Aprovechando las tecnologías de vanguardia
La solución Agentic impulsada por IA de Nokia en AWS presenta una división de red basada en intenciones que monitorea continuamente los KPI de la red, infiere datos contextuales del mundo real de múltiples fuentes y ajusta automáticamente las políticas de RAN para cumplir con los acuerdos de nivel de servicio. La innovación avanzada de división de red de extremo a extremo en el núcleo de transporte RAN utiliza en particular la estación base 5G AirScale de Nokia, los módulos MantaRay SMO y Agentic AI, que se integran perfectamente con la plataforma de inteligencia artificial Amazon Bedrock.
La solución integrada utiliza agente AI para coordinar el análisis de datos, la inferencia y las políticas de RAN. Estos agentes de IA aprovechan los datos abiertos de Internet, incluidos eventos, horas, incidentes, tráfico, ubicaciones, mapas y clima, para varios casos de uso de división de red. Los módulos de Agent AI operan en múltiples modos: chatbot, bajo demanda, programado y autónomo. Todos los módulos interactúan con Amazon Bedrock a través de API. Además, las aplicaciones y los casos de uso basados en IA de Agentic se mejoran con la solución Edge Slicing de Nokia, que lleva aplicaciones y cargas de trabajo en la nube directamente a los usuarios y dispositivos móviles a través de redes seguras, de alta capacidad y de baja latencia.
Amazon Bedrock permite la optimización inteligente de la red al brindar acceso a modelos e infraestructura subyacentes para crear agentes de IA especializados. Estos agentes analizan parámetros históricos de RAN junto con datos contextuales para optimizar las capas de RAN, núcleo y transporte para redes móviles. Al utilizar los nodos híbridos de Amazon EKS, las empresas de telecomunicaciones pueden implementar estos agentes de red y cargas de trabajo en su infraestructura existente mientras unifican la administración de Kubernetes en entornos de nube y de borde, brindando la flexibilidad y escalabilidad necesarias para las operaciones de red modernas.
