KI in allen Telekom-Operationen integrieren für 5G & Edge Innovation

Telcos benötigen eine agile Low-Code-Plattform, die Events und Streaming-Daten unterstützt, um nächste Generation Echtzeit-5G- und Edge-Anwendungen zu entwickeln.

Envisioned Telekom-Anwendungen basierend auf der Verfügbarkeit von 5G- und Edge-Services sind grenzenlos. Um diese Anwendungen anzutreiben, suchen Telekommunikationsunternehmen nach Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning (KI/ML) für diverse Anwendungen und in mehreren Geschäftsbereichen.

Intern streben sie an, operative Effizienz zu verbessern. Bemühungen fokussieren auf Predictive Asset Management. Hier wird KI/ML genutzt, um von geplanter Wartung und Reagieren auf Probleme (Ausfälle, Offline-Geräte etc.) zu proaktiven Operationen überzugehen. Ein simples Beispiel: Warnsignale eines Transformators erkennen, dessen Leistung rapide abnimmt, und ihn reparieren, bevor ein ungeplanter Ausfall eintritt. Ein komplexeres Beispiel: Echtzeit-optimierte Ressourceneinsatz zur Bewältigung der Auswirkungen eines schweren Sturms. Ein neuer Ansatz könnte die sofortige Analyse von Videostreams (einige von Drohnen) umfassen, um die Situation bis auf sehr feine Granularität sofort zu bewerten. Diese Informationen würden mit Ausfalldaten aus Kunden-Apps und anderen Quellen kombiniert. Die Analyse dieser aggregierten Daten wäre dann die Basis für einen Aktionsplan.

Telekomunternehmen hoffen auch, KI/ML-gestützte Insights zu nutzen, um:

• Umsätze zu steigern. Sie müssen granulare Services und hohe Servicequalität bieten. Zudem müssen sie neue Angebote in immer kürzeren Lebenszyklen entwickeln und liefern.
• Digitale Transformation liefern. Sie müssen neue Geschäfts- und Monetarisierungsmodelle entwickeln. Das erfordert Arbeit mit Partner-Ökosystemen und Integration ihrer (des Telcos) Angebote, Anwendungen und Services mit denen dieser Dritten.
• Sich entwickelnde und strengere regulatorische Anforderungen erfüllen. Die zunehmende Komplexität von Telekom-Umgebungen kombiniert mit einem Boom globaler Datenschutz- und Schutzregulierungen erfordert den Einsatz von Analytics, Automation und KI für Compliance.
• Die vernetzte Welt umarmen. Die Kombination von 5G, IoT und Edge eröffnet einen Reichtum an Möglichkeiten, innovative Services und Anwendungen zu liefern. Die meisten werden darauf angewiesen sein, dass Telekomunternehmen mit Partnern zusammenarbeiten, um diese Angebote zu liefern.

Herausforderungen bei der Echtzeit-Anwendungsentwicklung

Ein gemeinsamer Faktor, der sich durch jeden Telekom-Use-Case, jede Anwendung oder Bereitstellung zieht, ist: Es gibt keine End-to-End-Lösung. Das bedeutet, Telcos müssen eine offene Plattform für Entwicklung, Bereitstellung, Management und Monitoring von 5G- und Edge-Services bereitstellen, damit Dritte und Partner (Geräteanbieter, Service Provider, Analytics-Firmen etc.) sichere, innovative Lösungen entwickeln können.

In vielen Fällen haben Telcos es mit mehreren Datenquellen sowie Events und Streaming-Daten zu tun und benötigen daher Lösungen, die Event-Driven Architectures (EDAs), Echtzeit-Analytics und den Einsatz von KI und ML umfassen.

EDAs bieten mehrere deutliche Features oder Vorteile für die Arten von Daten und Analysen, die Telekom-Anwendungen erfordern. Insbesondere unterstützt EDA:

Echtzeit-Streaming-Analytics: EDA ist nützlich, wenn Bedarf an Echtzeit-Verarbeitung mit minimalem Zeitversatz besteht. Events treten in einem kontinuierlichen Strom auf, während Dinge in der realen Welt passieren. Streaming-Analytics dreht sich darum, Business Value aus Daten in Bewegung zu extrahieren – genauso wie traditionelle Analytics-Tools Daten at rest nutzen.

Asynchrone Operationen: Asynchrone Systeme nutzen Daten, die intermittierend generiert und übertragen werden. Ein Beispiel wäre ein 5G-vernetzter Sensor, der einen Alert sendet, wenn ein gemessener Wert einen voreingestellten Schwellenwert überschreitet. Meistens gäbe es keine Daten, aber wenn der Schwellenwert überschritten wird, übermittelt der Sensor diese Information in Echtzeit an Überwachungssysteme. Die Priorität ist dann, sofort auf das Event zu reagieren, statt Daten zu speichern und Status später zu prüfen. Um sicherzustellen, dass jede Anzahl von Events in Echtzeit bearbeitet werden kann, sind asynchrone Operationen erforderlich. EDAs sind verteilte asynchrone Architekturen, die hochskalierbare Anwendungen unterstützen können.

Lose gekoppelte Systeme: Viele Telekom-Anwendungen werden aus mehreren Komponenten aus verschiedenen Quellen bestehen, die zusammenarbeiten. Die Kombination von Informationen aus diesen separaten, aber lose gekoppelten Anwendungen liefert synergistische Vorteile. Den Bau der einzelnen Apps auf einer EDA würde erlauben, Echtzeit-Event-Daten aus mehreren Apps gemeinsam zu nutzen.

Bedarf an einer agilen Entwicklungsplattform

Aus Entwicklungssicht können die Vorteile der Nutzung einer EDA leichter und breiter verfügbar gemacht werden, wenn sie in Verbindung mit einer agilen Entwicklungsplattform genutzt wird.

Warum? EDA zu umarmen ist fundamental für die nächste Generation digitaler Anwendungen. Telcos müssen in der Lage sein, Event-driven Lösungen in cloud-nativen Stilen zu designen, entwickeln, deployen und betreiben, um die erforderliche Agilität und Innovationsgeschwindigkeit zu haben, um heute wettbewerbsfähig zu bleiben.

Während Event-Driven Architectures in der Vergangenheit eingesetzt wurden, macht der Umzug zu Cloud-nativen Architekturen mit Microservices, containerbasierten Workloads und Serverless Computing sie praktischer und bietet viele Vorteile. Cloud-native Lösungen sind bekannt dafür, reaktiv und responsiv zu sein. Eine Event-Driven Architecture nutzt diese Eigenschaften und verstärkt sie – bietet Resilienz, Agilität und Skalierbarkeit.

Erforderliche Merkmale einer Telekom-Echtzeit-Lösung

Es besteht auch ein großer Bedarf, neue Echtzeit-Anwendungen schneller zu entwickeln und nicht alles von Grund auf neu zu erfinden bei der Entwicklung neuer Telekom-Anwendungen. Eine geeignete agile Entwicklungsplattform, die die Anforderungen von Echtzeit-Anwendungen im großen Maßstab bewältigen kann, wird spezifische Merkmale haben, einschließlich:

• Low-Code-Entwicklungsumgebung und Support für komponierbare Elemente für schnelle Entwicklung event-getriebener Anwendungen
• Infrastruktur-agnostisch
• Kapazität für große Volumen an Streaming-Event-Daten
• Fähigkeit, verschiedene Analysetypen (inklusive Echtzeit-Streaming-Analytics) für unterschiedliche Ziele zu unterstützen
• Support für lose gekoppelte Systeme und asynchrone Operationen
• Offenheitsgrad für einfache Integration disparater Systeme, Anwendungen und Daten
• Enterprise-ready für skalierbare, geschäftskritische Anwendungen

Mit einer solchen Plattform werden Telcos in der Lage sein, innovative Echtzeit-5G- und Edge-Anwendungen und -Services schnell zu entwickeln, die ihre Kunden fordern.