Caso de estudo

TM Forum Catalyst C23.0.472: AI-powered cooperation for efficient networks

Operadores com cobertura rádio sobreposta acordam quem serve uma área nas horas de baixa procura; a MEF.DEV participou e forneceu a camada de integração alinhada com ODA.

Direção Operar agentes de AI multifornecedor sob o seu controlo

A tarefa

As redes de acesso rádio de vários operadores cobrem frequentemente as mesmas áreas. O Catalyst propôs-se permitir que os operadores acordassem, nas horas de baixa procura, qual deles serve uma área e, em seguida, reconfigurassem todas as suas redes de acordo com essa decisão — automaticamente e sem interromper outras operações de negócio — para reduzir o consumo de energia.

Papéis

Uma equipa Catalyst com operadores como project champions e fornecedores que disponibilizaram os componentes de OSS e AI, o algoritmo de decisão de cobertura e a camada de integração. A MEF.DEV ficou com a camada de integração.

Passos do ciclo fechado

  1. Os operadores celebram um acordo de cooperação para partilhar a responsabilidade de cobertura em áreas acordadas durante os períodos de baixa procura.
  2. Um algoritmo de decisão divide a responsabilidade de cobertura entre os operadores.
  3. As intenções para a rede são traduzidas em operações: os elementos rádio são desligados ou ligados, e o núcleo da rede e a conectividade são adaptados à nova topologia.
  4. A gestão de desempenho reporta a procura e o consumo de energia, o que alimenta a decisão seguinte.

O contributo da MEF.DEV

O componente Enterprise Integration e uma Process Flow Management API alinhados com a TM Forum Open Digital Architecture, combinando os sistemas dos participantes. Construído sobre a MEF.DEV com BPMN low-code: interfaces de gestão, lógica adicional do ciclo de controlo e transformações entre APIs normalizadas e não normalizadas.

Normas

TM Forum Open Digital Architecture; integração orientada a eventos entre componentes da arquitetura.

Fontes: TM Forum Catalyst C23.0.472 — AI-powered cooperation for efficient networks (2023)

Pedido de documento

 

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