Vom Netzwerkmanagement zu autonomen Betriebsabläufen

Telekommunikationsnetze werden zunehmend softwaregesteuert, verteilt und dynamisch. Die Bereitstellung von 5G Standalone (SA), cloud-nativen Netzwerkfunktionen, Edge Computing und Network Slicing hat die betriebliche Komplexität in Kommunikationsnetzen erheblich erhöht.

Traditionelle Ansätze des Netzwerkmanagements wurden für Umgebungen entwickelt, in denen sich die Infrastruktur relativ langsam änderte und Netzwerkfunktionen auf dedizierten Hardwareplattformen implementiert wurden. Netzwerkbetriebszentren (NOCs) stützten sich stark auf manuelle Prozesse für Bereitstellung, Störungsmanagement, Konfigurationskontrolle und Leistungsoptimierung.

Moderne Netzwerke stellen eine andere Herausforderung dar. Virtualisierte Netzwerkfunktionen können über verteilte Cloud-Umgebungen hinweg automatisch instanziiert, skaliert und aktualisiert werden. Betreiber müssen gleichzeitig anspruchsvolle Anforderungen an Verfügbarkeit, Leistung, Resilienz, Sicherheit und Kundenerlebnis erfüllen.

Infolgedessen entwickeln sich Netzwerkbetriebe von manuellen Managementmodellen hin zu zunehmenden Automatisierungs- und Autonomiegraden.

Was ist Netzwerkmanagement?

Netzwerkmanagement umfasst die Prozesse, Systeme und Betriebsverfahren, die zur Überwachung, Konfiguration, Optimierung und Wartung der Kommunikationsinfrastruktur eingesetzt werden.

Zu den wichtigsten betrieblichen Verantwortlichkeiten gehören:

• Störungsmanagement
• Konfigurationsmanagement
• Leistungsmanagement
• Sicherheitsmanagement
• Dienstleistungssicherung
• Kapazitätsplanung

Viele dieser Aktivitäten entsprechen dem FCAPS-Framework und bieten einen strukturierten Ansatz für das Betriebsmanagement. Obwohl diese Disziplinen grundlegend bleiben, stellen die Ausmaße moderner Telekommunikationsnetze zunehmend hohe Anforderungen an die Betriebsteams.

Treiber des Wandels

Mehrere Entwicklungen in der Branche beschleunigen den Übergang zu autonomeren Betriebsabläufen:

• Bereitstellung von 5G-Standalone-Netzen
• Einführung cloud-nativer Netzwerkfunktionen
• Wachstum von Edge-Computing-Umgebungen
• Einführung von Network Slicing
• Ausbau von Open-RAN-Architekturen
• Zunehmende Vielfalt von Diensten und Anwendungen

Diese Entwicklungen schaffen Betriebsbedingungen, die große Mengen an Telemetrie, Alarmen, Leistungsindikatoren und Dienstleistungsdaten erzeugen. Manuelle Prozesse allein reichen oft nicht aus, um eine solche Komplexität effektiv zu bewältigen.

Grade der Netzwerkautomatisierung

Der Weg zu autonomen Betriebsabläufen verläuft typischerweise über mehrere Stufen.

Manuelle Abläufe

Ingenieure überwachen die Netzwerkleistung, untersuchen Störungen und führen direkt Korrekturmaßnahmen durch.

Automatisierte Abläufe

Routineaufgaben werden über vordefinierte Workflows und richtlinienbasierte Prozesse ausgeführt, darunter:

• Bereitstellung von Diensten
• Softwarebereitstellung
• Konfigurationsaktualisierungen
• Alarmkorrelation
• Erstellung von Störungstickets

Unterstützte Abläufe

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen unterstützen Betriebsteams durch das Erkennen von Mustern, die Vorhersage von Störungen und die Empfehlung von Behebungsmaßnahmen.

Autonome Abläufe

Closed-Loop-Automatisierungssysteme überwachen kontinuierlich die Netzwerkbedingungen, bestimmen geeignete Reaktionen und führen mit minimalem menschlichem Eingriff Korrekturmaßnahmen durch.

Vorteile autonomer Betriebsabläufe

Autonome Betriebsmodelle können Betreibern helfen:

• Die betriebliche Effizienz zu verbessern
• Dienstunterbrechungen zu reduzieren
• Die Störungsbehebung zu beschleunigen
• Die Ressourcennutzung zu verbessern
• Die Dienstleistungssicherung zu verbessern
• Die Skalierbarkeit des Netzwerks zu unterstützen

Wichtig ist, dass es bei Autonomie nicht darum geht, Ingenieure aus dem Netzwerkbetrieb zu entfernen. Stattdessen ermöglicht sie es qualifiziertem Personal, sich auf Optimierung, Planung und Dienstleistungsinnovationen zu konzentrieren, anstatt repetitive administrative Aufgaben zu erledigen.

Anforderungen an die Fähigkeiten

Da sich Betriebsmodelle weiterentwickeln, benötigen Telekommunikationsfachleute zunehmend Fachkenntnisse in:

• Netzwerkautomatisierung
• Orchestrierungsplattformen
• Cloud-native Architekturen
• Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
• APIs und Softwareintegration
• Datenanalytik
• Intent-Based Networking
• Closed-Loop-Automatisierung

Die Entwicklung dieser Fähigkeiten ermöglicht es Ingenieuren, effektiv an der Planung, Bereitstellung und dem Betrieb moderner Kommunikationsnetze mitzuwirken.

Mehr erfahren

Wray Castles Schulungsportfolio zu KI, Automatisierung und Orchestrierung bietet eine detaillierte technische Abdeckung von Netzwerkautomatisierung, Orchestrierung, KI-gestützten Betriebsabläufen und cloud-nativer Telekommunikationsinfrastruktur.

Entdecken Sie das Schulungsportfolio:
https://wraycastle.com/collections/ai-automation-orchestration-1

---

Die Rolle der künstlichen Intelligenz in Telekommunikationsnetzen

Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend in Telekommunikationsbetriebe integriert und unterstützt Aktivitäten wie Störungsvorhersage, Netzwerkoptimierung, Dienstleistungssicherung und Management des Kundenerlebnisses.

Moderne Kommunikationsnetze erzeugen enorme Mengen an Betriebsdaten. Netzwerkelemente, Anwendungen, Endgeräte und Dienste liefern kontinuierlich Telemetrie, Leistungsmessungen und Ereignisinformationen. Die Gewinnung betrieblicher Erkenntnisse aus diesen Daten ist zu einer erheblichen Herausforderung für Betreiber geworden.

KI bietet eine Reihe von Techniken, die große Datensätze analysieren, Muster erkennen und die betriebliche Entscheidungsfindung unterstützen können.

KI im Netzwerkbetrieb

Eine der am weitesten verbreiteten Anwendungen von KI ist die vorausschauende Wartung.

Traditionelles Störungsmanagement ist oft reaktiv. Ingenieure reagieren auf Alarme, nachdem ein Dienstleistungsproblem aufgetreten ist. KI-gestützte Systeme können historische Leistungsdaten analysieren und Indikatoren identifizieren, die auf zukünftige Geräteausfälle oder Leistungseinbußen hindeuten könnten.

Dies ermöglicht es Betriebsteams, Probleme zu beheben, bevor Kundendienste beeinträchtigt werden.

KI wird auch zunehmend eingesetzt in:

• Verkehrsvorhersage
• Kapazitätsplanung
• Netzwerkoptimierung
• Störungszuordnung
• Dienstleistungssicherung
• Energieoptimierung

Diese Anwendungen helfen Betreibern, die Netzwerkleistung zu verbessern und gleichzeitig zunehmend komplexe Infrastrukturumgebungen zu verwalten.

KI und 5G-Netze

Die Einführung von 5G hat die betriebliche Komplexität von Kommunikationsnetzen erhöht.

Funktionen wie:

• Network Slicing
• Cloud-native Architekturen
• Edge Computing
• Dynamische Ressourcenzuweisung

benötigen kontinuierliche Optimierung.

KI-gestützte Systeme können Netzwerkbedingungen in Echtzeit analysieren und Betriebsparameter anpassen, um Leistungsziele zu unterstützen, und helfen Betreibern, die Dienstleistungsqualität über verschiedene Anwendungsfälle hinweg aufrechtzuerhalten.

KI für das Kundenerlebnis

Das Management des Kundenerlebnisses ist ein weiterer Bereich, in dem KI zunehmend eingesetzt wird.

KISysteme können Daten zur Dienstleistungsnutzung, Kundeninteraktionen und Netzwerk-Leistungskennzahlen analysieren, um Trends und potenzielle Dienstleistungsprobleme zu erkennen.

Anwendungen umfassen:

• Automatisierter Kundensupport
• Überwachung der Dienstleistungsqualität
• Churn-Vorhersage
• Analyse des Kundenerlebnisses

Diese Fähigkeiten bieten Betreibern eine größere Transparenz über die Dienstleistungsparameter und Kundenergebnisse.

Die Bedeutung der Datenqualität

Eine erfolgreiche KI-Implementierung hängt von zuverlässigen Daten ab.

Betreiber müssen Prozesse für Folgendes etablieren:

• Datenerfassung
• Daten governance
• Datenvalidierung
• Sicherheits- und Datenschutzmanagement

Ohne hochwertige Daten können KI-Modelle unzuverlässige oder inkonsistente Ergebnisse liefern.

Fähigkeiten für KI-gestützte Abläufe

Telekommunikationsfachleute profitieren zunehmend von Kenntnissen in:

• Netzwerkautomatisierung
• Orchestrierungsplattformen
• Cloud-native Architekturen
• Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
• APIs und Softwareintegration
• Datenanalytik
• Intent-Based Networking
• Closed-Loop-Automatisierung

Die Entwicklung dieser Fähigkeiten ermöglicht es Ingenieuren, effektiv an der Planung, Bereitstellung und dem Betrieb moderner Kommunikationsnetze mitzuwirken.

Mehr erfahren

Wray Castles Schulungsportfolio zu KI, Automatisierung und Orchestrierung erklärt, wie KI in Telekommunikationsnetzen eingesetzt wird, und untersucht die Technologien, Architekturen und Betriebsrahmen, die intelligente Netzwerkbetriebe unterstützen.

Entdecken Sie das Schulungsportfolio:
https://wraycastle.com/collections/ai-automation-orchestration-1

---

Automatisierung, Orchestrierung und Zero-Touch-Netzwerke

Telekommunikationsanbieter setzen zunehmend Automatisierungs- und Orchestrierungstechnologien ein, um die wachsende Netzwerkkomplexität zu bewältigen. Die Bereitstellung von cloud-nativer Infrastruktur, virtualisierten Netzwerkfunktionen und 5G-Diensten hat den Bedarf an effizienten Betriebsabläufen erhöht, die in großem Maßstab operieren können.

Automatisierung und Orchestrierung bilden die Grundlage für fortschrittlichere Betriebsmodelle, einschließlich Zero-Touch-Netzwerken.

Was ist Netzwerkautomatisierung?

Netzwerkautomatisierung bezeichnet die Verwendung von Softwaretools und vordefinierten Workflows zur Ausführung betrieblicher Aufgaben ohne manuellen Eingriff.

Häufige Anwendungen umfassen:

• Bereitstellung von Diensten
• Softwarebereitstellung
• Konfigurationsmanagement
• Compliance-Prüfung
• Störungsbehebung

Automatisierung verbessert die Konsistenz, reduziert den manuellen Aufwand und hilft, betriebliche Fehler zu minimieren.

Was ist Orchestrierung?

Während sich die Automatisierung auf einzelne Aufgaben konzentriert, koordiniert die Orchestrierung mehrere automatisierte Prozesse über verschiedene Technologien und Betriebsdomänen hinweg.

Beispielsweise kann die Bereitstellung eines neuen Unternehmenskommunikationsdienstes Folgendes erfordern:

• Ressourcen des Funknetzes
• Konfiguration des Transportnetzes
• Kernnetzwerkfunktionen
• Ressourcen der Cloud-Infrastruktur
• Implementierung von Sicherheitsrichtlinien

Eine Orchestrierungsplattform koordiniert diese Aktivitäten über einen einzigen Workflow.

Intent-Based Networking

Intent-Based Networking führt eine höhere Ebene der betrieblichen Abstraktion ein.

Anstatt jeden einzelnen Konfigurationsschritt festzulegen, geben Betreiber das gewünschte geschäftliche oder netzwerkbezogene Ergebnis an.

Das System:

• Übersetzt die Absicht in Richtlinien
• Führt die erforderlichen Aktionen aus
• Validiert die Ergebnisse
• Stellt kontinuierliche Sicherstellung sicher

Dieser Ansatz vereinfacht das Management zunehmend komplexer Netzwerkumgebungen.

Auf dem Weg zu Zero-Touch Operations

Viele Telekommunikationsanbieter arbeiten durch Orchestrierung, intentbasierte Automatisierung und Closed-Loop-Sicherungsrahmen an höheren Graden betrieblicher Autonomie.

Zero-Touch-Betriebsmodelle sind darauf ausgelegt:

• Netzwerkbedingungen zu überwachen
• Anomalien zu erkennen
• Behebungsmaßnahmen zu bestimmen
• Korrekturmaßnahmen umzusetzen
• Ergebnisse zu überprüfen

mit minimalem menschlichem Eingreifen.

Vorteile von Automatisierung und Orchestrierung

Automatisierung und Orchestrierung können Organisationen helfen:

• Die betriebliche Effizienz zu verbessern
• Die Bereitstellung von Diensten zu beschleunigen
• Konfigurationsfehler zu reduzieren
• Die Dienstleistungssicherung zu verbessern
• Die betriebliche Konsistenz zu erhöhen
• Unterstützung großflächiger Netzwerkbereitstellungen

Diese Vorteile werden in 5G- und zukünftigen 6G-Umgebungen besonders wichtig.

Kompetenzentwicklung

Fachkräfte in der Telekommunikation benötigen zunehmend praktisches Verständnis für:

• Automatisierungsframeworks
• Orchestrierungsplattformen
• APIs
• Softwareintegration
• Cloud-native Netzwerke
• DevOps-Methoden
• KI-gestützte Betriebsabläufe

Diese Fähigkeiten werden zu grundlegenden Bestandteilen moderner Telekommunikationstechnik.

Mehr erfahren

Das Schulungsportfolio von Wray Castle zu KI, Automatisierung und Orchestrierung bietet detaillierte Einblicke in Automatisierungstechnologien, Orchestrierungsframeworks, Prinzipien des Zero-Touch-Networking und bewährte Verfahren im Betrieb.

Entdecken Sie das Schulungsportfolio:
https://wraycastle.com/collections/ai-automation-orchestration-1

---

Cloud-native Netzwerke und virtualisierte Infrastruktur

Cloud-native Architekturen werden zunehmend eingesetzt, um Netzwerkfunktionen der Telekommunikation in 5G- und aufkommenden 6G-Umgebungen bereitzustellen und zu verwalten.

Der Übergang von dedizierten Hardwaregeräten hin zu softwarebasierten Netzwerkfunktionen hat grundlegend verändert, wie Kommunikationsnetze entworfen, bereitgestellt und betrieben werden.

Das Verständnis cloud-nativer Infrastruktur ist daher zu einem wichtigen Wissensbereich für Fachkräfte in der Telekommunikation geworden.

Von physischen Geräten zu virtualisierten Netzwerken

Historisch gesehen stützten sich Telekommunikationsnetze auf dedizierte Hardwareplattformen, um bestimmte Netzwerkfunktionen bereitzustellen.

Dazu gehörten:

• Mobile Vermittlungssysteme
• Abonnentendatenbanken
• Plattformen zur Richtliniensteuerung
• Sicherheitsgateways

Die Einführung der Virtualisierung von Netzwerkfunktionen (NFV) ermöglichte es Anbietern, diese Funktionen als Software auf standardisierter Recheninfrastruktur bereitzustellen.

Dies erhöhte die Flexibilität und reduzierte gleichzeitig die Abhängigkeit von speziell angefertigter Hardware.

Was sind cloud-native Netzwerkfunktionen?

Cloud-native Netzwerkfunktionen (CNFs) stellen die nächste Stufe der Netzwerkevolution dar.

Anstatt große monolithische Anwendungen bereitzustellen, unterteilen cloud-native Architekturen die Funktionalität in kleinere Microservices, die in containerisierten Umgebungen betrieben werden.

Zu den Schlüsseltechnologien gehören:

• Container
• Kubernetes
• Dienstbasierte Architekturen
• CI/CD-Pipelines
• Container-Orchestrierungsplattformen

Diese Technologien ermöglichen eine flexiblere Bereitstellung und ein effizienteres Lebenszyklusmanagement von Netzwerkfunktionen.

Cloud-native und 5G-Kernnetze

Das 5G-Kernnetz wurde anhand von Prinzipien dienstbasierter Architekturen entwickelt.

Funktionen kommunizieren über APIs und können je nach betrieblichen Anforderungen dynamisch skaliert werden.

Diese Architektur unterstützt:

• Network Slicing
• Edge Computing
• Agilität bei der Bereitstellung von Diensten
• Ressourcenoptimierung

und ermöglicht es Anbietern, neue Dienste effizienter einzuführen.

Betriebliche Überlegungen

Cloud-native Umgebungen bringen neue Anforderungen an den Betrieb mit sich.

Fachkräfte in der Telekommunikation müssen Folgendes verstehen:

• Lebenszyklusmanagement von Containern
• Kubernetes-Administration
• Automatisierung und Orchestrierung
• Cloud-native Sicherheit
• Leistungsüberwachung
• Resilienz- und Wiederherstellungsmechanismen

Diese Disziplinen werden in modernen Netzwerkbetrieben zunehmend wichtiger.

Themen, die Fachkräfte in der Telekommunikation verstehen sollten

Zu den wichtigsten Wissensbereichen gehören:

• Container und Kubernetes
• Cloud-native Netzwerke
• CI/CD-Pipelines
• Dienstbasierte Architekturen
• Cloud-native Sicherheit
• Multi-Cloud-Bereitstellungsmodelle
• CNF-Lebenszyklusmanagement
• Infrastrukturautomatisierung

Die Entwicklung von Fachkenntnissen in diesen Bereichen unterstützt die effektive Beteiligung an der Bereitstellung von Netzwerken der nächsten Generation.

Mehr erfahren

Das Schulungsportfolio von Wray Castle zu KI, Automatisierung und Orchestrierung untersucht cloud-native Telekommunikationsarchitekturen, virtualisierte Infrastruktur, Containerisierung und bewährte Verfahren im Betrieb moderner Kommunikationsnetze.

Entdecken Sie das Schulungsportfolio:
https://wraycastle.com/collections/ai-automation-orchestration-1

---

Kompetenzen für die nächste Generation der Telekommunikation aufbauen

Telekommunikationsnetze entwickeln sich durch die Einführung von 5G Standalone, cloud-nativen Netzwerkfunktionen, KI-gestützten Betriebsabläufen, Automatisierung und aufkommenden Forschungsaktivitäten im Bereich 6G weiter.

Diese Entwicklungen verändern sowohl die Netzwerkarchitekturen als auch die Fähigkeiten, die für deren effektive Planung, Bereitstellung und den Betrieb erforderlich sind.

Während traditionelles Telekommunikationswissen weiterhin unerlässlich bleibt, benötigen Ingenieure zunehmend zusätzliche Fachkenntnisse in software-, cloud- und datengesteuerten Betriebsumgebungen.

Sich wandelnde technische Anforderungen

Moderne Telekommunikationsnetze kombinieren Technologien aus mehreren Disziplinen.

Netzwerkfachleute arbeiten heute möglicherweise mit Folgendem:

• Cloud-Plattformen
• Containerisierten Anwendungen
• APIs
• Automatisierungsframeworks
• Werkzeugen der künstlichen Intelligenz
• Plattformen für Datenanalysen

neben traditionelleren Telekommunikationstechnologien.

Diese Konvergenz schafft eine Nachfrage nach breiteren technischen Kompetenzen in Betrieb-, Ingenieur- und Architekturteams.

Wissensbereiche für moderne Telekommunikationsfachleute

Zu den wichtigsten Lernbereichen gehören:

• IP-Netzwerke
• Cloud Computing
• Virtualisierung von Netzwerkfunktionen (NFV)
• Cloud-native Netzwerkfunktionen (CNFs)
• Künstliche Intelligenz
• Automatisierung und Orchestrierung
• Datenanalyse
• Cybersicherheit
• 5G-Kernnetze

Ein praktisches Verständnis dieser Disziplinen unterstützt die effektive Beteiligung an modernen Telekommunikationsprojekten.

Warum Kompetenzentwicklung wichtig ist

Neue Betriebsmodelle bringen neue Verantwortlichkeiten mit sich.

Von Ingenieuren kann erwartet werden, dass sie:

• Netzwerktelemetrie interpretieren
• Automatisierte Workflows verwalten
• Cloud-native Anwendungen bereitstellen
• Betriebsdaten analysieren
• APIs integrieren
• KI-gestützte Betriebsabläufe unterstützen

Kontinuierliche berufliche Weiterbildung hilft sicherzustellen, dass Telekommunikationsteams weiterhin in der Lage sind, aufkommende Technologien und sich entwickelnde betriebliche Anforderungen zu unterstützen.

Telekommunikations- und Softwarekenntnisse kombinieren

Die zukünftige Telekommunikationsarbeitskraft wird zunehmend traditionelle Ingenieursexpertise mit softwareorientierten Fähigkeiten kombinieren.

Bereiche wie:

• Python-Programmierung
• Infrastrukturautomatisierung
• Cloud-Management
• DevOps-Praktiken
• Datenanalyse

werden in der gesamten Branche zunehmend relevanter.

Das Verständnis sowohl der Grundlagen der Telekommunikation als auch moderner Softwaretechnologien bietet eine solide Grundlage für zukünftige technische Rollen.

Mehr erfahren

Das Schulungsportfolio von Wray Castle zu KI, Automatisierung und Orchestrierung wurde entwickelt, um Fachkräften in der Telekommunikation ein praktisches Verständnis für KI-, Automatisierungs-, Orchestrierungs- und cloud-native Netzwerktechnologien zu vermitteln.

Das Portfolio unterstützt Ingenieure, Architekten, Betriebsspezialisten und Unternehmensleiter, die ihr Wissen über die Technologien vertiefen möchten, die zukünftige Kommunikationsnetze prägen.

Warum bei Wray Castle lernen?

Seit über 65 Jahren hilft Wray Castle Fachkräften in der Telekommunikation, die Fähigkeiten zu entwickeln, die erforderlich sind, um aufkommende Technologien zu verstehen und umzusetzen. Unsere Programme genießen das Vertrauen von Anbietern, Herstellern, Regulierungsbehörden und Unternehmen weltweit.

Entdecken Sie das Schulungsportfolio:
https://wraycastle.com/collections/ai-automation-orchestration-1