Despliegue de redes con inteligencia artificial

Despliegue autónomo de redes con inteligencia artificial

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Redes y Conectividad Inteligencia Artificial

Despliegue autónomo de elementos de red en contenedores

En Discovery – Future Network Labs, estamos trabajando a la vanguardia en despliegue autónomo de redes, trabajando en casos de uso que permiten desplegar nuevos elementos de red de manera automática y eficiente. Para abordar estos desafíos, implementamos despliegues utilizando Kubernetes, una plataforma que permite la gestión automatizada, el escalado y el mantenimiento de aplicaciones en contenedores.

Al disponer en contenedores las funciones de red, podemos monitorizar continuamente el nivel de carga y memoria de los elementos de red, independientemente del suministrador del Core, y anticiparnos a posibles escenarios críticos mediante análisis predictivos. Los modelos nos permiten identificar con precisión cuándo y dónde se producirá una sobrecarga.

Los pasos principales para realizar un flujo cerrado de automatización se pueden resumir en los siguientes:

1) Monitorizacion de red: mediante el envío de eventos, se monitorizan las principales métricas de la red y factores externos para generar ‘datasets’ una vez procesados y transformados los datos.

2) Data IA Analysis: generación y gestión de modelos IA en base a los datos recopilados de la red. Es importante que el sistema MLOPs sea consistente para que los modelos entrenados se ajusten con éxito a cada escenario y perfil, debido a la variabilidad de cada escenario.

3) GitOps Config: nos apoyamos en metodología GitOps de gestión de aplicaciones e infraestructura, utilizando Git como fuente de configuración para la automatización y gestión del entorno, consiguiendo la operación automatizada de los sistemas.

4) Nuevo Despliegue de red: se desplegará un nuevo UPF con la configuración seleccionada para resolver la congestión y se seguirá monitorizando para identificar cuando deja de ser necesario. También podremos aplicar la mejor configuración según el nuevo escenario.

En conclusión, la capacidad de las redes para adaptarse dinámicamente a las demandas cambiantes actuales es esencial para mantener la calidad y continuidad del servicio. La inteligencia artificial y la automatización permiten anticiparse a problemas de recursos y optimizar su uso y en Discovery – Future Network Labs, investigamos innovaciones para mejorar la eficiencia operativa, preparando el camino para las redes del futuro y del presente.

Flujo de despliegue autónomo de elementos de red con IA

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Caso de éxito del Programa TUTORÍA entre Digital Life y OI Campus

El programa de TUTORÍA de Telefónica conecta a estudiantes con la empresa para desarrollar proyectos de fin de grado o máster junto a expertos. Destacamos el éxito de Lidia y Fernando, quienes publicaron en Iberspeech 2024 con su innovadora MiniGAN.

30/01/2025

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