통신 운영자는 데이터 사용의 기하 급수적 인 성장과 현대 소비자의 요구, 역할 운영 지원 시스템 (OSS) 및 비즈니스 지원 시스템 (BSS) 이러한 압력을 해결하기 위해 재구성되고 있습니다. 사일드 아키텍처 및 수동 프로세스에 의해 정의 된 핵심 시스템은 이제 AI, 생성 AI에 의해 볼 수있는 인텔리전스 중심 플랫폼으로 발전하고 있으며, 점점 더 적극적이고 자율적 인 작업이 가능합니다. 이 미래를 실현하는 것은 기본적인 전제 조건에 달려 있습니다. 통신 데이터 부동산을 완전히 통합합니다.
현대화 OSS 및 BSS : 반응성에서 에이전트 AI에 이르기까지
OSS와 BSS는 오랫동안 통신의 운영 및 상업적 백본이었습니다. 일반적으로 OSS는 BSS가 청구 및 고객 관리와 같은 트랜잭션 기능을 처리하는 반면 네트워크 운영 (제공, 재고 및 결함 감지)을 관리합니다. 전통적으로 이러한 환경은 단편화되어 있으며 고객, 네트워크 및 비즈니스에 걸쳐 통일 된 견해를 방해했습니다.
데이터 관리, AI 및 Generative AI의 발전으로 인해 이러한 시스템은 이제 반응적인 문제 해결을 넘어 자동화, 예측 및 심지어 더 크게 향상 될 수 있습니다.에이전트 AI가 자율적으로 작업을 엔드 투 엔드로 오케스트레이션하는 솔루션. 서비스 저하에 적극적으로 대응하든 고객 문제 해결을 자율적으로 관리하든, 에이전트 AI는 전례없는 비용 완화, 효율성 및 민첩성을 약속합니다.
하지만, 에이전트 AI의 사전 혜택을 효과적으로 활용하려면 통신 제공 업체는 모든 데이터를 단일 플랫폼으로 통합하려는 대신 원활한 데이터 접근성을 통해 통합 된 데이터 진실을 설정해야합니다. 바로 가기 및 미러링을 사용하는 Microsoft Fabric과 같은 단일 데이터 카탈로그를 통해 네트워크, 운영 및 비즈니스 데이터에 대한 통합 액세스를 가능하게함으로써 텔레콤은 AI 구동 통찰력이 정확하고 포괄적인지 확인합니다. 고품질 데이터에 대한 응집력있는 액세스가 없으면 AI 기반 통찰력은 단편화되거나 오해의 소지가 발생하여 자율적 의사 결정의 변형 가능성을 제한하고 잠재적으로 부정확하고 위험한 결정을 이끌어냅니다.
데이터 접근성 및 응집력의 중요한 중요성은 AT & T의 Azure Databricks로의 마이그레이션유형의 이점 강조 :
- 통합 데이터 액세스 및 운영 가시성: 전통적인 통합 대신 Microsoft Fabric과 같은 플랫폼을 통한 통합 데이터 액세스는 포괄적 인 컨텍스트를 제공하여 AI 알고리즘이 정확하고 실행 가능한 통찰력을 생성 할 수 있도록합니다. AT & T의 마이그레이션 Azure Databricks 사일로의 품질 데이터에 대한 접근성을 향상시키는 것이 기술 직원에게 힘을 실어주고, 분석 기능을 향상 시키며, 의사 결정 정확도를 향상시켜 비판적 의존성을 간과하거나 차선책을 내릴 위험을 감동시킵니다.
- 폐 루프 지능을 가능하게합니다: 에이전트 AI는 단순히 데이터를 분석하는 것 이상으로 확장됩니다. 사전에 거의 실시간으로 행동합니다. AT & T에서 구현 한 것과 같은 응집력있는 데이터 액세스 방식은 네트워크 및 수익 시스템 내에서 빠른 이상 탐지 및 자동 교정 조치를 용이하게합니다. 이 폐쇄 루프 지능은 차세대 AIOPS에 중요하며 전체 통신 인프라에서 원활하고 자동화 된 응답을 가능하게합니다.
- 새로운 수익 기회를 가속화합니다: 운영 및 비즈니스 데이터에 대한 응집력있는 액세스를 제공하면 민첩하고 확장 가능한 수익 창출 경로가 생성됩니다. AT & T의 Azure Databricks 채택은 복잡한 데이터 처리 및 분석 작업을 자동화하여 새로운 서비스를 시작하는 능력을 가속화했습니다. 마찬가지로 통신 된 데이터 액세스 솔루션을 활용하는 통신은 맞춤형 5G 및 6G 경험 또는 주문형 네트워크 슬라이싱과 같은 서비스를 신속하게 제공하고 수동 프로세스에서 동적, 프로그램 가능한 오퍼링으로 이동할 수 있습니다.
퍼블릭 클라우드 원칙을 기반으로하는 현대적이고 에이전시의 클라우드 네이티브 OSS 및 BSS 환경은 운영자에게 서비스를 제공하는 것이 아닙니다. 또한 타사 및 생태계 파트너가 플러그인 할 수있는 마찰이없는 플랫폼을 만듭니다. IoT (Internet of Things) 장치 공급 업체, 최고 컨텐츠 제공 업체 또는 엔터프라이즈 서비스 통합 자이든 Open API가있는 Cloud-Native OSS를 사용하면 빠른 파트너의 파트너 온 보드 및 공동 창출을 허용합니다. 결과적으로 운영자는 새로운 수익원으로 포트폴리오를 쉽게 확장 할 수 있습니다. 비즈니스를 비즈니스로 볼 수있는 B2B2X (Business) 모델 (B2B2X) 모델로 중앙 집중식 감독과 강력한 보안을 유지하면서 규모가 크게 유지 될 수 있습니다.
에이전트 AI 행동 : 통찰력에서 자율 운영에 이르기까지
새로운 서비스를위한 더 빠른 시장 시간
전통적으로 Telecom에서 새로운 오퍼링을 시작하는 데 50 주가 넘는 시간이 걸리며, 긴 승인, 하드웨어 프로비저닝 및 사일드 시스템으로 인해 방해가 될 수 있습니다. 클라우드 네이티브 환경에서 운영자는 주문형 네트워크 슬라이싱 또는 고급 IoT 번들과 같은 신제품을 테스트, 반복 및 배포 할 수 있습니다. 이 속도는 운영자가 ‘통신사’에서 ‘Tech-Cos’로 전환하는 게임 체인저입니다. 여기서 성공적인 조종사의 지속적인 실험과 빠른 스케일링은 경쟁력을 유지하는 데 필수적입니다. 작업을 자율적으로 관리하는 에이전트 AI와 함께 클라우드 기반 OSS 및 BSS는 더 빨리 움직이지 않도록합니다. 주요 통신은 이미 다음을 채택함으로써 에이전트 AI의 토대를 마련하고 있습니다.
- 네트워크 건강을위한 예측 분석: 예를 들어, AI 기반 이상 탐지는 장비 고장을 선점 할 수 있지만, 진정한 자율성은 시스템 자체가 교체 부품을 주문하고, 기술자를 파견하며, 그 동안 OSS 및 현장 서비스 관리 전반에 걸쳐 통합 된 데이터에 의해 주도되는 트래픽을 재배치한다는 것을 의미합니다.
- 사전 정책 및 청구: 통합 데이터 환경에서 사용 스파이크 또는 새로운 IoT 장치 활성화는 동시에 청구 매개 변수를 동시에 조정하는 동시에 동적 정책 업데이트를 실시간으로 트리거 할 수 있습니다. 이 엔드 투 엔드 자동화는 네트워크 계층 (OSS)과 BSS (Revenue Layer)가 데이터를 즉시 정확하고 정확하게 공유해야합니다.
왜 퍼블릭 클라우드에서 OSS를 실행합니까?
서비스 카탈로그가 폭발하고 고객의 요구가보다 빠르게 발전함에 따라 운영자는 시장간에 시간을 단축하고 변동하는 부하를 수용하기 위해 탄성적이고 확장 가능한 인프라가 필요합니다. 퍼블릭 클라우드는 주문형 컴퓨팅 및 스토리지를 제공하여 자본 비용을 줄이고 내장 AI 및 기계 학습 서비스를 통해 빠른 혁신을 가능하게합니다. 또한, 다음과 같은 플랫폼의 글로벌 도달 범위 및 신뢰성 Microsoft Azure 통신이 기존 온-프레미스 설정보다 훨씬 쉽게 지역에서 OSS를 복제, 안전 및 관리 할 수 있도록합니다. OSS를 클라우드 네이티브 모델로 전환함으로써 연산자는 긴 모 놀리 식 업그레이드 사이클에서 민첩한 반복 릴리스까지 5G 및 6G 서비스, IoT 서비스 및 B2B2X 수익 창출 시나리오를 가속화하는 데 중요합니다.
자체 최적화 네트워크 및 그 이상
자체 최적화 네트워크 (SON)는 현재 라디오 액세스 네트워크의 측면을 관리하지만 차세대 AI 솔루션은 전체 통신 도메인으로 자체 최적화를 확장합니다. Microsoft Project Janus 실시간 AI 기반 원격 측정법이 네트워크 이상을 사전에 감지하고, 서비스 저하를 예측하며, 네트워크 리소스를 동적으로 최적화하여 완전히 자율적 인 네트워크 운영을위한 토대를 끄는 방법의 초기 예입니다. Telefónica 스페인예를 들어, 네트워크 성능 및 효율성을 크게 향상시키기 위해 Azure AI 및 기계 학습을 활용했습니다. Telefónica España는 AI 및 Big Data Technologies를 통합함으로써 자체 최적화 및 적응이 가능한보다 지능적인 네트워크를 개발하고 있습니다. 이 인텔리전스를 통해 새로운 솔루션을위한 시간이 줄어들어 회사는 네트워크 성능과 고객 만족을 향상시키는 혁신을 신속하게 구현할 수 있습니다. 고급 생성 AI를 사용하면 AI 기반 지침은 실시간 트래픽 패턴을 기반으로 네트워크 구성, 적응 용량 및 재정렬 리소스를 자율적으로 미세 조정할 수 있습니다. 이 오케스트레이션은 AI가 네트워크, 비즈니스 및 운영 데이터에 대한 전반적인 관점을 가지고있는 경우에만 가능합니다.
개방형 표준 및 생태계 협업 수용
데이터 통합이 상호 운용성과 유연성을 보장하는 것만 큼 중요합니다. 많은 통신이 TM 포럼의 열린 API로 전환하고 채택하고 있습니다. 오픈 디지털 아키텍처 (ODA) 원리. 이러한 프레임 워크는 공급 업체 잠금 장치를 줄이고 데이터 교환을 간소화하며 AI 솔루션이 이종 환경에서 작동하도록합니다.
예를 들어, TM 포럼과 Microsoft와의 협력 캐리어 등급의 오픈 소스 ODA 캔버스의 채택을 가속화했습니다. Azure의 강력한 클라우드 기능을 ODA 표준과 정렬함으로써 운영자는 이제 빠르게 혁신하고 복잡한 통합을 단순화하며 레거시 시스템과 관련된 작동 장애물을 크게 줄일 수 있습니다.
Microsoft는 이러한 개방 표준을 지원하는 데 중추적 인 역할을하며 ODA와 완전히 정렬 된 클라우드 네이티브 모듈 식 접근법을 제공합니다. 실용적인 삽화는입니다 통신의 Azure 채택Microsoft의 Open API 프레임 워크를 활용하면 이질적인 데이터 소스를 통합하고 향상된 고객 통찰력 및 운영 효율성을 달성 할 수 있습니다. Microsoft의 플랫폼은 운영자가 AI 기반 분석 및 지능형 자동화 워크 플로우를 활용하여 레거시 시스템 현대화 중에 전통적으로 마찰을 최소화 할 수 있도록하는 상자 외 통합 및 Open API를 제공합니다.
클라우드 네이티브 AI로 스케일 달성
복잡한 통신 환경에서 AI를 확장하려면 강력하고 구름 네이티브 기초가 필수적입니다. 컨테이너화 된 마이크로 서비스, DevOps 관행 및 서버리스 컴퓨팅은 운영 오버 헤드를 줄여 팀이 인프라 관리보다는 혁신에 집중할 수 있습니다. 이러한 환경 내에서 :
- Azure AI 서비스 OSS 및 BSS 워크로드에서 AI 모델의 교육, 배포 및 모니터링을 간소화합니다.
- 마이크로 소프트 패브릭 원활한 데이터 수집, 오케스트레이션 및 변환을 조성합니다. 이는 에이전트 AI에 필요한 통합 데이터 부동산을 구축하는 데 중요합니다.
클라우드에서 데이터 및 AI 워크로드를 수렴함으로써 통신은 운영 효율성과 새로운 수익원 모두에 대한 고급 분석을 활용하는 혁신적인 서비스를보다 신속하게 테스트하고 배포 할 수 있습니다.
운영 및 기술 업시스 외에도 퍼블릭 클라우드에서 실행하면보다 예측 가능하고 유연한 비용 모델이 제공됩니다. 피크 용량과 관련된 대규모 자본 지출 대신 운영자는 소비하는 것에 대해서만 지불합니다. 경제학의 이러한 변화는 현대의 사용 기반 및 이벤트 중심의 아키텍처에서 산발적 인 교통 스파이크와 일치 할뿐만 아니라 전략적 AI 이니셔티브에 투자하기 위해 예산을 높이기 위해 예산을 높입니다. 하드웨어 오버 헤드, 유지 보수 및 업그레이드 비용을 줄임으로써 통신은 AI 기반 제품 혁신 및 파트너 생태계 성장과 같은 고 부가가치 활동에 재투자 할 수 있습니다.
Microsoft의 고유 한 가치 : 에이전트 AI를위한 통신 재단 구축
Microsoft는 파트너 중심의 접근 방식과 엔드 투 엔드 기술 솔루션을 결합하여 실행 가능한 기능을 AI 기반 OS 및 BSS 규모를 실현하려는 통신으로 브레이킹합니다.
주요 값 스트림에는 다음이 포함됩니다.
- 통신 별 클라우드 및 데이터 서비스: Microsoft 및 파트너의 통신 최적화 된 솔루션은 네트워크, 운영 및 고객 데이터를 단일 진실의 소스로 통합하는 데 도움이됩니다.
- 퍼스트 파티 AI 요원: Microsoft ‘s 자율 에이전트의 성장Dynamics 365 내에 통합 된 것과 같은 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화하여 다양한 통신 운영에서 효율성과 의사 결정을 향상시킵니다.
- 산업 표준과의 조정: Microsoft의 TM 포럼 및 ODA에 대한 적극적인 지원은 개방적이고 상호 운용 가능한 환경을 보장합니다. 운영자는 기존 인프라를 점검하지 않고 AI를 채택 할 수 있습니다 E 또는 발생하는 공급 업체 잠금.
- 보안 및 규정 준수: AI 기반 자동화가 비즈니스 기능의 핵심이되면서 Microsoft는 민감한 네트워크 및 고객 데이터를 보호하기위한 기업 등급 보안 및 거버넌스를 제공합니다.
- 파트너 생태계: 선도적 인 공급 업체와의 협력 amdocs,,, CSG,,, 푸른 행성,,, Servicenow,,, NetCracker및 시스템 통합 자-현대화를 가속화하고 복잡성을 줄이는 엔드 투 엔드 워크 플로를 만듭니다. 이러한 파트너십을 통해 Microsoft의 AI 도구는 통신 별 응용 프로그램과 완벽하게 통합됩니다.
수익 영향과 자율적 미래를위한 포지셔닝
OSS 및 BSS 데이터가 통합되고 AI 기반 프로세스가 일상적인 작업을 인수하면 통신은 결론에 직접 영향을 미치는 혁신을 우선시 할 수 있습니다. 새로운 네트워크 서비스를 출시하든 엔터프라이즈 고객을위한 실시간 네트워크 슬라이스를 제공하든, 자율적 인 패션에서 통합 데이터에 대해 행동 할 수있는 능력은 과민성 시장에서 운영자를 차별화시킵니다.
단기 이익에는 새로운 서비스를위한 시장 간 시장 시간, 운영 비용 감소 및 고객 경험 향상이 포함됩니다. 자신을 최적화하고 최소한의 수동 개입이 필요한 장기적이고 자율적 인자가 치유 네트워크는 AI 구동 통찰력을 통해 새로운 수익원을 잠금 해제합니다. Project Janus는 이미 이러한 변화를 보여주고 있습니다. AI 기반 네트워크 인텔리전스가 예측 분석을 넘어 자율적이고 자체 최적화하는 작업으로 이동하는 방법을 보여주는 방법을 보여줍니다.
Project Janus는 AI 기반 네트워크 인텔리전스가 예측 분석을 넘어 자율적이고 자체 최적화하는 네트워크로 이동하여 운영 오버 헤드를 줄이고 최소한의 인간 개입으로 최고 성능을 보장하는 방법을 보여줍니다.
운영을 변화시킬 준비가 되셨습니까?
업계는 포인트 솔루션을 넘어서 에이전트 AI 및 통합 데이터 부동산이 자율적 인 운영에 전력을 공급하는 미래를 향해 나아가고 있습니다. 통신 리더의 경우 이제 OSS 및 BSS 현대화 전략이 개방 표준과 일치하고 데이터 통합 우선 순위를 정하고 완전히 자율적 인 네트워크의 출현을 준비 할 때입니다.
Microsoft와 그 파트너는이 여정에 대해 여러분을 안내합니다. 강력한 클라우드 네이티브 기초를 구축하고 데이터 부동산을 통합하여 OSS 및 BSS에 걸쳐 지능적이고 수익 중심의 혁신을 제공합니다. 오늘날이 접근 방식을 수용함으로써 운영이 발전하는 시장 요구에 맞게 보조를 유지할뿐만 아니라 다음 통신 혁신 시대를 이끌게됩니다.
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