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O-RAN雲原生自動化的發展與挑戰

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本文整理並逐一說明目前電信產業雲原生轉型,可能會面臨到的眾多挑戰,此外,說明為何電信產業已經引入了雲原生技術,卻仍舊無法真正地享受到雲原生轉型所帶來的各項好處。期望鼓勵更多莘莘學子投入 O-RAN 領域研發新議題,以助我國在半導體領域之外,再創國際新巔峰! Cloud RAN Automation 發展的現況和議題 1. 命令式機制在 RAN Automation 中的缺點 目前,要實現 RAN Automation,會需要先制定用於優化 Policy 以及觸發執行 Policy 的門檻(threshold) 。這些 Policy 可以用來自動調整 Network Function 的 Configuration 參數,以俾提高網路的效能,或讓佈署在 O-Cloud 上的 NFs 可以根據資源的負載狀況自動進行 scale-out、scale-in。 但由於目前的 NFs 仍是採用經典的 CNF、VNF,因此需要撰寫 helm chart 或 docker compose 來執行用於優化 Policy。然而,helm chart 和 docker compose 這些工具都還屬於命令式機制(imperative programming),這是一種開發人員早已制定好,明確要求 RAN 需執行的步驟,而非根據即時情況自動做出的決定;綜合以上所述,我們了解目前要實現 RAN Close loop Automation ,可以說是非常繁瑣。 2. 採用 Helm chart 部署 RAN 的侷限性 使用 Helm chart 部署 O-RAN 時存在一些侷限性。例如 Helm chart 的可重複利用率較低,因為它通常是針對特定使用場景來定制的,而且通常只會在 Day 1 部署時使用。而 RAN 這種東西,是需要長期維護的,而且部署在不同的使用場景(Scenario) 的 RAN,就必須有不同的 Helm chart,並且當服務需要升級時,就還會需要使用另一組 Helm chart 來進行升級和管理。 以台灣任一電信業者為例,它們通常會需要佈署大量的 RAN(基地台)在不同地點,因此僅 Day 1 的部署就會生成大量的 Helm chart。並且隨著時間的推移,管理和維護這些 Helm chart 的成本都會變得非常高昂。 用熱力學的概念來總結的話,就是說,想用 He

生成式AI將電信業推向新紀元

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電信產業如何應用生成式 AI? 究竟電信產業該如何引入生成式 AI (Generative AI),來解決業界長久以來的痛點呢?秀吉現在就報給你知! 前言 這個學年來捷克訪問,無法實體參與  Google Cloud Summit Taipei ,但身為國外的 GDSC Lead ,進修和教學還是責無旁貸,畢竟人生的樂趣在學習,人生的收穫在於奉獻 www 所以就忙裡偷閒在國外補檔一下  Google Cloud Summit Taipei | (中華電信)解析 Next’23 最新雲端技術 ;可能是因為主題安排或是時間關係,這場演講比較像是產品成果發表,技術偏少。 但沒關係,本篇文章將科普電信業引入生成式 AI 的魅力在哪?,同時針對演講中提到的 Data Cloud 服務應用與挑戰 做進一步的說明和科普。 簡而言之,這是一篇科普文,所以即使你沒聽過演講也看得懂 (廢話結束,以下正文) 電信產業如何應用生成式 AI 電信產業究竟如何應用生成式 AI,主要可以分成兩大使用範例(Use Cases): Customer Automation (用戶自動化) Network Automation (網路自動化) 一般人經常使用到的生成式 AI,大多都是 大型語言模型 (Large language model;LLM) ,那麼隨著越來越多人的使用和媒體的炒作,民眾對生成式 AI 衍生服務的接受度也將逐漸增加,而這點對於電信業者來說,是個非常好的機會,為什麼我會這樣說呢?讓我們繼續看下去! Customer Automation(用戶自動化) 對於絕大部分天然呆的台灣用戶來說:「電信供應商的好壞,在於客戶服務!」 所以只要將客服的體驗優化好,萬事皆好談! 以中華電信為例,它擁有全台 90% 的固網業務以及 1300萬個門號用戶;對於一間擁有如此龐大用戶的電信業者,最重要的就是導入生成式 AI(如:語音辨識模型、對話模型),用來實現 用戶自動化(Customer Automation) ,和以下目標: 更快解決客戶遇到的問題 減少客服中心收到的來電 確保電信業真的有善用自家強大的科技技術,實現用戶個人化的電信服務 所以台灣四大電信業者正面臨一個龐大的機會,透過導入生成式 AI 實現用戶自動化,即可徹底改變現狀(例如:使用機器學習來分析客訴情況的描述、處理客戶查詢等問題),同