Внимание
Мы работаем в штатном режиме. Наши склады готовы поставлять оборудование клиентам из Российской Федерации несмотря на санкционные запреты ЕС и США. Оборудование в РФ ввозится легально благодаря новому законодательству с параллельным импортом. Звоните и уточняйте! Информация актуальна на 27.02.26В связи с участившимися случаями недобросовестной конкуренции обращаем ваше внимание, что мы не передаем персональные данные третьим лицам
Поиск по сайту
Прогнозирование и автоматизация
AI для прогнозирования и автоматизации в телекоме — это комплексная система, которая использует искусственный интеллект для предиктивной аналитики, автоматизации планирования сетей, обслуживания оборудования и снижения операционных затрат. Решение позволяет операторам связи переходить к полностью автономным, самоорганизующимся сетям, где большинство задач выполняется автоматически, а вмешательство человека требуется только в исключительных случаях.
Преимущества решения
- Сокращение простоев. Предиктивное обслуживание снижает аварийность и время восстановления сети до 50%.
- Рост эффективности. Автоматизация планирования и обслуживания снижает операционные затраты на 25% и увеличивает время безотказной работы на 9%.
- Экономия ресурсов. Оптимизация использования персонала, логистики и энергопотребления.
- Поддержка развития 5G и IoT. Гибкая архитектура для масштабирования и интеграции новых сервисов.
- Масштабируемость и автономность. Возможность построения полностью автономных сетей с минимальным вмешательством человека.
- Безопасность. Соответствие требованиям 152-ФЗ, хранение и обработка данных в РФ.
Этапы внедрения ИИ
1
Анализ задачи
Погружаемся в ваши бизнес-процессы, выявляем ключевые требования и цели.
2
Проектирование решения
Разрабатываем архитектуру, подбираем оптимальные технологии и оборудование.
3
Внедрение и настройка
Выполняем поставку, монтаж, интеграцию и тестирование решений под ключ.
4
Сопровождение
Обеспечиваем поддержку, обучение персонала и развитие инфраструктуры.
AI для прогнозирования и автоматизации объединяет следующие ключевые функции:
- Предиктивная аналитика. AI-модули анализируют данные с сетевого оборудования, сенсоров IoT и логов, выявляют паттерны, прогнозируют износ компонентов, сбои или перегрузки. Это позволяет заранее планировать техническое обслуживание, замену оборудования и оптимизацию ресурсов, предотвращая аварии и простои.
- Автоматизация планирования сетей. Система строит оптимальные планы развертывания и модернизации сетей (включая 5G), учитывая трафик, временные зоны, особенности регионов, исторические данные по сбоям и прогнозируемый спрос.
- Автоматизация обслуживания оборудования. AI отслеживает состояние сетевых элементов в реальном времени, сравнивает текущие параметры с историческими инцидентами, инициирует профилактические работы, а также использует дроны и видеонаблюдение с AI для инспекции вышек и линий связи.
- Снижение операционных затрат. Благодаря автоматизации и предиктивному анализу сокращаются расходы на аварийное обслуживание, логистику, персонал и энергопотребление. AI помогает оптимально распределять ресурсы, минимизировать простои и повысить эффективность всех бизнес-процессов.
- Интеграция с IoT и внешними источниками. Система использует данные от IoT-датчиков, погодных сервисов, внешних аналитических платформ для повышения точности прогнозов и адаптации к внешним условиям.
Программное обеспечение
| Категория | Примеры решений | Функционал |
|---|---|---|
| AI-платформы и инструменты | Nokia AVA, Huawei iMaster NCE, Ericsson Network Intelligence, ZeroStack ZBrain Cloud Management, Aria Networks, Sedona Systems NetFusion, IBM Netcool, МТС AI, Ростелеком Digital Analytics | AI/ML-оптимизация сетей, автоматизация управления, обнаружение аномалий, прогнозирование отказов |
| BI и аналитика | Power BI, Tableau, встроенные дашборды | Визуализация KPI, мониторинг производительности, аналитические отчёты |
| Интеграция | REST API, SNMP, NetFlow, gRPC, OSS/BSS, NOC/SOC | Интеграция с сетевыми и операционными платформами, централизованный мониторинг |
| Модули предиктивной аналитики | Python (scikit-learn, XGBoost), TensorFlow, PyTorch | Прогнозирование инцидентов, интеллектуальный анализ телеметрии, обучение моделей |
Подходящее серверное оборудование
| Компонент | Рекомендация / Пример модели | Назначение |
|---|---|---|
| CPU | 2× Intel Xeon Gold или AMD EPYC (16–32 ядер) | Обработка потоковых и аналитических данных |
| GPU | NVIDIA A100 или T4 | Ускорение инференса и обучения моделей машинного обучения |
| RAM | 128–256 ГБ DDR4/DDR5 | Хранение сетевых данных и выполнение аналитических задач |
| SSD | 2–4 ТБ NVMe, RAID 1/10 | Высокоскоростное хранение логов, моделей и промежуточных данных |
| Сетевые интерфейсы | 25–100 Гбит/с Ethernet | Обеспечение высокой пропускной способности и низкой задержки при передаче данных |
| Edge-устройства | Специализированные контроллеры | Локальная обработка данных на узлах доступа |
| Облачная инфраструктура | Yandex Cloud, VK Cloud, собственный ЦОД | Масштабируемость, отказоустойчивость, соответствие нормативным требованиям |
Примеры серверов для данного решения
Артикул: AS-4125GS-TNRT
GPU сервер Supermicro AS-4125GS-TNRT. Система DP AMD 4U с поддержкой до 8 графических процессоров PCIe с прямым подключением
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 9004
HDD:
2x 2.5" SATA, 8x 2.5" NVMe
Блок питания:
2200W
Артикул: AS-4124GS-TNR+
DP AMD, Dual-Root System with 8 GPUs
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 7002
HDD:
24x 2.5" SATA/NVMe
Блок питания:
2200W
Артикул: SYS-751GE-TNRT
DP rackmount tower 4-GPU workstation with closed-loop liquid cooling
Форм-фактор:
Tower
CPU:
Intel Xeon Scalable Gen4
HDD:
8x 2.5" NVMe/SAS/SATA
Блок питания:
2200W
Архитектура решения
1. Сбор и интеграция данных. Интеграция с сетевым оборудованием (SNMP, NetFlow, телеметрия), IoT-датчиками, OSS/BSS, внешними источниками (погода, аналитика).
2. Edge-обработка. Предварительная фильтрация и агрегация данных на edge-устройствах.
3. AI-ядро. Модули предиктивного обслуживания, автоматизации планирования, оптимизации ресурсов, анализа инцидентов.
4. BI-аналитика. Дашборды и отчёты для NOC, руководства, автоматизация алертов и рекомендаций.
5. Интеграция и автоматизация. API для связи с NOC/SOC, OSS/BSS, автоматизация изменений в конфигурации сети и планировании обслуживания.
6. Безопасность. Шифрование, аудит, хранение данных в РФ, соответствие 152-ФЗ.
Пример конфигурации для оператора 10 млн абонентов, 5000 базовых станций
| Компонент | Модель / Спецификация | Кол-во |
|---|---|---|
| Сервер | Supermicro AS -4124GS-TNR+ | 1 |
| CPU | AMD EPYC 7003 | 2 |
| GPU | NVIDIA A100 | 2 |
| RAM | DDR4 ECC | 256 ГБ |
| SSD | 8 ТБ SSD | 1 |
| Сеть | 25 Гбит Ethernet | |
| ПО | Nokia AVA или МТС AI Network Analytics, Power BI, Python ML-модули |
Внедрение: 3–6 месяцев, поэтапно (от пилота до полной автоматизации).
Артикул: AS-4124GS-TNR+
DP AMD, Dual-Root System with 8 GPUs
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 7002
HDD:
24x 2.5" SATA/NVMe
Блок питания:
2200W
Артикул: -
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 7002
HDD:
24x 2.5" SAS/SATA
Блок питания:
2200W
Корпус (размеры):
Высота: 178 мм, Глубина: 737 мм, Ширина: 437 мм
Кто уже применяет такие решения в России
В России AI-решения для прогнозирования и автоматизации активно внедряют ведущие телеком-операторы, такие как МТС, Ростелеком, МегаФон, Билайн и Tele2. Эти компании используют искусственный интеллект для мониторинга и оптимизации сетей, предиктивного обслуживания оборудования, автоматизации планирования и сокращения операционных расходов. Например, МТС применяет AI для прогнозирования технических инцидентов и оптимизации работы сетей, а Ростелеком развивает цифровые сервисы для анализа трендов и автоматизации управления инфраструктурой.
Такие решения позволяют операторам поддерживать высокое качество сервиса, быстро реагировать на инциденты и эффективно развивать инфраструктуру в условиях роста трафика и новых технологий.
