5G와 기하급수적인 데이터 증가의 과제

5G용 데이터 저장소를 분석하는 것은 복잡할 필요는 없지만 5G가 출시됨에 따라 도착할 데이터의 맹공격에 대비하기 위해 지금 조치를 취해야 합니다.

모든 것이 연결된 유비쿼터스 스마트폰의 세계에서 이동통신사는 유틸리티가 되었습니다. 이로 인해 상호 작용 및 네트워크 품질을 개선하는 통찰력을 제공하기 위해 계속 증가하는 데이터를 사용하여 고객에게 더 나은 서비스를 제공함으로써 눈에 띄기 위한 치열한 경쟁이 벌어졌습니다.

그러나 통신 사업자의 데이터 저장소가 너무 방대해지고 있기 때문에 이 정보를 실행 가능한 통찰력으로 전환하는 것이 주요 과제입니다. 이 문제는 차세대 5G 네트워크가 전 세계적으로 출시되기 시작하면서 훨씬 더 악화될 것입니다.

참조: 향후 5년 동안 5G IoT 매출 급증

어떻게 상황이 이렇게 나빠졌고 5G의 독립형 버전이 고대역폭, 저지연 애플리케이션의 호스트를 가능하게 하기 전에 이 문제를 해결하기 위해 무엇을 할 수 있습니까?

대부분의 문제는 역사적입니다. 통신 회사는 방대한 양의 정보를 수집했지만 이러한 방대한 데이터를 처리하도록 설계되지 않은 시스템의 사일로에 있는 경우가 많으며 운영자는 지금까지 이를 관리하고 분석하는 데 어려움을 겪었습니다. 복잡한 쿼리는 너무 오래 걸리고 고객 사용 패턴이나 네트워크 과부하에 대한 통찰력을 얻으려는 시도는 말할 것도 없이 실망스럽습니다.

결과:통신 제공업체는 중요한 데이터 중 일부만 분석하고 있습니다.

5G가 여러 개의 새로운 애플리케이션을 가능하게 할 예정이므로 이러한 문제는 더욱 커질 것입니다. 더 많은 데이터가 있을 것이며 5G 기술은 그 어느 때보다 훨씬 더 빠르게 정보가 들어오는 것을 보게 될 것입니다.

5G:네트워크 관리 및 실행 방식의 혁명

5G는 또한 모바일 네트워크가 관리되고 실행되는 방식에 대한 정밀 검사를 나타냅니다. SDN(소프트웨어 정의 네트워킹) 및 NFV(네트워크 기능 가상화) 형태의 가상화가 이미 경쟁에 뛰어들어 모바일 운영자에게 더 많은 제어 권한을 부여하고 문제가 발생할 때 동적으로 조치할 수 있습니다.

5G에서 이동통신 사업자는 다양한 사용 사례 또는 서비스 품질(QoS) 요구 사항에 따라 네트워크를 '슬라이스'하는 기능인 '네트워크 슬라이싱'도 도입할 계획입니다. 분석을 위해 데이터에 액세스할 수 없거나 관련성을 부여하기 위해 분석하는 데 너무 오랜 시간이 걸리는 경우 네트워크를 슬라이싱하는 것은 추측이 됩니다.

복잡성에 더해 5G는 연간 제타바이트의 데이터를 생성하는 사물 인터넷(IoT) 장치의 급증을 보게 될 것입니다. 이것은 네트워크에 압력을 가하여 잠재적으로 네트워크 과부하를 초래하는 동시에 데이터를 저장소에 통합하는 것을 훨씬 어렵게 만듭니다.

동시에 자율 차량 및 원격 수술과 같은 많은 IoT 애플리케이션은 '미션 크리티컬'한 것으로 간주됩니다. 문제가 발생하면 생명이 위태로워지기 때문입니다. 데이터를 관리하고 활용하여 이러한 서비스를 뒷받침하는 네트워크가 가능한 한 강력하도록 하는 책임은 운영자에게 있습니다.

오래된 레거시 데이터 웨어하우스 및 기타 데이터 관리 기술은 이러한 엄청난 양의 데이터를 처리하기에 충분하지 않으며, 5Gdraws의 독립형 버전이 가까워질수록 문제는 증가할 것입니다. 사업자는 이제 네트워크 요구 사항과 데이터 저장을 관리하고 테라바이트가 아닌 페타바이트의 데이터를 처리하고 적절하게 분석하는 방법을 배워야 합니다.

5G 데이터 문제 해결

5G 데이터 문제를 해결하면 엄청난 이점을 얻을 수 있습니다. 이동통신 사업자가 데이터에서 귀중한 통찰력을 얻을 수 있을 때 고객 경험을 향상하고 고객 이탈을 줄이는 동시에 문제 해결을 개선하고 네트워크 용량과 수요를 보다 빠르고 정확하게 예측할 수 있습니다.

방대한 양의 데이터에서 귀중한 통찰력을 얻는 한 가지 방법은 데이터 가속 플랫폼을 사용하는 것입니다. 이러한 플랫폼은 통신 회사가 최대 10배까지 압축하고 매우 빠르게 분석할 수 있도록 하여 데이터가 테라바이트 또는 페타바이트의 정보로 구성되어 있는 경우에도 작동합니다.

결과는 스스로를 말해줍니다. 전통적인 음성 및 데이터 수익 감소로 압박을 받고 있는 시장에서 비용을 절감하면서 더 나은 QoS 및 고객 서비스를 제공하는 데 도움이 필요한 이스라엘의 선두 통신 사업자인 Cellcom의 예를 들어 보십시오.

Cellcom은 가속화된 데이터 웨어하우스를 사용하여 매일 기록되는 수십억 개의 원시 기지국 이벤트를 분석하여 고객 경험을 개선하고 네트워크 문제를 식별했습니다. 이러한 이동의 결과로 Cellcom QoS 엔지니어는 이제 사용하기 쉬운 대시보드에서 네트워킹 문제를 찾아내고 해결할 수 있습니다. 그들이 식별한 첫 번째 문제 중 하나는 한 매크로셀에서 다른 매크로셀로의 하드 핸드오버로 인해 발생하는 높은 드롭률이었습니다. 이 데이터를 사용하여 이제 회사는 문제가 있는 셀에 대한 전화 끊김을 90% 줄였습니다.

또 다른 예로는 태국 최대 이동통신 사업자 AIS가 있습니다. 탁월한 고객 경험을 제공하여 차별화하고 싶었습니다. 그러나 이를 위해서는 수십억 개의 고립된 데이터 기록을 개선된 네트워크 관리 및 고객 서비스로 변환할 수 있어야 했습니다.

이전에 AIS는 증가하는 데이터 볼륨을 지원할 수 없고 준비 시간이 필요하여 드릴다운을 제한하는 레거시 데이터 웨어하우스 솔루션을 사용했습니다. 이를 대체하기 위해 AIS는 분석을 가속화하고 새로운 고객 통찰력을 제공하기 위해 데이터 가속화 플랫폼을 구현했습니다.

새로운 시스템을 통해 AIS는 데이터 저장소의 훨씬 더 많은 부분을 분석하여 종합적인 개요가 아니라 고객에 대한 자세한 그림을 얻음으로써 제품을 강화할 수 있습니다.

가치 있는 통찰력으로 데이터 전환

이러한 예에서 알 수 있듯이 운영자는 올바른 전략, 기술 및 전문 지식을 결합하여 데이터를 관리하고 QoS 향상을 위한 경쟁 우위로 전환할 수 있습니다. 5G의 독립형 버전이 곧 출시되고 통신 사업자에게 더 많은 세금을 부과할 여러 애플리케이션과 함께 지금 조치를 취해야 합니다. 이는 COVID-19 전염병이 시작되기 전에 긴급한 조치였으며, 사람들이 집에서 일하면서 새로운 트래픽이 급증함에 따라 네트워크에 대한 최적의 수준의 통찰력을 보장하고 가동 중지 시간을 방지하기 위해 그 어느 때보다 필요합니다.

5G 변환의 기반으로서 통신 사업자는 데이터에 액세스할 수 있는 사람을 조사하여 최상의 전략을 마련해야 합니다. 가시성에 관한 것입니다. 어떤 데이터가 어디에 있는지, 누가 제어하는지, 데이터가 어떻게 설정되는지 이해하는 것입니다. 어떻게 여러 매장의 데이터를 한 위치에 연결하고 거기에서 분석을 수행할 수 있습니까?

그들은 조직 전체에서 데이터를 통합하고 관리하는 방법을 평가하여 데이터에 액세스할 수 있을 뿐만 아니라 분석할 수 있는지 확인해야 합니다. 5G용 데이터 저장소를 분석하는 것은 복잡할 필요는 없지만 5G의 광범위한 출시와 함께 제공될 데이터의 맹공격에 대비하기 위해 올바른 전략을 수립하기 위한 조치를 지금 취해야 합니다.