Intelligente Netze

KI auf Abruf

7. November 2019, 12:41 Uhr | Autor: Mirko Voltolini / Redaktion: Diana Künstler

Bisher war die TK-Branche mit dem Einsatz von KI zurückhaltend. Investitionen erfolgten eher dort, wo die Technologie schon fortgeschritten ist. Doch das ändert sich langsam: Es gibt Service Provider, die komplexere Aufgaben in Angriff nehmen, um ihre Netzwerke tatsächlich intelligent zu machen.

Grundsätzlich sind Netze für den Einsatz von KI prädestiniert. Sie liefern eine Vielzahl von Daten – ein wichtiger Faktor, um Machine Learning einzusetzen. Darüber hinaus werden die Netze immer komplexer. KI kann Muster in solchen komplexen Umfeldern wesentlich früher und besser erkennen als Menschen und dadurch zu Verbesserungen beitragen. Grundsätzlich unterscheidet man vier Bereiche, die für den Einsatz Künstlicher Intelligenz im Netzwerk besonders geeignet sind:

Kundenservice
Netzwerksicherheit
Netzwerkplanung
Ausfallsicherheit

Service verbessern: Im Service kann KI in Kundenprojekten genutzt werden, die über Landesgrenzen hinweg gehen. Anfragen der Kunden werden von der KI-Lösung nahezu in Echtzeit aus der jeweiligen Landessprache in eine Sprache übersetzt, die der Kundenservice einheitlich nutzt, zumeist Englisch. Damit werden Webchat-Anwendungen und Chatbots unterstützt. Dieses Einsatzszenario ist schon weit fortgeschritten, es gibt aber noch viele Sprachen, in denen die Qualität der Übersetzung nicht ausreicht, um die Erwartungen der Kunden an eine solche Lösung zu erfüllen.

Sicherheit erhöhen: Im Bereich der Netzwerksicherheit kann die KI ihre Stärken voll ausspielen. Große Mengen von Verkehrsdaten werden auf Basis von Regeln und mit Machine Learning ausgewertet, um Anomalien zu erkennen, die auf einen Cyber-Angriff hindeuten. Bei einer DDoS-Attacke etwa könnten dann die Kapazitäten des Netzwerks rechtzeitig an den erhöhten Verkehr angepasst werden.

Planung optimieren: Die Auswertung der Verkehrsdaten kann auch die Netzwerkplanung optimieren. Sie zeigt etwa, in welchen Situationen die Datenmengen angestiegen sind. Das ermöglicht Prognosen für den künftigen Datenverkehr und den damit verbundenen Bandbreitenbedarf. KI kann so helfen, die Ressourcen und damit auch die Investitionen in das Netzwerk besser zu nutzen. Gerade im Zusammenspiel mit On-Demand-Lösungen, die eine schnelle und einfache Erhöhung oder Verringerung der Bandbreite durch den Kunden selbst erlauben, wird das Kapazitätsmanagement deutlich effizienter. Aber auch der Ausbau eines Netzwerks kann auf Basis der KI-Erkenntnisse exakter geplant werden. Beide Aspekte tragen dazu bei, etwa die Total Cost of Ownership (TCO) zu reduzieren, und so auch finanzielle Ziele im Zusammenhang mit der Infrastruktur zu erreichen.

Ausfälle vermeiden: Ein zentrales Kriterium bei der Auswahl von Service Providern ist die Ausfallsicherheit des Netzwerks. In aufwendigen Service Level Agreements wird festgehalten, wie selten ein Ausfall erfolgen darf. Künstliche Intelligenz kann dazu beitragen, Ausfälle zu vermeiden und so die Kundenerfahrung und Kundenzufriedenheit deutlich zu erhöhen. Sie wird in den Netzwerkkomponenten auf dem optischen Layer eingesetzt, um die Lichtsignale zu überwachen und auch hier Muster zu erlernen. Dadurch können Vorhersagen getroffen werden, ob Glasfaserverbindungen ausfallen. Die Betriebsabteilung kann so Ausfälle verhindern, indem Datenverkehr umgeleitet beziehungsweise Verbindungen ausgetauscht werden. Die Entwicklung dieses Einsatzszenarios ist weit vorangeschritten und die Technologie wird aus der Proof-of-Concept-Phase in Pilotprojekten in den Betrieb überführt.

Die Zukunft der Netzwerke liegt in der Automatisierung
In immer komplexeren Umgebungen sollen immer größere Datenmengen in immer kürzerer Zeit übertragen werden. Menschliche Entscheidungswege und Eingriffe sind zu langsam, um auf Ereignisse in dieser dynamischen Infrastruktur in Echtzeit reagieren zu können. Dabei ist es gleich, ob ein solches Ereignis ein Ausfall auf dem physischen Layer, ein Cyber-Angriff oder eine Erhöhung der Bandbreite aufgrund zunehmenden Datenverkehrs ist. Die hohe Reaktionsgeschwindigkeit wird notwendig sein, da die Prozesse, die durch die Infrastruktur unterstützt werden, dies erfordern: autonomes Fahren ebenso wie Roboter für Operationen. Nur Künstliche Intelligenz kann diese Automatisierung leisten. Die Telekommunikationsbranche ist daher gut beraten, in diesem Bereich zu investieren. Der Einsatz von KI zur Optimierung des Netzwerks wird künftig ein Auswahlkriterium von Unternehmen für ihren Service Provider sein. Die Entwicklung von Einsatzszenarien für KI in Netzwerken ist dabei nur im Zusammenspiel zwischen den Herstellern der Komponenten, Cloud-Anbietern, Systemintegratoren, KI-Anbietern und den Betreibern von Netzwerken möglich.

Mirko Voltolini ist Global Head of Network on Demand bei Colt Technology Services