광학 네트워크의 AI 응용 프로그램은 데이터 전송의 성능 및 신뢰성을 향상시키는 데 점점 더 중요 해지고 있습니다. 광 네트워크에서 AI/ML을 활용하여 네트워크 운영자는 더 높은 데이터 속도, 신뢰성 향상 및 운영 비용 감소를 달성 할 수 있습니다. AI는 전통적인 방법으로 달성 할 수없는 규모와 속도로 복잡한 네트워크를 관리 할 수 있습니다. 광학 네트워크 기술이 발전하고 데이터 수요가 증가함에 따라 AI의 역할은 더욱 확장되어 네트워크 설계, 운영 및 유지 보수의 혁신을 주도 할 것으로 예상됩니다.
광학 네트워킹을위한 가능한 AI/ML 애플리케이션은 무엇입니까?
네트워크 설계, 계획 및 최적화 :
• 트래픽 예측 : AI는 트래픽 패턴을 예측하고 수요를 충족시키기 위해 적극적으로 대역폭 할당을 조정하여 네트워크 리소스 사용을 최적화 할 수 있습니다.
• 경로 최적화 : 머신 러닝 알고리즘 네트워크 데이터를 분석하여 데이터 패킷의 가장 효율적인 경로를 결정하고자가 치유 네트워크 개념으로의 대기 시간 및 혼잡 운전을 줄입니다.
• 자체 구성 네트워크 : AI/ML을 사용하면 광학 네트워크가 새 장치가 추가되거나 트래픽 변경이 감지 될 때 자동으로 스스로 구성 할 수 있습니다.
• 자원 할당 : AI/ML은 파장 및 대역폭과 같은 네트워크 리소스를 동적으로 할당하여 현재 네트워크 조건 및 수요를 최적화합니다.
실패 예측 :
• Net
사전 복원을위한 이상 탐지 : AI/ML 시스템
적응 형 전송 시스템 :
• 변조 형식 조정 : AI/ML은 신호 품질 및 채널 손상과 같은 실시간 네트워크 조건을 기반으로 데이터 전송에 대한 최적 변조 형식을 선택할 수 있습니다.
• 전력 레벨 최적화 : AI/ML 알고리즘은 광학 신호의 전력 레벨을 조정하여 효율적인 전송을 보장하면서 간섭 및 크로스 토크를 최소화합니다.
실제 네트워크에서 배우십시오 :
• 네트워크 데이터 해석 : AI/ML 기술은 광학 시간 도메인 반사계 (OTDR) 및 ONM 원시 데이터로부터 건설적인 데이터 해석을 제공합니다.
전송 품질 (QOT) 추정 :
• QOT 예측 : AI 모델은 다양한 네트워크 매개 변수를 기반으로 새로운 연결에 대한 전송 품질을 예측하여 SLA (서비스 수준 계약)가 충족되도록하는 데 도움이됩니다.
실제 네트워크에서 배우십시오 : 자동 OTDR 이벤트 인식실제 네트워크 응용 프로그램에서 Learn을 자세히 살펴 보겠습니다. 광학 전문가는 OTDR 추적을 분석하여 섬유 링크의 결함을 식별하고 전송 품질을 보장합니다. 이것은 특정 장치의 오작동의 흔적 또는 파손 섬유, 나쁜 커넥터 또는 구부러진 섬유와 같은 오류의 위치를 나타내는 이벤트 서명을 검사함으로써 달성됩니다. OTDR 시스템은 섬유의 한쪽 끝에서 짧은 레이저 펄스를 주입하고 동일한 위치에서 포토 디오드로 백스카트 및 반사광을 측정하여 작동합니다. 이 과정의 결과는 섬유를 따라 거리의 함수로서 광 전력의 그래픽 표현 인 OTDR 트레이스 (IE)라고합니다. 전형적인 예는 아래 그림 에보 고됩니다.
여러 이벤트가있는 OTDR 추적의 그림. 텍스트 주석은 이러한 이벤트의 근본 원인을 설명합니다..
이제 최근 자동 이벤트 감지 AI/ML 알고리즘을 사용하여 시간이 많이 걸리고 지루한 인간 검사를 우회 할 수 있습니다. 응용 프로그램은 아래와 같은 다양한 이벤트 패턴을 이해하고 인식하도록 "교육"됩니다.
알고리즘을 "훈련"하는 데 사용 가능한 패턴.
AI/ML 이벤트 인식 인식은 시각적 인식 프로세스입니다. AI/ML은 수학적 OTDR 분석이 찾을 수없는 이벤트를 볼 수 있습니다. 이로 인해 사용자가 광섬유가 문제를 해결하기 위해 문제가있는 곳에 추정 할 수있는 매우 강력한 분석이 발생합니다.
AI/ML의 예는 사용자에게 "이벤트"를 설명합니다.
광 네트워크 관리를 간소화하고 단순화합니다인지 네트워크는 네트워크 관리를 위해 특별히 조정 된 AI 애플리케이션의 하위 집합으로, 데이터를 수집하고, 학습하고, 전략을 수립하고, 결정을 내리고, 적절한 조치를 실행할 수 있습니다. 머신 러닝 알고리즘은이 접근법의 초석이며, 네트워크 동작에 대한 심층적 인 통찰력을 제공하여 운영자는 네트워크 최적화를위한 정보에 대한 효율적인 결정을 내릴 수 있습니다.
이러한 원칙은 광학 네트워크와 동일하며 네트워크 최적화, 사전 예방 네트워크 복구 및 네트워크 조건의 향상된 분석을 포함한 다양한 사용 사례를 잠금 해제합니다. 우리는 AI와 ML을 네트워크 관리에 통합하는 초기 단계에 있지만 잠재력은 부인할 수 없습니다. AI 및 ML 도구는 네트워크 운영자에게 귀중한 자산을 제공하여 효율성과 신뢰성의 상당한 발전을 약속합니다.