自动驾驶网络(ADN)解决方案

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自动驾驶网络(ADN)

网络极简,智能运维

视频

网络面临的挑战
  • 01

    业务复杂

    网络所联接的业务越来越多,无人机、汽车、AR/VR…从B2C到B2C、B2X,网络所支撑的业务越来越复杂



  • 02

    运维复杂

    从4G到5G,2-3-4-5 四代同堂,十余种网络协议,数千网络特性,上万配置参数,网络运维复杂度激增

  • 03

    联接复杂

    万物智能,使得联接密度增加了100倍,联接移动性达到了150km/h,联接的数据量增加1000倍,联接复杂度前所未有



特性价值
  • 21

    运维效率提升

    通过场景化API和开放可编程,提升运维应用集成效率,同时减少人工干预作业节点,大幅降低业务处理时长和人工导致的错误

  • 22

    资源利用率提升

    通过AI训练生成网络流量预测模型,实现基于网络流量走向的实时网络资源调度和拓扑管理,提升网络资源利用效率

  • 23

    能源效率提升

    通过AI训练生成网络负荷预测以及基站、数据中心等能源消耗模型,根据网络负载进行能源动态投放,实现比特决定瓦特


  • 24

    用户体验提升

    基于终端数据、网络数据和应用数据,通过云网协同,结合用户无感知的网络配置、流量调度等技术手段,打造业务实时开通、按需随选,SLA可保障、零中断的网络,实现基于位置、业务和用户的最佳体验


产品与解决方案

  • 网络人工智能单元 iMaster NAIE

    集成网络领域的AI知识和经验,提供数据湖服务、模型开发与训练、模型推理等多种AI云服务,简化网络AI应用开发,使能实现自动驾驶网络

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  • 跨域智能运维单元iMaster AUTIN

    基于数字化运维平台OWS,借助AI、大数据、云化技术,帮助运营商逐步实现全在线、自动化、智能化的运维转型,实现运维质量、效率、人员技能的提升

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  • 网络管控单元(MBB) iMaster MAE

    聚焦基站/特性部署、网络性能监控与提升、故障分析与处理、业务发放以及网络节能等移动网络场景,从云端、网络以及站点分别引入AI能力,使能全场景移动网络自动驾驶

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  • 网络管控单元(FBB)iMaster NCE

    聚焦5G承载、品质宽带、品质专线、DCN以及企业园区等固定网络场景,通过管控系统实现物理网络与商业意图的有效连接,向下实现网络的管理、控制和分析,向上开放网络API 与IT 快速集成,让网络更加简单、智慧、开放和安全,使能全场景固定网络自动驾驶

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应用案例

行业动态

相关资源