Nesnelerin İnterneti, Makine Öğrenimi ve Uç Bilgi İşlemin Benimsenmesi

Telekomünikasyon sektörü, IoT, makine öğrenimi ve uç bilişimin yakınlaşmasıyla büyük seviyede desteklenen dikkate kıymet bir dönüşümden geçiyor. Bu yakınlaşma yalnızca Mobil Ağ Operatörleri (MNO’lar) ve Kule Operasyonları için yeni fırsatlar yaratmakla kalmıyor, hem de bu teknolojilerin potansiyelinden tam olarak yararlanmak için ele alınması ihtiyaç duyulan zorlukları da sunuyor.

Kule İşletimi

Dördüncü Endüstri Devrimi’nin gelişi fırsatlarla doludur. Tower İşletme kuruluşları, hızla gelişen teknolojinin mümkün kıldığı birkaç gelişmiş emek harcama yönteminden ve verimlilik kazanımından kazanç elde etmeye hazırdır. Bunlar şunları ihtiva eder:

1. Geliştirilmiş verimlilik ve performans: Kulelerin ve ekipmanların durumunu seyretmek için IoT sensörlerinin konuşlandırılması, makine öğrenimi algoritmalarıyla beraber, potansiyel sorunların göstergesi olan kalıpların ve anormalliklerin tanımlanmasına olanak tanır.
2. Bu bilgilerle MNO’lar önleyici bakım ve onarımları planlayabilir, arıza süresini azaltabilir ve ağ performansını artırabilir. Cisco tarafınca meydana getirilen bir araştırma, kule altyapısını optimize etmek için IoT ve makine öğrenimini benimsemenin operasyonel maliyetlerde yüzde 30’a kadar tutum sağlayabileceğini ortaya çıkardı.
   
3. Enerji Yönetimi: Nesnelerin İnterneti ve makine öğreniminin benimsenmesi, kule sahalarında proaktif ve daha akıllı enerji yönetimine olanak tanır ve enerji tüketimini optimize etmek ve işletme maliyetlerini azaltmak için mühim bir fırsat sunar. Internasyonal Enerji Ajansı (IEA) tarafınca yürütülen bir araştırmaya bakılırsa, IoT tabanlı enerji yönetimi çözümlerinin uygulanması, telekomünikasyon sektöründe yüzde 30’a kadar enerji tasarrufuna yol açarak hem kârlılığı hem de çevresel sürdürülebilirliği pozitif yönde yönde etkileyebilir. MNO’lar, enerji talebi modellerini kestirmek ve enerji tüketimini depolama seçenekleri içinde değiştirebilmek için IoT sensörlerinden gelen gerçek zamanlı verilerden yararlanarak ve makine öğrenimi algoritmalarından yararlanarak, daha yeşil ve ekonomik açıdan daha uygun bir kule altyapısına katkıda bulunurken, güç kullanımında daha çok verimlilik elde edebilir.
   
4. Gelişmiş güvenlik ve güvenlik: Nesnelerin İnterneti ve makine öğreniminin entegrasyonu, kule sahalarındaki güvenliği ve emniyeti mühim seviyede artırabilir. IoT sensörleri kulelere yetkisiz erişimi tespit edebilir; makine öğrenimi ise güvenlik kameralarından, günlüklerden, olaylardan ve yeni içgörülerden gelen verileri çözümleme ederek potansiyel tehditleri tespit edebilir. Frost & Sullivan’ın emek vermesi, kule sahası güvenliği için Nesnelerin İnterneti ve makine öğreniminin kullanılmasının, vandalizm ve hırsızlık riskini yüzde 50’ye kadar azaltabileceğini gösterdi.
   
5. Yeni hizmetler ve uygulamalar: IoT ve makine öğrenimi, bir zamanlar olanaksız olduğu kabul edilen yenilikçi hizmet ve uygulamalara kapı açıyor. MNO’lar, insanların ve araçların hareketlerini seyretmek için IoT sensörlerini kullanabilir; makine öğrenimi ise kalıpları ve eğilimleri belirlemek için bu verileri çözümleme eder. Elde edilmiş bilgiler, gerçek zamanlı trafik güncellemelerini, rota optimizasyonunu ve hatta suçun önlenmesini kolaylaştırabilir. ABI Research’e bakılırsa, IoT özellikli MNO hizmetleri pazarının 2025 yılına kadar 100 milyar dolarlık şaşırtıcı bir rakama yetişmesi planlanıyor.
   
6. Daha Akıllı Altyapı Paylaşımı: IoT ve makine öğreniminin kule altyapısında uygulanması, gelişmiş altyapı paylaşımı fırsatlarının kapısını açar. Firmalar, uygun ortak yerleşim ortaklarını belirlemek, kule alanı kullanımını optimize etmek ve karşılıklı yarar elde eden anlaşmalar üstünde görüşme yapmak için veriye dayalı içgörülerden yararlanabilir. Bu, kule operatörleri için ana para harcamalarının ve işletme maliyetlerinin azalmasına niçin olurken, şirketlerin ağ kapsama alanlarını daha verimli ve stratejik olarak genişletmelerine olanak tanır.

Temel Zorluklar

Sadece ilerlemeyi engelleyecek üç temel güçlük vardır:

1. Yatırım yeni teknolojiler ve altyapı: Potansiyel faydalar zenginIoT ve makine öğrenimini benimsemek, bu teknolojileri destekleyecek yeni donanım ve yazılımlara mühim yatırımlar yapılmasını gerektirir. Sadece bu yatırımlar rekabetçi kalabilmek ve müşterilerin değişen taleplerini karşılayabilmek için yaşamsal ehemmiyet taşıyor.
   
2. Oldukca oranda veriyi yönetme: IoT ve makine öğreniminin birleşimi, etkili bir halde yönetilmesi ihtiyaç duyulan oldukça büyük oranda veri üretir. MNO’ların bu verilerden anlamlı içgörüler elde etmek için sağlam veri yönetimi ve analitik kabiliyetleri geliştirmeleri gerekecektir. IDC’ye bakılırsa 2025 yılına kadar averaj bir MNO’nun günde 200 terabaytlık şaşırtıcı bir veri üretmesi planlanıyor.
   
3. Yeni iş modellerine uyum sağlamak: Yeni teknolojiyle beraber yeni emek harcama biçimleri de geliyor. Daha proaktif bir yaklaşıma geçiş, mevcut raporlama yapılarının, işletim prosedürlerinin ve vasıta setlerinin mühim seviyede tekrardan düşünülmesini gerektiren insanların, süreçlerin ve hızla gelişen teknolojinin uyumlaştırılmasını gerektirir. Proaktif operasyonların pozitif yönde tarafı, operatörlerin uygun şekilde uyum sağlayamaması sebebiyle sınırı olan olacaktır.ly.

Nesnelerin İnterneti, makine öğrenimi ve uç bilişim, kule altyapısının ayrılmaz bileşenleri haline geldikçe, Mobil Ağ Operatörleri kazançlı çıkacak çeşitli Avantajlar. MNO’lar, bu dönüştürücü teknolojileri tamamen benimseyerek ağlarının verimliliğini ve performansını artırabilir, yeni hizmetler ve uygulamalar sunabilir ve sürdürmek Hızla gelişen telekomünikasyon sektöründe rekabet pozitif yanları.