Integrando IA en Todas las Operaciones de Telecomunicaciones para Innovación 5G y Edge

Las telcos necesitan una plataforma ágil, low-code que soporte eventos y datos en streaming para desarrollar aplicaciones 5G y edge de próxima generación en tiempo real.

Retos del desarrollo de aplicaciones en tiempo real

Las aplicaciones de telecom previstas basadas en la disponibilidad de servicios 5G y edge son ilimitadas. Para potenciar estas aplicaciones, las compañías de telecomunicaciones buscan usar inteligencia artificial y machine learning (IA/ML) para una variedad de aplicaciones y en múltiples áreas de negocio.

Internamente, buscan mejorar eficiencias operativas. Los esfuerzos se centrarán en gestión predictiva de activos. Aquí, IA/ML se usará para pasar de mantenimiento programado y reacción a problemas (caídas, equipos offline, etc.) a operaciones proactivas. Un ejemplo simple es detectar señales de advertencia de un transformador cuyo rendimiento degrada rápidamente y arreglarlo antes de una caída no planificada. Un ejemplo más complejo es el despliegue en tiempo real y optimizado de recursos para abordar el impacto de una tormenta mayor. Un nuevo enfoque podría incluir análisis instantáneo de flujos de vídeo (algunos de drones) para evaluar al instante la situación hasta gran cobertura granular. Esa información se combinaría con datos de caídas de apps de clientes y otras fuentes. El análisis de esos datos agregados sería la base para un plan de acción.

Las compañías de telecom también esperan usar insights derivados de IA/ML para:

• Aumentar ingresos. Deben proporcionar servicios granulares y alta calidad de servicio. Además, necesitan crear y entregar nuevas ofertas en ciclos de vida cada vez más cortos.
• Cumplir transformación digital. Deben desarrollar nuevos modelos de negocio y monetización. Esto requiere trabajar con ecosistemas de partners e integrar sus ofertas, aplicaciones y servicios con las ofertas de estos terceros.
• Cumplir requisitos regulatorios en evolución y más estrictos. La complejidad creciente de entornos telecom combinada con un boom en regulaciones globales de privacidad y protección de datos requiere adopción de analíticas, automatización e IA para abordar cumplimiento.
• Abrazar el mundo conectado. La combinación de 5G, IoT y edge abre una riqueza de oportunidades para entregar servicios y aplicaciones innovadores. La mayoría dependerán de compañías telecom trabajando con partners para entregar estas ofertas.

Retos del desarrollo de aplicaciones en tiempo real

Un factor común que atraviesa cualquier caso de uso, aplicación o despliegue telecom es que no existe tal cosa como una solución end-to-end. Esto significa que las telcos necesitarán proporcionar una plataforma abierta para desarrollar, provisionar, gestionar y monitorizar servicios 5G y edge para que terceros y partners (vendedores de dispositivos, proveedores de servicios, firmas de analítica, etc.) puedan desarrollar soluciones seguras e innovadoras.

En muchos casos, las telcos lidiarán con múltiples fuentes de datos, así como eventos y datos en streaming, y como tal requerirán soluciones que incluyan arquitecturas event-driven (EDAs), analítica en tiempo real, y uso de IA y ML.

Las EDAs ofrecen varias características o beneficios distintos para los tipos de datos y análisis que aplicaciones telecom requieren. En particular, EDA soporta:

Analítica de streaming en tiempo real: EDA es útil cuando hay necesidad de procesamiento en tiempo real con mínimo time lag. Los eventos ocurren en un flujo continuo mientras las cosas suceden en el mundo real. Analítica de streaming se trata de extraer valor de negocio de datos en movimiento de la misma forma que herramientas de analítica tradicional usan datos en reposo.

Operaciones asíncronas: Los sistemas asíncronos usan datos generados y transmitidos intermitentemente. Un ejemplo sería un sensor conectado 5G que envía alerta cuando una cantidad medida supera un valor umbral preestablecido. La mayor parte del tiempo no habría datos, pero cuando se supera el umbral, el sensor transmitirá esta información en tiempo real a sistemas de monitorización. La prioridad entonces es actuar instantáneamente sobre el evento, en lugar de almacenar datos y comprobar estado después. Para asegurar que cualquier número de eventos pueda ser actuado en tiempo real requiere operaciones asíncronas. Las EDAs son arquitecturas asíncronas distribuidas que pueden usarse para soportar aplicaciones altamente escalables.

Sistemas débilmente acoplados: Muchas aplicaciones telecom estarán compuestas de múltiples componentes de diferentes fuentes trabajando juntos. Combinar información de estas aplicaciones separadas pero débilmente acopladas entrega beneficios sinérgicos. Construir las apps individuales sobre una EDA permitiría que los datos de eventos en tiempo real de múltiples apps se usen juntos.

La necesidad de una plataforma de desarrollo ágil

Desde un punto de vista de desarrollo, los beneficios de usar una EDA pueden hacerse más fácil y ampliamente disponibles si se usan junto con una plataforma de desarrollo ágil.

¿Por qué? Adoptar EDA es fundacional para la próxima generación de aplicaciones digitales. Las telecos necesitarán poder diseñar, desarrollar, desplegar y operar soluciones event-driven en estilos cloud-native para tener la agilidad y velocidad de innovación requerida para mantenerse competitivas hoy.

Aunque las arquitecturas event-driven se han empleado en el pasado, el movimiento a arquitecturas cloud-native con microservices, cargas de trabajo basadas en contenedores y computación serverless las hace más prácticas y proporciona muchos beneficios. Por ejemplo, se sabe que las soluciones cloud-native son reactivas y responsivas. Una arquitectura event-driven aprovecha estos rasgos y los mejora ofreciendo resiliencia, agilidad y escalabilidad.

Características requeridas de una solución telecom en tiempo real

También hay una gran necesidad de desarrollar nuevas aplicaciones en tiempo real más rápido y no reinventar todo desde cero al desarrollar nuevas aplicaciones telecom. Una plataforma de desarrollo ágil adecuada que pueda manejar las demandas de aplicaciones en tiempo real a escala tendrá características específicas, incluyendo:

• Entorno de desarrollo low-code y soporte para elementos componibles para desarrollo rápido de aplicaciones event-driven
• Agnóstica a infraestructura
• Capacidad para acomodar grandes volúmenes de eventos de datos en streaming
• Capacidad para acomodar uso de diferentes tipos de análisis (incluyendo analítica de streaming en tiempo real) para satisfacer diferentes objetivos
• Soporte para sistemas débilmente acoplados y operaciones asíncronas
• Ofrecer nivel de apertura para fácil integración de sistemas, aplicaciones y datos dispares
• Ser enterprise-ready para soportar aplicaciones escalables y mission-critical.

Con tal plataforma, las telcos podrán desarrollar rápidamente innovadoras aplicaciones y servicios 5G y edge en tiempo real que sus clientes demandan.