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      訂閱級 RAN 分析

      Uhana by VMware 關聯并豐富了來自移動網絡元素的大量流數據,從而在訂戶級別提供全面的洞察信息。通過使用 AI,Uhana 可以自動確定網絡問題的根本原因并提供修復建議。

      VMware Uhana

      為什么選擇 Uhana by VMware

      實時訂戶級別分析

      Uhana 可以分析流數據,為移動運營商提供實時的客戶體驗指標,使移動網絡運營商 (MNO) 可以實時了解每個訂戶的呼叫質量和數據性能。

      根據訂戶影響劃分優先級

      Uhana 可根據訂戶影響劃分警報優先級。該操作自動完成,使用機器學習來確定哪些問題將產生最大影響。

      自動分析根本原因

      Uhana 的 AI 平臺利用機器學習自動檢測、分類和定位移動網絡中的問題。在可能的情況下,該平臺會確定根本原因并提供修復建議。

      高分辨率 RAN 可見性

      由于平臺的精細可見性,Uhana 能夠發現新的網絡洞察信息,從而實時處理數百萬個事件并計算數百個性能 KPI。

      聚焦

      關于 Uhana 的 90 秒解說

      使用 Uhana 以超越平均水平,并提供客戶期望的新一代 5G 體驗。

      觀看視頻 

      Uhana by VMware 產品介紹

      Uhana 利用 AI 優化 4G 和 5G 網絡并提供新的服務。

      閱讀產品介紹 

      面向移動網絡的 AI

      Shekar Ayyar 和 Sachin Katti 探討 Uhana 分析可以為移動網絡運營商帶來的優勢。

      觀看視頻 

      IDC 技術聚焦

      IDC 關于通過分析洞察力和自動化充分實現 5G 投資價值的報告。

      下載報告 

      Uhana by VMware 的功能特性

      自動創建數據濃縮管道

      自動實時連接呼叫跟蹤事件(如建立和釋放過程),以及屬于同一用戶會話的無線電測量,以創建訂戶會話記錄。

      精細可見性

      利用 eNodeB 跟蹤數據來提供實時的精細訂戶級可見性,以快速分析 RAN 性能和利用率以及訂戶體驗質量。

      自動檢測突發事件

      Uhana 的 AI 警報管道能夠使用神經網絡在時間和空間上自動檢測和聚集訂戶級 KPI 的異常。

      警報的優先級

      警報的優先級基于影響分析(例如,有多少訂戶受到影響以及服務降級的重要性),以便可以相應地對響應劃分優先級。

      基于 AI 的根本原因分析

      系統會進一步分析每個警示,即確定根本原因(利用神經網絡分類器)并提供專門針對所確定根本原因的相關 KPI 和建議。

      運營商級別

      Uhana 能夠從數萬個蜂窩站點中攝取并分析數以百萬計的連續流事件,以獲得切實可行的洞察信息、預測和修復建議。

      云原生,基于容器

      Uhana AI 平臺是利用微服務體系架構的一流云原生應用。微服務基于 Docker 容器構建,可提供出色的恢復能力并支持橫向擴展。

      KPI 編寫器

      利用交互式 UI,運營商可以在幾分鐘內創建自定義 KPI,根據需要將多個指標組合在一起,從而節省數周的時間。

      用戶場景

      上行鏈路干擾檢測

      自動檢測上行鏈路干擾并對其進行分類(外部、無源互調、基礎架構),并根據受影響的訂戶類型和數量劃分優先級。

      干涉定位與三角測量

      使用搜索區域的優先級列表和熱圖可視化定位外部干擾。將干擾三角測量區域從數英里/公里減少到數據塊,從而節省數小時的偵察時間。

      下行鏈路吞吐量影響

      使用機器學習根本原因和影響分析算法來確定下行鏈路吞吐量不佳的原因是否與天線頻率的負載不平衡有關,以實現頻譜的最佳利用。

      CAPEX 優先級

      通過改進 RAN 優化工程提高有效頻譜容量。優先考慮可最大程度提高訂戶影響并減少 CAPEX 支出的網絡投資。

      降低 OPEX

      通過基于 AI 的 RCA、精細可見性和影響預測,自動進行 RAN 優化分析并提高 RAN 優化工程和運營的效率。

      面向數據科學家的自動化數據增強功能

      通過自動準備數據,將數據科學分析的周期縮短達 30%,為開發更高價值的功能騰出寶貴時間。

      常見問題解答

      Uhana by VMware

      什么是 Uhana by VMware?

      Uhana by VMware 是一款高級分析和 AI 解決方案,可提供實時網絡和訂戶分析。? 它使移動網絡運營商能夠改進其客戶體驗管理,優化其運營,自動檢測和分類干擾,預測未來問題,并提供適當的修復建議。? 所有這些都是為了以自動化的方式實現對移動網絡運營商 (MNO) 的高價值蜂窩網絡基礎架構的最佳控制。?

      為什么訪問精細遙測數據很重要?

      雖然移動網絡運營商雇傭了世界上許多最優秀、最聰明的技術人員和數據科學家,但即便如此,他們也受到了傳統 RAN 網絡分析和遙測技術狀況的限制。? 粗略的遙測數據將容量規劃和性能衡量限制為歷史分析。更糟糕的是,由于實際的網絡狀況發生在非常短的時間內(幾秒鐘和幾毫秒),因此任何源自粗略數據(幾分鐘)的應用性能、用戶體驗或網絡效率準則都將遭受“平均失明”和可見性嚴重受限的困擾。?

      什么是蜂窩網絡中的“平均失明”?

      當今的網絡控制器 SON 和 MME 在蜂窩站點級別以 15 分鐘為增量提供性能數據計數器。? 這意味著這 15 分鐘內的性能高峰和低谷將通過平均化進行平滑處理,并且可能不可見。?? 對于精確指導至關重要的網絡狀況將被平均值屏蔽,并對決策算法隱藏。? ?此外,MME 提供的數據處于某個蜂窩站點級別,并且不會向下鉆取到使用該蜂窩站點的特定訂戶。

      Uhana AI 平臺是如何工作的?

      Uhana AI 平臺從數以萬計的蜂窩站點提取并處理并發數據饋送,與用戶會話數據相關聯并計算實時關鍵績效指標 (KPI)。該數據與特定于應用的輸入和運營商指定的策略相結合,以提供前所未有的網絡可見性、異常檢測和預測性實時網絡智能,包括應用和/或 RAN 控制準則。

      Uhana by VMware 如何使移動運營商能夠利用深度學習和實時神經網絡?

      Uhana by VMware 應用突破性的深度學習技術,與特定于應用的輸入和運營商指定的策略相結合,以提供前所未有的網絡可見性、異常檢測和預測性實時網絡智能,包括應用和/或 RAN 控制準則。運營商能夠首次為應用開發人員提供 API 訪問權限,以訪問準確且精細的網絡智能以及預測性“假設分析”建模功能。該網絡智能可用于優化應用性能,顯著提高訂戶體驗質量,并結合現代基礎架構自動化平臺以編程方式控制 RAN。借助 Uhana,移動運營商針對可編程網絡服務平臺設定的愿景(超越連接)最終可以實現。

      Uhana by VMware 是否以 SaaS 模式提供?

      Uhana by VMware 由 VMware 作為托管的軟件即服務提供。它可以在運營商的云計算環境或公有云環境中運行。

      Uhana 可以在本地部署嗎?

      Uhana 可以在本地(或在公有云上)部署。? 典型的部署方案是將 Uhana 安裝在移動運營商的云計算環境中,但是可以通過 VPN 訪問門戶網站。Uhana 是作為一個利用微服務體系架構的云原生應用開發的。微服務基于 Docker 容器而構建,可提供出色的恢復能力并支持橫向擴展。這也允許將該平臺部署在裸機或虛擬機基礎架構上。

      Uhana 會影響我的 RAN 的性能嗎?

      不會,Uhana 不收集內聯數據,也看不到客戶的負載數據。Uhana 直接從 RAN 中的 eNodeB 和 MME 提取信息。? 數據是脫機收集的,因此對網絡性能沒有影響。? Uhana 通過實時位置數據和客戶數據(如 IMSI)豐富了此信息,可為移動運營商提供切實可行的洞察信息。

      是否提供設備分析?

      是。利用 eNodeB(以及未來的 gNodeB)跟蹤數據,Uhana 在蜂窩站點、扇區或 eNB/gNB 級別提供多供應商設備性能比較(跨不同設備型號和軟件版本),以了解不同設備如何運轉并影響網絡。? Uhana 還將自動建立設備性能基準并檢測由設備和 RAN 軟件升級引發的異常。相反,在將新的設備硬件或軟件引入網絡時,Uhana 將描述這種新硬件或軟件對 RAN 的性能影響。通過將設備分析輸出與 MME 和數據包內核跟蹤結合在一起,移動運營商可以進一步改善網絡運營和客戶體驗并加快問題排查速度,從而獲得更豐富的洞察信息。

      KPI 編寫器的優勢是什么?

      敏捷性。使用當前的運營商流程創建自定義 KPI 可能需要數周時間。Uhana 的 KPI 編寫器為移動運營商提供了一種簡化方法,可以快速創建分析用戶場景所需的新 KPI,并提供符合當前要求的指標。? 下拉選項使定義新的 KPI 變得更容易,并且可以組合多個指標來創建全面、定制的 KPI,以滿足各個運營商的要求。

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