Network Slicing
AI駆動型Comarch Network Slicingを導入する効果:
- 人工知能(AI)による高度な自動化
人工知能(AI)と機械学習により、計画、リソース配分、既存スライスの変更が人手を介さずに継続的に行われます。
- インフラ共有を最適化
共有サブネットワークを構築してコストを最適化することで、通信事業者が同じ地域で協力しながら公平に事業を行い、各自がCO2(二酸化炭素)排出量削減といった共通の目標を達成できるようになります。
- ポリシーによる完璧な処理制御
優先事項や運用ルールを処理ポリシーとして体系化することで、人工知能システムを瞬時にユーザーのニーズに合わせて調整できます。
- ネットワークモデルに基づくサービス
サービスは、既存のスライスモデルとそのパラメーターにしたがって提供されます。もしリソースが不足している場合、他のパラメーターによるサービス提供の提案、リソースを補充したうえでのサービス提供期限の提示、あるいはその両方が可能です。
- 柔軟な運用
複数のサブネットワークや既存サービス間の関係を定義する動的パラメーターに対応する複雑な優先順位付けと運用を支援します。Comarchや外部インテグレーターが、CSAP運営上の個別ニーズに合わせたソリューションを実装できます。
- 簡単に操作
スライス管理者は、通信システムの管理経験がなくても、自分でリソース境界パラメーターを変更できます。
- 既存システムや仮想システムとの連携
Comarch Network Slicingでは、既存のサービス提供システムと外部ソリューションを統合するためのオープンプラットフォームを用意できます。標準化されたインターフェースとオープンなデジタルアーキテクチャを採用することで、連携を円滑化しています。
- サービス継続性を保証
Comarch Network Slicingは、サービスパラメータとコストに関するポリシーに基づき、代替リソース割当の検索や競合解決を支援し、サービスの継続性を維持します。



