red y, de ser así, estos problemas se limitan a un mercado en particular? ¿Podrían los problemas estar relacionados con los servicios de datos backend, p. B. ¿con reacciones DNS lentas? Determinar la causa raíz de estos problemas en redes altamente complejas no es una tarea fácil.
Desafíos para soportar una red 5G independiente
La capacidad de admitir una red 5G totalmente independiente es una de las transiciones más grandes y complejas que emprenderán los operadores. En comparación con la transición de 3G a 4G, esta migración será un salto gigante. Además de los nodos de acceso de radio que ya han cambiado con 5G Non-Standalone, 5G Standalone trae consigo una serie de nuevas funciones de red central. Estas capacidades de la red central también introducen nuevos formatos de mensajes y la capacidad de cifrar en la interfaz basada en servicios, lo que presenta desafíos adicionales.
A medida que se acelera la transición de dispositivos dedicados a arquitecturas virtualizadas nativas de la nube altamente complejas, el acceso a paquetes 3G entre nuevas funciones de red se volverá significativamente más complejo. Algunos operadores colapsan los nodos 4G y 5G, proporcionando un solo nodo con funciones duales. Para garantizar el servicio, esto significa que los operadores de red se ven obligados a monitorear la red 4G y al mismo tiempo monitorear la red 5G independiente para poder realizar cualquier tipo de clasificación al migrar a VoNR. Con el 6G en el horizonte, estos desafíos serán cada vez más complejos.
Sobrecarga de datos
La idea de reunir grandes cantidades de datos en un conjunto de datos masivo donde los científicos de datos ejecutan algoritmos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) para identificar problemas rápida y fácilmente es una quimera. Los equipos científicos tienen demasiados datos sin procesar y normalmente no tienen los conocimientos de telecomunicaciones necesarios. Y la aplicación de técnicas de IA/ML sin insertar adecuadamente la lógica de dominio en el lugar correcto dará como resultado, en última instancia, una sobrecarga de datos sin ofrecer los resultados requeridos.
Si bien los equipos de ingeniería y operaciones tienen conocimiento práctico de los problemas del día a día, lo que realmente necesitan es una manera de poner en práctica la experiencia en un sistema automatizado. Para evitar la alta tasa de falsos positivos típica de los enfoques tradicionales de IA/ML, se necesita un ecosistema que permita la automatización con un lenguaje común para fusionar rápidamente datos a nivel de paquete de la red independiente 5G, así como experiencia y ML. resolver problemas complejos. Al combinar técnicas de ciencia de datos que se centran en la reducción de datos, los equipos pueden retener solo lo necesario para derivar casos de uso.
Argumentos a favor de un marco de automatización inteligente
Para encontrar la causa de problemas como: Para identificar y localizar rápidamente las llamadas interrumpidas, los ingenieros necesitan una vista de 360 grados de todos los aspectos de la red. Es extremadamente importante poder examinar no sólo el lado central de la red, sino también el lado de acceso de radio. Y si los servicios provienen de la arquitectura Multi-Access Edge Computing (MEC), los ingenieros también deben tener visibilidad aquí para garantizar que no surjan problemas dentro de la arquitectura del hiperescalador.
Encontrar la causa de los problemas suele llevar horas, si no días o incluso semanas. Sin embargo, con la automatización inteligente, la resolución de problemas se puede consolidar en minutos en todos los mercados, llamadas y clientes, las 24 horas del día, los 365 días del año.
La verdadera automatización inteligente requiere un marco que aproveche un enfoque de detección superior que se base en múltiples algoritmos paralelos de IA/ML y el uso eficiente del conocimiento del dominio junto con AI/ML para encontrar la causa raíz de los problemas. Este enfoque permitirá descubrir patrones ocultos, distinguir la señal del ruido y determinar automáticamente el primer punto de falla. La automatización inteligente podrá distinguir los errores relevantes para el cliente de los que no lo son. Proporcionará monitoreo de extremo a extremo del estado de un servicio, desde la RAN hasta el plano de control/usuario y la movilidad, y aislará los problemas en la RAN en lugar de en el núcleo.
Visibilidad de extremo a extremo a través de la automatización
Un marco de automatización inteligente que aproveche los datos a nivel de paquete, el conocimiento experto (PYME) y las tecnologías adaptables de IA y ML puede producir resultados con el mayor impacto empresarial en la red. Para lograr la garantía del servicio, se debe crear el marco de automatización adecuado. Este marco debería proporcionar visibilidad de extremo a extremo y examinar la arquitectura RAN, central y MEC, así como LTE, voz sobre LTE (VoLTE) y 5G independiente o 5G empresarial. Una arquitectura de este tipo debe ser flexible y permitir a los operadores definir modelos de negocio básicos. Debe ser nativo de la nube para que pueda ampliarse y reducirse con la red, lo cual es particularmente importante en una red independiente 5G. También debe poder enviar información que pueda ser vista visualmente por un ser humano, pero también mostrada por un sistema de mitigación o para una orquestación de circuito cerrado.
Un marco de automatización inteligente puede proporcionar un entorno que sea lo suficientemente flexible y adaptable no solo para resolver problemas altamente complejos en la seguridad de los servicios 5G, sino también para ayudar a abordar los problemas de seguridad de OTT y de la red de acceso por radio (RAN) y resolver los problemas que surgen hoy en día. Fuente: Silicon desde Alemania, traducido al español.
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