La diffusione di nuove reti, tecnologie e servizi comporta nuove complessità e crea nuove sfide. Il 5G determina una crescita significativa del traffico, reti e servizi orchestrati e un numero crescente di dispositivi IoT connessi. Si tratta di una rete ad alta velocità e ad alto volume che obbliga i CSP a stare al passo. Numerosi flussi di entrate dei CSP dipenderanno dagli SLA che essi garantiranno e dalla loro capacità di gestire efficacemente le prestazioni delle reti 5G.

Tuttavia, ci sono limiti a ciò che l'uomo può fare, soprattutto quando si tratta di gestire tale complessità: ecco perché i CSP devono rivedere il sistema di gestione delle performance nelle reti di nuova generazione.

L'Intelligenza Artificiale è un requisito indispensabile per il 5G

Alla complessità delle nuove reti si aggiungono le aspettative al di sopra degli standard degli utenti finali. La combinazione di questi due aspetti richiede più che mai soluzioni intelligenti per la garanzia dei servizi da parte dei CSP. L'incapacità di un CSP di gestire le interruzioni del servizio, i ritardi nell'attivazione di nuovi clienti e la mancata comprensione dell'evoluzione nelle esigenze dei clienti rappresentano un rischio notevole e una perdita di competitività, oltre che un impatto negativo sul piano commerciale.

RESI supporta gli operatori in qualità di partner tecnologico capace di fornire la massima visibilità su tutto ciò che avviene sulla rete. Negli ultimi anni, l'azienda si è concentrata sull'evoluzione delle soluzioni tradizionali di service assurance che, grazie ad algoritmi di machine learning, sono in grado di svolgere funzioni fondamentali legate al rilevamento di eventi anomali del traffico di rete, alla previsione dei trend futuri e all'elaborazione di metriche generali e granulari che mostrano la qualità dell'esperienza (QoE).

La service assurance guidata dall'intelligenza artificiale contribuirà allo sviluppo di tre moduli fondamentali della soluzione RESI:

• Detection: prevede l'identificazione di eventi o tendenze anomale con l'obiettivo di evidenziare o anticipare le criticità relative alle prestazioni della rete.
• Prediction: ha lo scopo di supportare i dipartimenti di pianificazione nella previsione delle esigenze future di traffico. Questo modulo viene opportunamente alimentato con i dati provenienti dall'analisi del traffico di rete e da informazioni esterne, al fine di facilitare l'identificazione dei principali trend previsti in futuro.
• Quality of Experience: questo modulo, che trasforma i dati di rete e le informazioni raccolte da fonti esterne in indicatori rilevanti per l'azienda sull'effettiva accessibilità e sull'utilizzo dei servizi, mira a semplificare la comprensione dell'esperienza dell'utente da parte dei decisori.

Oltre a questi tre moduli di intelligenza artificiale, le soluzioni RESI saranno in grado di trovare correlazioni tra i dati esogeni - cioè tutte le informazioni sugli eventi che hanno un impatto sulle prestazioni della rete o sui modelli di traffico provenienti da fonti esterne alla rete stessa - e i dati interni, raccolti dalle infrastrutture di rete.