Matt Conran

如今，電信行業(yè)已經(jīng)明確需要更快的終端用戶數(shù)據(jù)速率。以前用戶很喜歡互相打電話和發(fā)短信，但是現(xiàn)在移動通信以一種我們意想不到的方式改變了我們的生活。

我們現(xiàn)在更傾向于基于影像和基于VR/AR視頻的通信?？紤]到這些需求，這類應用程序正在尋找一種新型的網(wǎng)絡。360°視頻應用程序的沉浸式體驗需要大量數(shù)據(jù)和零延遲網(wǎng)絡。分辨率相當于4K電視分辨率的VR則需要1Gbps的帶寬才能流暢播放，要想進行交互則需要2.5 Gbps的帶寬。同時兩者都需要低于10ms的最小延遲。這里的延遲時間指的是往返時間。不久之后，這些應用程序?qū)涯繕随i定為智能手機，這將給網(wǎng)絡帶來更多壓力。隨著AR/VR服務的普及，只有5G網(wǎng)絡才能在速度和性能方面滿足需求。

對于每個物聯(lián)網(wǎng)設備來說，無論多么不智能，它們都會創(chuàng)建數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)就是人工智能引擎的動力。人工智能使我們能夠?qū)?shù)據(jù)做更多有趣的事情。我們將見證海量數(shù)據(jù)的最終目的，即將這些數(shù)據(jù)轉化為價值的能力。啟用5G所帶來的數(shù)據(jù)增長可以說是人工智能遇到的最大機遇。

有前所未有的海量數(shù)據(jù)需要在整個網(wǎng)絡中傳輸以進行處理。在某些情況下為了確保低延遲，它們需要緩存在本地。為此，我們首先需要讓處理過程更靠近用戶，以實現(xiàn)超低的延遲和超高的吞吐量。

5G面臨的一些挑戰(zhàn)

5G的推出并非沒有挑戰(zhàn)。首先，它們非常昂貴并且分布方式是過去從未有過的。建立這種類型的網(wǎng)絡需要投入大量資金。位置對于有效規(guī)劃、部署和優(yōu)化5G網(wǎng)絡至關重要。

其次，5G毫米波自身也面臨著一些挑戰(zhàn)。一些技術可以讓用戶接收信號并將其發(fā)送給特定的客戶，而不是將其發(fā)送到各個方向。老的方法有點類似于燈泡，可以照亮房間的各個部分，而不是像手電筒那樣只能照亮特定的區(qū)域。

因此選擇合適的位置對5G網(wǎng)絡的發(fā)展和部署起著至關重要的作用。用戶必須分析一下自己選擇建設的地方是否合適，營銷活動的針對群體是否正確。如果選擇這個區(qū)域而不是別的區(qū)域，那么你希望注冊這些服務的新用戶是多少？你需要考慮到這個地區(qū)的人口、建筑結構以及信號強度。

此外，我們必須了解當?shù)匕l(fā)生洪水的可能性，并分析實時天氣以預測流量變化。如果有雷暴，我們需要了解這些事件將會如何影響網(wǎng)絡需求，然后進行預測計算。當然人工智能可以幫助預測這些事件。

人工智能——機遇之門

5G帶來了新的挑戰(zhàn)，但是通過將人工智能技術集成到網(wǎng)絡中不失為一種解決這些復雜問題的辦法。人工智能技術是適應網(wǎng)絡，幫助管理和控制這一變化的關鍵組件。人工智能的另一個重要用例是網(wǎng)絡規(guī)劃和運營。

在5G的建設中，每個地方都會有10萬個小型蜂窩，每個蜂窩都將與光纖線路相連。根據(jù)預測，全球?qū)荚O一千多萬個蜂窩。搞清楚如何規(guī)劃和設計所有的這些蜂窩將超出人類的能力范圍。人工智能在這方面可以幫助進行站點評估，并告訴我們某些設計的吞吐量。

人工智能還可為5G基礎設施的建設提供幫助，輔助規(guī)劃蜂窩塔的位置，從而為5G部署確定最佳位置。它們還能夠連續(xù)監(jiān)測網(wǎng)絡的使用。如果其中一個蜂窩塔無法正常運行，那么人工智能可以發(fā)出指令讓另一個蜂窩塔進行接管。

以供應商為中心的設備無法承受5G

隨著5G網(wǎng)絡的啟用，我們將會遇到海量數(shù)據(jù)。在某些情況下，人口集中地區(qū)每天的數(shù)據(jù)量可能會很高，其中大部分是視頻應用程序造成的。以供應商為中心的設備部署模型無法承受流量的這種指數(shù)級增長。

隨著處理、計算、存儲和網(wǎng)絡功能的發(fā)展，我們將看到這一領域會出現(xiàn)大量開源網(wǎng)絡項目。最終它們將會在網(wǎng)絡邊緣形成一個實時網(wǎng)絡。

在邊緣進行更多的處理工作

邊緣計算涉及在更靠近用戶的網(wǎng)絡邊緣部署計算機、服務器和網(wǎng)絡。由于在邊緣提供了智能，因此可以減少流向骨干網(wǎng)的流量。

邊緣計算可以讓人工智能對象識別在0.35秒內(nèi)完成對目標的識別。實際上，我們需要在邊緣部署圖像識別深度學習算法。位于網(wǎng)絡邊緣的算法則可以降低發(fā)送到骨干網(wǎng)的流量。

但是這也形成了一個新的攻擊面。幸運的是，人工智能能夠在網(wǎng)絡安全方面發(fā)揮很好的作用。閉環(huán)系統(tǒng)可在網(wǎng)絡邊緣收集數(shù)據(jù)，識別威脅并采取實時措施。

邊緣和開源

我們提供了一些流行的開源選項供用戶選擇。開源邊緣計算的一些示例包括Akraino Edge Stack、ONAP開放網(wǎng)絡自動化平臺和Airship開放基礎設施項目。

Akraino Edge Stack創(chuàng)建了一個開源軟件堆棧，該堆棧支持高可用性云服務。這些服務也都針對邊緣計算系統(tǒng)和應用程序進行了優(yōu)化。

Akraino R1版本包含10個“成熟可靠”的藍圖，并為邊緣用例提供了功能齊全的邊緣堆棧。其范圍涵蓋工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、電信5G Core & vRAN、uCPE、SDWAN、邊緣媒體處理和運營商邊緣媒體處理。

ONAP（開放網(wǎng)絡平臺）為Linux基金會托管的一個開源網(wǎng)絡項目，可為物理和虛擬網(wǎng)絡功能的實時性、策略驅(qū)動編排和自動化提供了一個綜合性平臺。

Airship開放基礎設施項目為一個針對自動化云配置與管理的開源工具集合。這些工具包括OpenStack Ironic、虛擬機專用的OpenStack、用于容器編排的Kubernetes和針對裸機的MaaS。

本文作者Matt Conran擁有超過19年的網(wǎng)絡行業(yè)從業(yè)經(jīng)驗，曾經(jīng)服務于多個初創(chuàng)企業(yè)和政府機構。此外，他還作為高級架師參與了全球某大型服務提供商和數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡的建設工作。

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https：//www.networkworld.com/article/3451718/ai-and-5g-entering-a-new-world-of-data.html