Resumo
Dois novos relatórios e um webinar exploraram o impacto da AI no setor de telecomunicações e como as empresas de telecomunicações podem estar mais bem preparadas para criar redes prontas para AI.
A inovação liderada por AI está abrangendo todo o setor de telecomunicações. Experiência aprimorada do cliente, segurança de rede e novas oportunidades de receita são apenas algumas das áreas de foco. O objetivo final de telecomunicações é uma rede verdadeiramente autônoma e autorrecuperável. Mas ainda há muito trabalho a ser feito.
Para ajudar as operadoras a entender melhor o que significa inteligência AI de telecomunicações no nível da rede, a Pure Storage fez uma parceria com a Fierce Network para criar um novo relatório de pesquisa, “Além da largura de banda: Criar redes de telecomunicações prontas para AI artificial para a próxima geração de demandas de dados.” O relatório inclui entrevistas com representantes da MetTel, Telus e Verizon, além de Patrick Lopez, CTO de campo da Pure Storage Telecom, e Chris Penrose, vice-presidente e diretor de desenvolvimento de negócios de telecomunicações da NVIDIA.
Como um evento complementar ao relatório, Lopez juntou-se à Penrose para uma discussão via webinar moderada por Mitch Wagner, analista-chefe da Fierce Network.
A conversa foi abrangente e perspicaz. Wagner se abriu perguntando: “Como a AI está mudando a maneira como as empresas de telecomunicações pensam sobre dados?”
Lopez respondeu com uma perspectiva verdadeira do setor. “A AI é uma coisa estranha para uma rede de telecomunicações. Eles não foram desenvolvidos para lidar com AI nem para usáAI.” Uma rede de telecomunicações é essencialmente um ambiente de AI artificial novo para telecomunicações, embora elas usem aspectos de AI e Machine Learning de máquina há muitos anos.
Lopez ofereceu uma aula de história e Insight sobre o estado atual das coisas:
“Historicamente, as funções de rede tinham seu próprio armazenamento de dados baseado em disco mecânico. Alguns dos dados coletados entrariam em um data lake para serem formatados e preparados e, em seguida, seriam movidos para um data warehouse para aplicar análise. E não há problema em analisar até meio dia ou uma hora atrás.”
– Patrick Lopez, CTO de campo de telecomunicações da Pure Storage
“Onde fica difícil é quando você quer automatizar. Quando você quer que a AI não apenas observe e detecte, mas também preveja e sugira. Ou, com a AI, tome decisões e faça operações. Para isso, reduza o tempo de Insight…
A arquitetura de dados antiga de dados em cascata e vários protocolos não é boa para a AI, porque ela fomenta a GPU, e você acaba com decisões atrasadas.”
Penrose concordou e acrescentou: “Você precisa ter dados para fazer a AI funcionar.” Falando da perspectiva da NVIDIA, ele observou: “As empresas de telefonia têm uma quantidade incrível de dados. Como podemos ajudá-los com todo o fluxo de dados?”
Esse é um dos principais desafios à medida que as empresas de telecomunicações se esforçam para transformar grandes quantidades de dados internos em resultados úteis e acionáveis de AI. Em última análise, significa reexaminar toda a rede. “Você é tão forte quanto seu elo mais fraco”, disse Penrose. “Então, você precisa analisar todo o fluxo. Como é a rede, como é o armazenamento e você precisa de software otimizado para aproveitar ao máximo a GPU.”
Essa foi apenas a troca de abertura. A conversa continuou, discutindo redes autônomas, fábricas de AI artificial de telecomunicações, a importância da AI soberana, modelos de aquisição de tecnologia, preocupações com energia e espaço e muito mais. Sintonize para aproveitar os insights fornecidos.
O advento da AI-RAN
Outra área em que a AI está causando impacto é na rede de acesso via rádio (RAN, Radio Access Network). Já é cedo, mas os avanços estão acontecendo. A Pure Storage anunciou em março que nos unimos à AI-RAN Alliance e estamos trabalhando com muitas operadoras e fornecedores para avançar a tecnologia.
Em conjunto com a The Mobile Network, recentemente copatrocinamos (com a Fujitsu, Nokia e Viavi) um relatório muito informativo de 36 páginas, “AI de mercado AI-RAN”. Como o relatório observa, a operadora mais avançada até hoje é o SoftBank do Japão. Eles estão reconstruindo toda a rede com suporte para AI-RAN. Como o relatório observa, “O AITRAS do SoftBank, que significa AI & Telecom Radio Access Solution, incorpora a vRAN e a AI no mesmo servidor de GPU, que é o NVIDIA Grace Hopper 200. O Red Hat OpenShift lida com os aplicativos da plataforma e o ambiente de nuvem, sejam eles aplicativos de AI ou a vRAN sendo executada simultaneamente.”
Embora o SoftBank seja o líder atual, a T-Mobile está comprometida com a AI-RAN e estabeleceu um Centro de Inovação AI-RAN com sede em Bellevue, Washington.
Há muito mais informações no relatório, incluindo um artigo da Pure Storage sobre “Por que o armazenamento terá um papel crucial na visão de AI-RAN” (consulte a página 19). A AI continua criando um grande impacto nas telecomunicações, e a Pure Storage está trabalhando com nossos muitos clientes de telecomunicações para impulsionar a inovação e a mudança.
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