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    2023/8/17 08:24

    Omdia觀察:將生成式AI應用于網絡自動化有何潛力?

    C114通信網  艾斯

    C114訊 8月17日消息(艾斯)市場研究公司Omdia服務提供商網絡資深分析師Christoforos Sarantopoulos和Omdia實踐負責人James Crawshaw在一篇最新報告中寫到,生成式人工智能(GenAI)將成為2023年的一個技術亮點,并帶來重要的企業應用和個人應用(例如教育)。在電信領域,其用例通常聚焦于通過生成個性化營銷內容或支持更復雜的虛擬助手來增強客戶體驗。

    將生成式AI應用于網絡運營是一個不太顯著的用例。然而,EnterpriseWeb進行了一個有趣的概念驗證,展示了生成式AI在這個領域的潛力。

    生成式AI在網絡自動化方面的能力和局限性

    生成式AI在網絡運營中的一些早期用例是用交互式指導取代用于幫助安裝網絡元件的工程手冊,這可以加快并簡化安裝任務。生成式AI還可用于提出故障排除建議(基于其工程手冊知識庫),并協助進行網絡規劃和設計。

    將生成式AI應用于跨網絡域的服務編排更具挑戰性。管理電信服務的自動化系統必須具有可擴展性、安全性和可靠性。因此,它們必須遵循確定性邏輯,而不是僥幸猜測的統計路徑;谝鈭D的編排系統必須將聲明性命令轉換為特定的工作流程。與生成式AI相關的概率分析中的隨機不確定性是無法被容忍的。

    這就限制了生成式AI在電信網絡運營領域的能力。它可以成為一個有價值的助手,提供建議并支持網絡工程師分享他們的知識。它還可以為編排系統提供一個變革性的新用戶界面,支持用戶與生成式AI用自然語言對話來表達他們的查詢和命令。實際的底層復雜性將從用戶中抽象出來,從而大大簡化和加快網絡服務的設計、訂購和管理。在背后,運營商的自動化系統將負責解釋用戶意圖,并將其轉換為完成任務所需的操作。

    EnterpriseWeb演示了基于意圖的編排解決方案的生成式AI

    在最近的一個Demo演示中,EnterpriseWeb——一家總部位于紐約的專注于提供無代碼自動化平臺的軟件公司——展示了如何使用生成式AI來支持基于意圖的服務編排。它使企業能夠集成和管理復雜的系統、應用程序、數據和流程,從而簡化運營、優化工作流程,并提高整體效率。這可以被用于各種行業。EnterpriseWeb從2013年開始進入電信領域,當時該公司領導了歐洲電信協會(ETSI)網絡功能虛擬化(NFV)的第一個概念驗證,其電信產品被稱為CloudNFV。

    CloudNFV是一個基于意圖的多域編排器,基于該公司的無代碼平臺。該產品旨在消除日常流程中繁瑣和復雜的任務,加快電信運營中的服務交付。該解決方案基于一個圖形模型,該模型以相互關聯和協調統一的格式包含了行業標準。這為該模型成為多域和多云環境中的參考提供了必要的抽象。該模型為聲明式、意圖驅動的網絡服務編排提供了核心。

    EnterpriseWeb的生成式AI演示使用了微軟的自然語言編程接口Jarvis和OpenAI的基礎模型。服務是在與Jarvis的對話中組合、配置、部署和管理的。將運營商的意圖轉化為EnterpriseWeb平臺的特定查詢和命令,則是與分析軟件供應商KX合作完成的。運營商只需要求系統啟動5G網關或重新配置服務,系統就會向他們展示必須采取的操作。如果運營商批準了這些操作,那么它們就會被執行。服務設置好之后,KX會對其進行監控并向EnterpriseWeb報告事件,從而完成服務管理的自動化循環。

    結論

    EnterpriseWeb的演示突出了生成式AI用于電信網絡運營中的具備的能力、限制和注意事項。

    在這一特定用例中,大語言模型(LLM)用于了調用編排器(EnterpriseWeb)采取的操作行為。不過,EnterpriseWeb使用了KX分析數據庫作為編排器和大語言模型之間的媒介。Omdia分析師指出,這是一個重要的考慮因素,因為應該實施明確的關注點分離。大語言模型對于具體操作沒有任何知識了解或控制權。這可以保護運營商的網絡不受生成式AI幻覺的影響,并確保運營商的IP(域模型和活動)不會回流到大語言模型。

    電信級服務編排通常與生成式AI的隨機響應不兼容。相反,需要基于規則的系統來可靠地執行任務。在這種情況下,生成式AI可以作為一個變革性的接口,作為堆棧的頂層,并從更復雜的底層進行抽象,同時使網絡工程師得到“解放”——使他們免于需要記憶大量設備特定的命令或為自動化系統找到合適的提示才能執行精心編排的操作。

    【注:Omdia由Informa Tech的研究部門(Ovum、Heavy Reading和Tractica)與收購的IHS Markit技術研究部門合并而成,是一家全球領先的技術研究機構!

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    寫得不太好

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