【分析レポート】5GネットワークにおけるAIとオペレーションの自動化AI and Operations Automation in 5G Networks 実用的なメリット 通信事業者のオペレーションにおいてAI/MLの需要が急増している主要な業界トレンドを把握する。 完全に自律したコグニティブ・プラットフォームに向けて業界が進んでいく中... もっと見る
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サマリー
実用的なメリット
Critical Questions Answered
リサーチハイライト
読者対象
目次 1.エグゼクティブ・サマリー 2.推奨事項 3.a complex telco ecosystem 3.1.新しいサービスとビジネスアプリケーション 3.2.新しいネットワークとインフラ技術 4.通信会社におけるAIとml 4.1.AI機能の3つの主要なタイプ 4.2.Evolving Toward a Cognitive Telco(コグニティブ・テレコへの進化) 4.3.通信における機械学習 5.AI/MLベースの自動化された5Gネットワークオペレーション 5.1.AI/MLベースの自動化 5.2.Flavors of Closed-Loop Automation 5.3.集中型および分散型の意思決定とポリシー管理 5.4.Key Operations Pillars for Containerized 5G Networks 6.ai/ml for 5g use cases 6.1.ネットワークサービスとオペレーションのユースケース 6.2.オープン性とモジュール性に基づくAI/MLレイヤー 6.3.Automation Is More Than Technology 7.市場予測 8.CSP展開とベンダープロファイル 8.1.CSP の展開例 8.2.Telco Vendor Profiles 8.3.ハイパースケーラーのプロファイル
Summary
このレポートでは、5GネットワークにAI/MLベースのネットワークオートメーションを導入する際に、ベンダーとCSPの双方が考慮しなければならない重要な要素についての洞察をまとめまています。
Report Description
Actionable Benefits
Critical Questions Answered
Research Highlights
Who Should Read This?
Table of Contents
1. EXECUTIVE SUMMARY
2. RECOMMENDATIONS
3. A COMPLEX TELCO ECOSYSTEM
3.1. New Services and Business Applications
3.2. New Network and Infrastructure Technologies
4. AI AND ML IN TELCOS
4.1. Three Major Types of AI Functions
4.2. Evolving Toward a Cognitive Telco
4.3. Machine Learning in Communications
5. AI/ML-BASED AUTOMATED 5G NETWORK OPERATIONS
5.1. AI/ML-Based Automation
5.2. Flavors of Closed-Loop Automation
5.3. Centralized and Distributed Decision-Making and Policy Management
5.4. Key Operations Pillars for Containerized 5G Networks
6. AI/ML FOR 5G USE CASES
6.1. Network Services and Operations Use Cases
6.2. AI/ML Layer Based on Openness and Modularity
6.3. Automation Is More Than Technology
7. MARKET FORECASTS
8. CSP DEPLOYMENTS AND VENDOR PROFILES
8.1. Example CSP Deployments
8.2. Telco Vendor Profiles
8.3. Hyperscaler Profiles
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2024/11/21 10:26 156.13 円 165.08 円 200.38 円 |