Wie man Vertrauen in autonomen Netzwerken aufbaut

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Automatisiertes Netzwerkverhalten überprüfen

Netzbetreiber streben autonome Netze an, um cloudnative, disaggregierte 5G-Infrastrukturen in einem Umfang zu verwalten, der manuell nicht mehr realisierbar ist. Gleichzeitig müssen sie strenge Service-Level-Agreements (SLAs) einhalten und die Betriebskosten senken. Der Fortschritt entlang des Reifegradmodells des TM Forums, von manuellen Abläufen (Stufe 0) bis hin zur vollständigen Autonomie (Stufe 5), umfasst Automatisierung, KI/ML-gestützte Entscheidungen und domänenübergreifende Orchestrierung. Jede Stufe birgt neue Risiken: die Automatisierung von Fehlern ohne Validierung, die Verstärkung fehlerhafter KI-Entscheidungen und die Verschlechterung des Kundenerlebnisses durch intransparente Automatisierung. Vor dem nächsten Schritt benötigen die Betreiber den Nachweis, dass die Funktionen der aktuellen Stufe wie gewünscht funktionieren. Selbstentwickelte Tools weisen jedoch häufig Mängel in der Reproduzierbarkeit auf und können Test-, Qualitätssicherungs- und Orchestrierungsereignisse nicht korrelieren.

Der Validierungsworkflow erstreckt sich über Labor-, Staging- und Live-Betrieb. Teams legen zunächst Leistungsbaselines fest und nutzen Traffic-Generierung, Fehlereinspeisung und Regressionstests, um die automatisierte Bereitstellung und Fehlerbehandlung zu bestätigen. Ereignisgesteuerte Workflows erfordern durchgängige Prüfungen über Domänengrenzen hinweg. Sobald KI/ML in geschlossene Regelkreise integriert ist, müssen Teams die Modellgenauigkeit, die Falsch-Positiv-Rate, die Drift und die CNF-Resilienz mithilfe synthetischer Anomalien testen. Hohe Autonomie erfordert Stresstests der domänenübergreifenden Orchestrierung über RAN, Core, Transport und Cloud hinweg, wobei Latenz, Jitter, Slice-Elastizität und SLA-Einhaltung gemessen werden. In Live-Netzwerken müssen kontinuierliche Tests und die Sicherstellung der Funktionsfähigkeit in geschlossenen Regelkreisen gewährleisten, dass Korrekturmaßnahmen den Dienst wiederherstellen. Unterstützt werden dies durch sichere Rollbacks, Compliance-Prüfungen und gestaffelte Releases.

Vertrauenswürdige Lösung zur Sicherung autonomer Netzwerke

Keysight bietet eine herstellerneutrale Validierungsebene, die sicherstellt, dass Automatisierung, KI und geschlossene Regelkreise zuverlässige Ergebnisse vom Labor bis zum Live-Betrieb in RAN, Kernnetz, Cloud und Transportnetz liefern. Die Emulation von Kern- und Mobilfunkverkehr validiert EPC- und 5G-Kernfunktionen, -Richtlinien und -Orchestrierung im Labor und in der Staging-Umgebung. Laborautomatisierung und Regressionstests integrieren kontinuierliches Testen in CI/CD-Pipelines. Die Validierung der CNF/VNF-Resilienz testet Cloud-native Workloads unter dynamischen Bedingungen, und die Emulation von Sicherheit und Bedrohungen bestätigt den Selbstschutz des Netzwerks. In Live-Netzwerken nutzt Keysight Active Service Assurance, einschließlich der VisionWorks Service Assurance Platform, virtuelle Testagenten, um Benutzerdienste zu emulieren, Latenz, Jitter und SLA-Erfüllung zu messen und validierte Daten an Orchestrierungs- und KI-Plattformen weiterzuleiten, um die Behebung von Störungen im geschlossenen Regelkreis zu verifizieren. Betreiber, die diesen Ansatz verwenden, haben 80 % der Störungsmeldungen automatisch diagnostiziert und Anomalien bis zu acht Stunden vor Ausfällen erkannt.
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