Nokia apresenta soluções ópticas prontas para IA

Nokia apresenta soluções ópticas prontas para IA é perfilada pela BTW Media porque as evidências publicadas a vinculam à infraestrutura da internet, governança, dependências operacionais ou visibilidade de mercado.

• A Nokia melhora a plataforma WaveSuite para uma automação otimizada de redes ópticas.
• As novas funcionalidades visam reduzir os custos operacionais e aumentar a confiabilidade da rede.

O que aconteceu:Avanços na automação de redes ópticas

Nokiaanunciou melhorias significativas em sua plataforma de automação de rede óptica WaveSuite, com o objetivo de atender às crescentes demandas de largura de banda, confiabilidade e latência mínima na era da inteligência artificial (IA). Essas atualizações oferecem aos operadores de rede maior visibilidade e controle sobre suas redes ópticas por meio de um conjunto de aplicativos direcionados a casos de uso específicos.

As melhorias se concentram na otimização do desempenho da rede, na escalabilidade da capacidade e na monetização de ativos. Entre as principais melhorias estão uma melhor integração com os sistemas de suporte empresarial (BSS) para faturamento e execução de serviços simplificados, a incorporação de aprendizado de máquina para monitoramento proativo da saúde da rede e o planejamento combinado de rede com provisionamento para reduzir em 33% o esforço necessário para escalar a capacidade da rede.

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Por que isso é importante

Essas melhorias são importantes para a indústria de telecomunicações, pois atendem à crescente complexidade das redes ópticas e à necessidade de automação para gerenciar recursos de forma eficiente. Ao reduzir processos manuais e erros humanos associados, essas melhorias podem levar a uma implantação mais rápida de serviços e economia de custos operacionais. A integração com sistemas BSS permite processos de faturamento e execução de serviços mais simplificados, permitindo que os operadores ofereçam novos serviços diferenciados aos seus clientes.

Além disso, a incorporação de aprendizado de máquina para monitoramento da saúde da rede oferece uma abordagem proativa de manutenção, potencialmente reduzindo o tempo de inatividade e melhorando o cumprimento dos acordos de nível de serviço. Além disso, os recursos aprimorados de planejamento e provisionamento podem acelerar os esforços de expansão da rede, o que é crucial para atender à crescente demanda por largura de banda e serviços de baixa latência na era da IA.