Center

60_1.jpg
Forrás: ITB
Hol lesz a határa az adatforgalom-fogyasztásnak?

Rászabadul az intelligencia a hálózatra

Elképesztő lehetőségeket tartogat az 5G a felhasználók számára, ugyanakkor hatalmas kihívást jelent a megugró hálózati forgalom menedzselése a szolgáltatók számára. A mesterséges intelligencia bevetése a hatékony erőforrás-gazdálkodás mellett a gyors hibaelhárításban, sőt a problémák előrejelzésében is segíthet.

Egy újabb forradalmi változás küszöbén áll a távközlési szektor, amelynek méreteit valószínűleg még nem igazán látjuk át, de azért kissé homályos és elnagyolt képet alkothatunk magunknak arról, hogy mi vár ránk a nagy technológiai cégek előrejelzései alapján. Az ötödik generációs mobiltechnológia az Ericsson idén júniusban közzétett Mobilitási Jelentése alapján még a 4G-nél is gyorsabban terjed majd el, és 2024-re várhatóan 1,9 milliárd előfizető használja majd ezt a megoldást. A távközlési hálózati megoldásokat szállító társaság prognózisa alapján a mobilhálózatok havi adatforgalma a jelenlegi mintegy négyszeresére, 131 exabájtra nő majd, miközben például Észak-Amerikában egy átlagos okostelefon havi adatforgalma a tavalyi 7 gigabájtról 39 gigabájtra nő majd.

De mellbevágó adatokat közölt a Cisco is a Visual Networking Index legfrissebb, februári kiadásában. A társaság várakozásai szerint 2022-re 12 milliárd mobileszköz és egyéb IoT-berendezés – például szenzorok, kamerák – kapcsolódnak majd a mobilhálózathoz, és abban az évben a globális forgalom ezekben a rendszerekben megközelíti az egy zettabájtot, ami a tíz évvel korábbi forgalom 113-szorosa.

 

Jönnek a gondolkodó városok

Jól látszik, hogy talán minden korábbinál nagyobb kihívás elé néznek a következő években a mobilhálózatokat fejlesztő és üzemeltető cégek, így érthető módon olyan megoldásokat keresnek, amelyekkel hatékonyan menedzselhető az ugrásszerűen megnövekvő kapacitásigény. Az egyik magától értetődő lépés természetesen a fizikai infrastruktúra fejlesztése, valamint a szolgáltatáshoz használható frekvenciatartomány bővítése, ami például Magyarországon most van terítéken.

A szakértők szerint azt sem ússza meg a távközlési szektor, hogy a jelenleginél sokkal sűrűbb hálózatot hozzon létre mobil adótornyokból és bázisállomásokból, mivel így tudja majd kiszolgálni az 5G elterjedésével látványosan megnövekvő igényeket. Nem szabad ugyanis megfeledkezni arról, hogy az újgenerációs mobiltechnológia azon túl, hogy az egyéni felhasználók számára is látványos fejlődést hoz, a gazdaság szinte valamennyi ágazatában forradalmi változásokat indít el, és egészen új alkalmazások elterjedését támogatja – gondoljunk csak az önvezető autókra vagy éppen az okosvárosokra.

A Dell a múlt héten mutatta be a Realizing 2030 című tanulmányának új részleteit Magyarországon, amelyben többek között szinte szó szerint életre kelő városokról írnak, amik a saját okoseszközeik hálózatba kötött infrastruktúrájával, az önellenőrzési rendszereikkel és a mesterséges intelligencia-vezérelt elemzéseiknek köszönhetően már nem digitális, hanem gondolkodó városok lesznek.

Habzsoljuk a videókat

A felhasználók tisztában vannak azzal, hogy az 5G már rövidtávon is előnyös lehetőségeket rejt, és világszerte várják a nagyvárosi hálózatok forgalmi telítettségére a megoldást, valamint az otthoni felhasználásra új, szélessávú szolgáltatásokat ígérő technológia bevezetését – derül ki az Ericsson átfogó fogyasztói kutatásából. Az okostelefon-felhasználók saját bevallásuk szerint hajlandóak akár 20 százalék többletet is fizetni az újgenerációs mobilszolgáltatásokért, míg a korai belépők felét még a 32 százalékos felár sem riasztaná el.

Egy másik fontos megállapítás, hogy a jelenlegi 4G felhasználási szokásokból nem lehet levezetni a jövőbeli fogyasztói viselkedést. A videófogyasztás bizonyosan növekedni fog az 5G hatására. A felhasználóknak nem elég, ha a videostream nagyobb felbontásban jelenik meg, hanem már az immerzív videoformátumokat – mint például a kiterjesztett és a virtuális valóság (AR/VR) – is igénylik. Mindez azt eredményezi, hogy az 5G-jövőben a felhasználók hetente három órával több videotartalmat fognak nézni mobileszközökön, és ebből egy órán át AR-szemüveg vagy VR-headset is lesz rajtuk. A vizsgálat során az is kiderült, hogy 2025-re, 5G-képes eszközt feltételezve, minden ötödik okostelefon-felhasználó havi adatfelhasználása elérheti a 200 gigabájtot.

 

Megjósolt problémák

A hálózati forgalom valósidejű menedzselése már ma sem valósítható meg hatékonyan emberi erővel, bizonyos automatizmusokat most is használnak a szolgáltatók, sőt arra is van példa, hogy mesterséges intelligenciát (MI) vetnek be erre a feladatra.

„Jelenleg is folyamatosan mérjük a hálózati forgalom különböző jellemzőit, az így szerzett adatok feldolgozása új lehetőséget biztosít céljaink eléréséhez. Nagyon komplex, rengeteg berendezést tartalmazó hálózatról van szó és értelemszerűen hatalmas mennyiségű adat fut be hozzánk. A kihívás az, hogy miként tudjuk az adatokat eltárolni, feldolgozni, olyan összefüggéseket feltárni, melyeket eddig nem tudtunk, és esetleg megjósolni bizonyos eseményeket a hálózaton. Ez kézzel már nem lehetséges, szükség van az adatok gépi feldolgozására. Ezen belül is új lehetőségeket biztosít a gépi tanulás” – mondta Czinkóczky András, a Magyar Telekom senior szakértője.

A hálózati hibakeresésben a proaktivitás úgy valósítható meg, hogy az adatokat a robotok folyamatosan elemzik, észreveszik az abnormális működést, és megkeresik a lehetséges hiba okokat. Ehhez sok összefüggést kell ismerni, ami szintén feszegeti az emberi gondolkodás határát, szerencsére a gépi tanulás itt is tud segíteni, korábban nem ismert összefüggések feltárásával.

Az emberi gondolkodás mintájára lehetőség van az események sorrendjében akár távoli összefüggéseket is megtanulni, ami segíthet az események előrejelzésében, már olyan kezdeti stádiumban, amikor még nincs észrevehető hatásuk a jelenségeknek. A jelenleg használt gyakorlati alkalmazások a forgalom mintázatának megtanulása, előrejelzése, az abnormális forgalmi szituációk felismerése, az ebből adódó hibák előrejelzése.

 

A tengerparton már bevetették az MI-t

A gépi tanulás, vagy populáris nevén a mesterséges intelligencia, bevetésére jó példa a Hrvatski Telekom és az Uhana nevű amerikai startup együttműködése. Jelentős részben a magyar turistáknak is köszönhetően a nyári szezonra ugrásszerűen megnő a mobilhálózatok leterheltsége a horvát tengerparton. Erre a kihívásra részben a hálózati kapacitás növelésével reagáltak, azonban az Uhana segítségével nagyon rugalmasan és gyorsan is tudnak reagálni az igényekre. A startup egy olyan gépi tanulásra képes rendszert hozott létre, ami a mobilhálózati infrastruktúrából és az alkalmazásokból érkező adatok alapján képes valós időben optimalizálni a hálózati forgalmat. A megoldás a megismert minták felhasználásával képes megjósolni, hogy hol, illetve mikor lesz szükség nagyobb kapacitásra a hálózaton belül, és ennek megfelelően alakítja például a tévéforgalom kódolását, ami lehetővé teszi a rendelkezésre álló erőforrások optimális kihasználását.

Ilyen megoldást már a Magyar Telekomnál is teszteltek – igaz, itthon csak rendezvények esetében, mint például a Sziget Fesztivál, vagy rendkívüli eseményeknél tapasztalható olyan jelentős megugrás az adatforgalomban, amitől túlterhelt lesz a területet kiszolgáló mobilcella.

A hazai távközlési társaságnál már ma is alkalmazzák a gépi tanulást az adatok elemzésére. Czinkóczky András ezzel kapcsolatban két tényezőre hívta fel a figyelmet: egyrészt az automatizálás, az MI alkalmazása új folyamatokat és szemléletet igényel. Másrészt  kulcsfontosságú, hogy minél több adat álljon rendelkezésre. „Nekünk jelenleg hiányoznak például a meteorológiai vagy az energiaszolgáltatási adatok, mint a villámtérképek vagy az áramkimaradásokra vonatkozó információk. Ha lenne egy közösen kezelt, átfogó adatbázis ezekről, amihez hozzáférhetünk, az nagymértékben segítené a mi munkánkat is” – tette hozzá a szakértő.


 

Reagálnak az egyedi igényekre

Több területen már most is alkalmaznak automatizmusokat a Telenornál a hálózat fejlesztése és üzemeltetése során, így például az új bázisállomások telepítésekor a szomszédos állomások bemérését már algoritmus végzi, de azt is figyelik, hogy az adott frekvenciatartományban mennyire vannak szétosztva az erőforrások.

„Most az a gyakorlat, hogy az ügyfél készüléke mindig az elérhető legjobb technológián legyen, és egyúttal a legnagyobb kapacitásra tesszük az ügyfeleket, ami nem mindig a legoptimálisabb felhasználási módja az erőforrásoknak, számos esetben bizonyos frekvenciasávok kihasználatlansághoz vezet ez a megközelítés. Jelenleg a hálózati terhelés felmérése során nem vesszük figyelembe az egyedi ügyféligényeket és -szokásokat. Ebben hozhat hatalmas változást az 5G megjelenése és a mesterséges intelligencia bevetése. Az 5G technológia esetén a rendszer képes lesz akár ügyfélre lebontva bizonyos útmintázatokat, csúcsidőszakokat megtanulni és úgy allokálja majd az erőforrásokat, ahogy változnak az igények” – mutatott rá Csaba Tamás, a Telenor Magyarország vezető tanácsadója mobilhálózati stratégia területen.

A hálózatra kapcsolódó eszközökből, a hálózat elemeiből nagy mennyiségű adat áll már most is rendelkezésre, amelynek mennyisége várhatóan ugrásszerűen nőni fog a jövőben, és ezekből kiindulva a mesterséges intelligencia akár prediktív következtetéseket is le tud majd vonni. A szakember szerint a jövőben a kapacitásbővítés sokkal intelligensebben valósulhat meg az MI segítségével, hiszen meg tudják jósolni, hogy hol várható komolyabb igénynövekedés, így időben megkezdhetik a szükséges munkák elvégzését.