A hálózati automatizálás számos kulcsfunkción keresztül javítja az 5G hálózati konzisztenciát. Javítja a megbízhatóságot olyan öngyógyító hálózatok használatával, amelyek minimalizálják az áramkimaradásokat és biztosítják a folyamatos szolgáltatásnyújtást [1] [5]. Az automatizálás lehetővé teszi a hálózati szeletek dinamikus kezelését és optimalizálását valós időben, ami elengedhetetlen a virtuális hálózatok speciális igényekhez való testreszabásához, például az autonóm járművek alacsony késleltetésű szeleteihez [1]. Az AI és a gépi tanulás (ML) segítségével a hálózati automatizálás hibaelháríthatja a problémákat, ami gyors felbontáshoz és minimális szolgáltatási zavarhoz vezet, biztosítva a magas színvonalú felhasználói élményt és a folyamatos szolgáltatási minőséget, amely igazodik az 5G hálózatoktól elvárt szabványokhoz [2].
A Network Management Systems (NMS) kulcsszerepet játszik az 5G kihívások kezelésében dinamikus szeletkezelés, valós idejű elemzés és konfigurációs eszközök révén [3]. Az automatizálási megoldások javítják a szolgáltatási agilitást, felgyorsítják a telepítést és megerősítik az optimális erőforrás-felhasználást hálózati hangszerelés, AI-vezérelt elemzés és nulla tapintású szolgáltatás révén [3]. Az Advanced NMS magában foglalja a dinamikus hálózati szeletelési képességeket is, amelyek lehetővé teszik az operátorok számára, hogy a hálózat virtuális szeleteit hozzák létre és kezeljék, mindegyik testreszabva, hogy megfeleljen a konkrét teljesítménykövetelményeknek, és fenntartja az optimális erőforrás -elosztást a különféle szolgáltatásokhoz [3]. A prediktív karbantartás a valós idejű elemzések kihasználása elősegíti a lehetséges hálózati problémákat, mielőtt azok bekövetkeznének, csökkentve az állásidőt és javítva az általános hálózati megbízhatóságot [3].
Az NMS-en belüli AI algoritmusok lehetővé teszik az 5G hálózatok önoptimalizálását azáltal, hogy automatikusan beállítják az energia, a frekvencia és az antenna dőlés paramétereit a hálózati teljesítmény maximalizálása és a felhasználói élmény javítása érdekében [3]. Az automatizálás ésszerűsíti az ismétlődő feladatokat, csökkenti a kézi beavatkozást, és felgyorsítja az új szolgáltatások és tulajdonságok piacát, ami nagyobb működési hatékonyságot, alacsonyabb működési költségeket és jobb erőforrások felhasználását eredményezi [5] [6]. Ezenkívül lehetővé teszi a szolgáltatók számára, hogy gyorsan alkalmazkodjanak a hálózati igényekhez, dinamikusan méretezzék az erőforrásokat, és támogassák a különféle felhasználási eseteket és szolgáltatásokat, ami elengedhetetlen az 5G alkalmazások és a felhasználók változó követelményeinek teljesítéséhez [5]. Ezenkívül a hálózati automatizálás javítja a hálózati megbízhatóságot, az ellenálló képességet és az üzemidőt a hibaérzékelés, a hibaelhárítás és a kármentesítés automatizálásával [5].
Idézetek:
[1] https://resolve.io/blog/5g-andwork-automation
[2] https://www.b-yond.com/post/how-ai-and-ml-automation-is-redefining-the-squality-of-5g-detwork-services
[3] https://infraon.io/blog/a-comprehensens-guide-on-5g-network-automation/
[4] https://www.telecomgurukul.com/post/Exploring-the-role-of-ignwork-automation-in-4G-and-5G-protocol-testing-epdated-in-201-in-2024
[5] https://www.telecomgurukul.com/post/oran-andwork-automation-streamlining-operations--5g-efficificis-in-2024-3
[6] https://www.zenarmor.com/docs/network-basics/what-is-network-automation
[7] https://mischadohler.com/ai-centriven-work-automation-5g-ai/
[8] https://theses.hal.science/tel-03539545v2/document
[9] https://www.innovile.com/resources/insights/mastering-5g-service-sassurance-embracing-mobile-network-automation-and-son-solutions/