BANGKOK, 4 de noviembre de 2022 /PRNewswire/ — El 8º Foro de Ultra Banda Ancha (UBBF 2022) se celebró en Bangkok, Tailandia, del 24 al 28 de octubre de 2022. Huawei exhibió múltiples tecnologías de vanguardia de redes de transporte óptico, demostrando ideas de servicio innovadoras y prácticas técnicas para los operadores globales.
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Según se desarrollan los servicios digitales globales, los servicios de líneas privadas ópticas se utilizan ampliamente en diversos sectores y escenarios. Las líneas privadas ópticas con gran ancho de banda, baja latencia y alta fiabilidad han ido marcando una tendencia y se han convertido en una necesidad común en los escenarios empresariales.
A pesar de que el desarrollo de los servicios de líneas privadas varía de una región a otra, la forma de monetizar las líneas privadas OTN siempre ha sido una de las principales preocupaciones de los operadores globales. Por este motivo, Huawei equipa a iMaster NCE con capacidades innovadoras para mejorar la inteligencia de las redes ópticas y proporcionar la habilitación de monetización clave para los servicios de líneas privadas.
Como núcleo técnico del sistema de red OTN, iMaster NCE de Huawei proporciona soporte de ciclo de vida de servicio completo para la monetización de líneas privadas de los operadores. No solo proporciona funciones básicas de aprovisionamiento de servicios y supervisión de alarmas, sino que también admite las ventas a través de los NBI de ACTN, lo que ayuda a los operadores a mejorar la eficiencia y a aumentar los ingresos.
En la fase de expansión de las ventas de líneas privadas, las operadoras pueden consultar rápidamente la latencia mínima de las líneas privadas basándose en el mapa de latencia de iMaster NCE, lo que garantiza que los requisitos de latencia y ancho de banda de los clientes se cumplen plenamente y mejora la eficacia de la adaptación del servicio. Además, con la visualización en línea y las funciones de recomendación automática de la disponibilidad de las líneas privadas, los operadores pueden filtrar con precisión las líneas privadas de alta fiabilidad que cumplen con los requisitos adicionales del cliente.
En la fase de provisión de servicios, StellarGo, una tecnología innovadora, implementa la satisfacción de los requisitos de SLA del cliente y mejora la eficiencia de la provisión de líneas privadas OTN. Entrena un modelo de cálculo y recomendación de rutas basado en la experiencia de expertos y en datos masivos, que puede implementar una selección inteligente de rutas de múltiples factores y políticas en lugar de la selección de rutas de un solo factor y una sola política del pasado. Además, proporciona recomendaciones personalizadas basadas en los requisitos de SLA de los clientes. Se ha comprobado que la tasa de éxito en el cálculo de la ruta alcanza el 99% y la eficiencia en el suministro de servicios mejora en un 70%. Con la ayuda de mejores algoritmos de recomendación, los clientes pueden obtener servicios de línea privada de mayor calidad.
En la fase de O&M del servicio, la capacidad de aseguramiento de los SLA de las líneas privadas ayuda a los operadores a supervisar los indicadores clave de rendimiento del servicio en tiempo real de cara a identificar y evitar rápidamente los riesgos de los SLA del servicio. Además, el compromiso de fiabilidad de Huawei contribuye al mismo tiempo de cara a la monetización de las líneas privadas de los clientes. Al habilitar ASON en la capa de red, así como la gestión inteligente de incidentes y la previsión de fallos en la capa NMS, los operadores pueden identificar rápidamente las causas de los fallos, localizarlos y proporcionar constantemente servicios de red altamente fiables y sin fallos.
Los expertos de Huawei concluyen que la mejora de las capacidades de automatización e inteligencia será un paso esencial para el éxito empresarial de los operadores. Huawei cree que, a través de la colaboración y la exploración continua, la conexión premium de las redes ópticas beneficiará a varias industrias y se convertirá en una piedra angular del desarrollo en la era digital.
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