Az optikai hálózatok AI alkalmazásai egyre fontosabbá válnak az adatszállítás teljesítményének és megbízhatóságának javítása érdekében. Az AI/ML optikai hálózatokban történő kihasználásával a hálózati szolgáltatók magasabb adatsebességet, jobb megbízhatóságot és alacsonyabb működési költségeket érhetnek el. Az AI lehetővé teszi a komplex hálózatok kezelését olyan skálán és sebességen, amely a hagyományos módszerekkel nem érhető el. Ahogy az optikai hálózati technológia fejlődik és az adatigények növekednek, az AI szerepe várhatóan tovább bővül, az innovációt a hálózat tervezésében, üzemeltetésében és karbantartásában.
Melyek a lehetséges AI/ML alkalmazások az optikai hálózatépítéshez?
Hálózati tervezés, tervezés és optimalizálás:
• A forgalom előrejelzése: Az AI előre tudja előre jelezni a forgalmi mintákat, és proaktívan beállíthatja a sávszélesség -elosztást a kereslet kielégítése érdekében, ezáltal optimalizálva a hálózati erőforrások felhasználását.
• Útvonal-optimalizálás: A gépi tanulási algoritmusok elemzik a hálózati adatokat az adatcsomagok leghatékonyabb útvonalainak meghatározására, a késleltetés és a torlódások csökkentése érdekében az öngyógyító hálózatok fogalmához vezetve
• Saját konfiguráló hálózatok: Az AI/ML lehetővé teszi az optikai hálózatok számára, hogy automatikusan konfigurálják magukat, ha új eszközöket adnak hozzá, vagy ha a forgalom változásait észlelik.
• Erőforrás -elosztás: Az AI/ML dinamikusan elosztja a hálózati erőforrásokat, például a hullámhosszokat és a sávszélességet, optimalizálva az aktuális hálózati feltételeket és a keresletet.
A kudarc előrejelzése:
• A hálózati adatok (történelmi és aktuális) elemzésével az AI megjósolja, mikor valószínűleg meghibásodik az alkatrészek, és az ütemezés a karbantartás előtt a problémák felmerülése előtt javítva a hálózati megbízhatóságot.
A proaktív helyreállítás rendellenessége: Az AI/ML rendszerek figyelemmel kísérhetik a küszöbön álló kudarcot jelző rendellenességek hálózatát, lehetővé téve a Szolgáltatások megelőző helyreállítását
Adaptív átviteli rendszerek:
• A modulációs formátum beállítása: Az AI/ML kiválaszthatja az adatátvitel optimális modulációs formátumát a valós idejű hálózati feltételek, például a jelminőség és a csatorna-károsodás alapján.
• Teljesítményszint optimalizálás: AI/ML algoritmusok az optikai jelek teljesítményszintjét állítsák be a hatékony átvitel biztosítása érdekében, miközben minimalizálják az interferenciát és a keresztbeszélgetést.
Tanuljon a valódi hálózatból:
• Hálózati adatok értelmezése: Az AI/ML technikák konstruktív adatok értelmezését biztosítják az optikai időtartomány reflektométeréből (OTDR) és az ONM RAW adatokból
Az átviteli minőség (QOT) becslése:
• QOT -előrejelzés: AI modellek előrejelzik az új kapcsolatok átvitelének minőségét a különféle hálózati paraméterek alapján, segítve annak biztosítását, hogy a SLA -k (szolgáltatási szintű megállapodások) teljesüljenek.
Tanuljon a valódi hálózatból: automatikus OTDR események felismeréseVessen egy pillantást a Real Network alkalmazásból származó tanulásra. Az optikai szakértők elemzik az OTDR nyomkövetéseket a szálkapcsolatok hibáinak azonosítása és az átvitel minőségének garantálása érdekében. Ezt az esemény aláírásainak vizsgálatával érik el, amelyek egy adott eszköz vagy hiba hibás működésének nyomában, például egy törött rost, rossz csatlakozó vagy egy hajlított rost nyomában jelentkeznek. Az OTDR rendszerek úgy működnek, hogy egy rövid lézerimpulzusot injektálnak a rost egyik végén, és megmérik a hátulsó és visszavert fényt egy fotodioddal ugyanabban a helyen. Ennek a folyamatnak az eredményét OTDR nyomkövetésnek, azaz az optikai erő grafikus ábrázolásának nevezik a rost mentén lévő távolság függvényében. Egy tipikus példát az alábbi kép tartalmaz.
Az OTDR nyomkövetésének illusztrációja több rendezvényen. A szöveges megjegyzések leírják ezen események kiváltó okait.
Most már lehetséges a legutóbbi automatikus eseménydetektáló AI/ML algoritmusok használata az időigényes és unalmas emberi ellenőrzések megkerülésére. Az alkalmazás "kiképzett" a különféle eseményminták megértésére és felismerésére, mint az alábbiakban.
Az algoritmus "kiképzéséhez" használt lehetséges minták.
Az AI/ML események felismerése egy vizuális felismerési folyamat: az AI/ML olyan eseményeket láthat, amelyeket a matematikai OTDR elemzés nem talál. Ennek eredményeként nagyon hatékony elemzés van a felhasználó számára, hogy extrapoláljon, ahol az optikai szálnak problémája volt annak érdekében, hogy megjavítsa.
Példa egy AI/ML -re írja le a felhasználó "eseményeit".
Korszerűsítse és egyszerűsítse az optikai hálózatok kezelésétA kognitív hálózatok az AI alkalmazások részhalmaza, amelyek kifejezetten a hálózatkezeléshez alakultak, képesek adatgyűjteni, megismerni az informatikai stratégiákat, döntéseket hoznak és megfelelő intézkedéseket hajtanak végre. A gépi tanulási algoritmusok ennek a megközelítésnek a sarokköve, amely mélyreható betekintést nyújt a hálózati viselkedésbe, ami viszont lehetővé teszi az operátorok számára, hogy megalapozott és hatékony döntéseket hozzanak a hálózati optimalizálás érdekében.
Ezek az alapelvek ugyanolyan relevánsak az optikai hálózatokban, ahol számos felhasználási esetet feloldanak, ideértve a hálózati optimalizálást, a proaktív hálózati helyreállítást és a hálózati feltételek fokozott elemzését. Noha az AI és az ML beépítésének korai szakaszában vagyunk a hálózati menedzsmentbe, a potenciál tagadhatatlan. Az AI és az ML eszközök értékes eszközt nyújtanak a hálózati üzemeltetők számára, ami jelentős előrelépéseket ígér a hatékonyság és a megbízhatóság terén.