03.06.2020

Traffic- und QoE Management unter erschwerten Bedingungen

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Traffic- und QoE Management unter erschwerten Bedingungen

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In Krisenzeiten sehen sich Service Provider gerade dann schwierigen Bedingungen ausgesetzt, wenn ihre Kunden am stärksten von Telekommunikationsdiensten abhängig sind. Wenn die Menschen gezwungen werden ihren Alltag anders zu gestalten als bisher kann es passieren, dass das Verkehrsaufkommen in Netzwerken zu Zeiten und an Orten sprunghaft ansteigt, an denen es bisher eher 'ruhig' gewesen ist.

 

Bill Hogg (ehemaliger AT&T, President Technology Operations) und Ken Gold (EXFO Director Test, Monitoring & Analysis Solutions) werden in unserem Webinar diskutieren, wie Automatisierung genutzt werden kann, die hohe Performance eines Netzwerkes unter schwierigen Bedingungen aufrechtzuerhalten und welche Rolle sie bei 5G Rollouts spielen wird.

 

Bewältigung der deutlich höheren Auslastung der Netzwerke und der steigenden Anzahl an Alarmen.

In den ersten Monaten des Jahres 2020 stieg der Datenverkehr in vielen Regionen weltweiit um 50%. Wifi-Anrufe nahmen z.B. in den USA um 76% zu, was eine zusätzliche Belastung für Privatkunden-Netzwerke darstellte und gleichzeitig die Anrufqualität beeinträchtigte. Die daraus resultierenden abnormalen und dynamischen Verkehrsmuster erzeugen immer noch eine Flutwelle an Alarmen und überfordern den Netzwerkbetrieb, der aufgrund der aktuellen Situation eher aus der Ferne arbeitet und nur begrenzten Zugang zu wichtigen Daten und 'Collaboration Tools' hat.

 

Die Aufrechterhaltung von 'Quality of Service' (QoS) und 'Quality of Experience' (QoE)

Die Aufrechterhaltung der Performance unter den gegenwärtigen Bedingungen erfordert eine neue, schnelle und automatisierte Art und Weise der Erkennung, Bewertung und Lösung von Problemen, die sich negativ auf den Kunden auswirken oder gar zu großflächigen Ausfällen führen können. Wenn Datenverkehr und Nutzerverhalten nicht mehr mit einfachen Schwellwerten und gemittelten KPIs erfasst werden kann, können Streaming KI-gestützte Analysen eingesetzt werden, um Auswirkungen und das individuelle Kundenerlebnis in Echtzeit zu erfassen.

 

Nehme an unserem Webcast teil um zu erfahren:

  • Wie 'Machine-Learning' Methoden angewandt werden können um den Netzwerkbetrieb optimal zu unterstützen und gezielt die richtigen Maßnahmen zu ergreifen, die zur bestmöglichen User Experience - und zu besten Geschäftsergebnissen - unter extremen Bedingungen führen.
  • Wie führende Service Provider die hohe Performance Ihrer Netzwerke mit dieser Technik durch Früherkennung und proaktive Konfliktentschärfung aufrechterhalten konnten.
  • Wie Bill Hogg (ehemaliger President-Technology Operations, AT&T) den Sachverhalt beurteilt und meint, dass die aktuellen Trends nur ein Vorgeschmack dessen sind, was passieren wird, wenn 5G ausgerollt wird und Geräte die Hauptkonsumenten des mobilen Netzwerkes darstellen werden.

 

 

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