人工智能和5G：進入數據新世界

Matt Conran

如今，電信行業已經明確需要更快的終端用戶數據速率。以前用戶很喜歡互相打電話和發短信，但是現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。

我們現在更傾向于基于影像和基于VR/AR視頻的通信。考慮到這些需求，這類應用程序正在尋找一種新型的網絡。360°視頻應用程序的沉浸式體驗需要大量數據和零延遲網絡。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，這些應用程序將會把目標鎖定為智能手機，這將給網絡帶來更多壓力。隨著AR/VR服務的普及，只有5G網絡才能在速度和性能方面滿足需求。

對于每個物聯網設備來說，無論多么不智能，它們都會創建數據。這些數據就是人工智能引擎的動力。人工智能使我們能夠對數據做更多有趣的事情。我們將見證海量數據的最終目的，即將這些數據轉化為價值的能力。啟用5G所帶來的數據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據需要在整個網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，以實現超低的延遲和超高的吞吐量。

5G面臨的一些挑戰

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

其次，5G毫米波自身也面臨著一些挑戰。一些技術可以讓用戶接收信號并將其發送給特定的客戶，而不是將其發送到各個方向。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域。

因此選擇合適的位置對5G網絡的發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。如果選擇這個區域而不是別的區域，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的人口、建筑結構以及信號強度。

此外，我們必須了解當地發生洪水的可能性，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，但是通過將人工智能技術集成到網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絡規劃和運營。

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。根據預測，全球將會布設一千多萬個蜂窩。搞清楚如何規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。它們還能夠連續監測網絡的使用。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網絡的啟用，我們將會遇到海量數據。在某些情況下，人口集中地區每天的數據量可能會很高，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級增長。

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

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絡邊緣部署計算機、服務器和網絡。由于在邊緣提供了智能，因此可以減少流向骨干網的流量。

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

但是這也形成了一個新的攻擊面。幸運的是，人工智能能夠在網絡安全方面發揮很好的作用。閉環系統可在網絡邊緣收集數據，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開放網絡自動化平臺和Airship開放基礎設施項目。

Akraino Edge Stack創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和應用程序進行了優化。

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。其范圍涵蓋工業物聯網、電信5G Core & vRAN、uCPE、SDWAN、邊緣媒體處理和運營商邊緣媒體處理。

ONAP（開放網絡平臺）為Linux基金會托管的一個開源網絡項目，可為物理和虛擬網絡功能的實時性、策略驅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年的網絡行業從業經驗，曾經服務于多個初創企業和政府機構。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據中心網絡的建設工作。

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