Dengan pergerakan video yang dijangka akan merangkumi 82% daripada trafik data Internet pada tahun 2027, penyelenggaraan acara secara langsung dengan kualiti yang menggalakkan lebih penting daripada sebelumnya - setiap saat penundaan boleh mengurangkan keterlibatan dengan 20%, dan pengguna masih meninggalkan perkhidmatan untuk sedikit buffering berterusan. Dengan pelancaran 5G-Advanced dan 6G di cakrawala, pengguna memerlukan latensi yang ultra rendah dengan pergerakan yang tinggi - tidak lagi 'gembira untuk mempunyai', tetapi 'must have' dan diharapkan terutamanya dalam 8K, XR, dan banyak permainan streaming melalui awan. Mencapai harapan kualiti perkhidmatan ini tidak hanya akan mengambil kelajuan yang melampau tetapi rangkaian responsif yang diprogramkan untuk melebihi nilai pintar yang ditambahkan QoE untuk streaming dan hiburan. Automasi AI-native boleh meluaskan QoE yang unik, tetapi kita Sebuah pesawat kawalan AI-native yang meramalkan dan menyelesaikan masalah sebelum pengguna menyedari. 1️. Edge-Centric Predictive QoE Modeling 1️. pemodelan prediktif QoE Edge-Centric Node Edge sedang berevolusi daripada pusat data kecil kepada enjin keputusan dalam masa nyata. Dengan AI di tepi, kita boleh meramalkan dan mengurangkan gangguan streaming dengan menggunakan indikator tempatan seperti tahap buffer, pertukaran tangan, dan pergerakan pengguna. Pembelajaran berfederasi membolehkan model-model ini terus berevolusi secara serantau tanpa mempunyai kesan yang merosakkan terhadap privasi. Bayangkan aplikasi streaming di dalam kereta api yang meramalkan kemacetan menara sambil menyesuaikan kadar bit pada laluan. keupayaan untuk memindahkan rangkaian dari reaksi kepada proaktif mengubah pengalaman streaming, menjadikannya lebih lancar, lebih pintar, dan lebih peribadi untuk pengguna ... di mana sahaja! 2️. Closed-Loop Network Slicing with QoE Feedback Closed-Loop Network Slicing dengan QoE Feedback Pemotongan rangkaian membolehkan pelbagai rangkaian maya untuk berkongsi infrastruktur, tetapi kebanyakan masih memberi keutamaan kepada metrik teknikal berbanding pengalaman pengguna sebenar. automatik AI-native membawa ini ke peringkat seterusnya dengan mengambil data QoE masa nyata dan menyesuaikan pemotongan dalam masa nyata.Jika pengguna keupayaan manusia atau aliran AR / VR jatuh, ia boleh mengalih keluar trafik, mengubah lebar band, atau mengubah keutamaan RAN tanpa melibatkan orang.Ini mewujudkan pemotongan real-time dan dinamik, yang mengekalkan aliran stabil melalui perubahan rangkaian. 3️. Cross-Layer Root Cause Analysis with Explainable AI 3️. Analisis Penyebab Akar Cross-Layer dengan AI yang boleh dijelaskan Ia tidak pernah mudah untuk mengenal pasti punca punca masalah streaming dalam rangkaian multi-domain yang kompleks - adakah itu pelayan, kesilapan CDN, kemacetan RAN, atau buffering peranti? AI yang boleh dijelaskan (XAI) mengubah ini dengan mengaitkan data di seluruh lapisan pengangkutan, aplikasi, dan radio untuk mendeteksi dan menjelaskan anomali. XAI tidak hanya mendeteksi kesilapan, ia menjelaskan mengapa ia berlaku, dan ini membantu kedua-dua pasukan operasi, serta sistem autonomi, untuk mengenal pasti punca dan menyelesaikan masalah dengan lebih bijak dan lebih cepat. 4️. Intent-Based Streaming Policy Management 4️ Pengurusan Dasar Streaming Berasaskan Intensi Operator perlu berevolusi daripada peraturan berasaskan ambang statis dan ke arah enjin dasar berasaskan niat. Contoh niat perniagaan boleh menjadi, "Menyediakan sukan hidup dalam latensi ultra rendah kepada pelanggan premium di kawasan metro." AI akan mengambil niat peringkat tinggi dan menterjemahkannya ke dalam konfigurasi peringkat rendah: menguruskan cache tepi, memodulkan profil transcoding, memberi keutamaan kepada trafik up-link, memberi keutamaan kepada trafik downlink, dan lain-lain Jika enjin mendeteksi penyimpangan, seperti peningkatan rebuffering semasa siaran sukan langsung, ia boleh memperbaiki diri dengan mengubah dasar dalam masa nyata. Conclusion: Toward Autonomous Streaming Networks Kesimpulan: Ke arah rangkaian streaming autonomi Otomasi buatan AI tidak lagi merupakan pilihan, ia adalah penting untuk mewujudkan rangkaian pintar dan tahan lama yang boleh mengikuti cara kita mengalir hari ini (dan esok). Semasa kita beralih daripada 5G-Advanced kepada 6G, pemenang akan menjadi mereka yang mampu menyatukan kecerdasan berasaskan tepi, kawalan berasaskan niat, ditambah beberapa penjelasan.Lakukan betul, dan anda tidak hanya mengurangkan ketegangan - anda menetapkan kelajuan dalam streaming.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Read My Stories

Audio ini dihasilkan dalam bahasa asal cerita!

AI-Native Automation dalam 5G-Advanced dan 6G

About Author

KOMEN

GANTUNG TANDA

ARTIKEL INI DIBENTANGKAN DALAM

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps