L'impact de la NWDAF sur les télécom : adoption d'une l'analyse des données compatible avec tous les fournisseurs

La fonction d'analyse des données réseau (NWDAF) est une composante clé des réseaux 5G. Elle permet de collecter les données, de les analyser et d'en faire ressortir des informations précieuses pour les prestataires de services. La NWDAF est compatible avec tous les fournisseurs et offre une vue non biaisée sur les performances du réseau. Les télécom gagnent ainsi en visibilité en allant au-delà des cas d'utilisation classiques.

Face à la complexité croissante des réseaux, les prestataires de services ont besoin de données non biaisées et précises pour prendre des décisions avisées. Ils sont donc à la recherche d'une analyse des données qui soit compatible avec tous les fournisseurs. Bonne nouvelle : les données fournies par la NWDAF constituent l'une des sources les plus riches au monde.

En prenant des décisions basées sur les données, les prestataires de services peuvent optimiser les performances du réseau, améliorer l'expérience client et se démarquer sur un marché concurrentiel. La NWDAF décuple les possibilités qui s'offrent à eux et leur permet de proposer de nouvelles offres commerciales, avec des services et des produits innovants.

De nouveaux horizons grâce à la NWDAF

L'introduction de la NWDAF apporte une petite révolution dans le secteur et le marché de la connectivité. Aujourd'hui, la connectivité est présente dans de nombreux aspects de notre vie quotidienne. Or, la NWDAF peut apporter de grands bouleversements dans la façon dont les secteurs associés fonctionnent. Parmi les marchés qui bénéficieront d'une connectivité et d'une analyse des données améliorées, citons notamment :

• La santé et les services médicaux : l'amélioration de la connectivité et de l'analyse profitera notamment à la télémédecine, au monitoring des patients à distance et au diagnostic fondé sur des données.
• La logistique et la livraison : l'amélioration de la connectivité permettra d'optimiser la planification des itinéraires, la gestion des flottes et le suivi en temps réel des expéditions.
• Fabrication : l'amélioration de la connectivité et de l'analyse des données favorisera une automatisation plus intelligente, une maintenance prédictive et une gestion efficace de la chaîne logistique.
• E-commerce : avec une connectivité plus rapide et plus fiable, les avantages sont nombreux : meilleure expérience de shopping en ligne, meilleure gestion des stocks et personnalisation des campagnes marketing.
• Villes intelligentes : qui dit meilleure connectivité, dit meilleure gestion de la circulation, meilleure gestion des déchets et renforcement des systèmes de sécurité publique.
• Agriculture : l'agriculture de précision, l'irrigation automatisée et le monitoring des cultures profiteront d'une connectivité améliorée et d'informations basées sur les données.
• Éducation : l'amélioration de la connectivité favorisera un apprentissage à distance plus efficace, la mise en place de salles de classe virtuelles et une meilleure collaboration entre étudiants et enseignants.
• Gestion énergétique : les réseaux intelligents et les systèmes à faible consommation peuvent être mieux gérés grâce à une meilleure connectivité et à une meilleure analyse des données.
• Transport : les véhicules autonomes, les véhicules connectés et les systèmes de circulation intelligents bénéficieront d'une connectivité améliorée et d'informations basées sur les données.
• Divertissement : une meilleure connectivité contribuera à faire progresser les services de streaming, la réalité augmentée, la réalité virtuelle et le jeu en ligne.

Ce ne sont là que quelques exemples des nombreux marchés qui peuvent profiter d'une meilleure connectivité et d'une analyse des données améliorée grâce à la NWDAF. Étant donné que la technologie continue à évoluer, il est probable que d'autres secteurs soient concernés par les changements apportés par l'amélioration de la connectivité et les informations basées sur les données.

Comprendre la NWDAF

La NWDAF est une composante essentielle de l'architecture d'un réseau 5G, conformément à la définition du 3rd Generation Partnership Project (3GPP) et de l'Institut européen des normes de télécommunications (ETSI). La NWDAF est chargée de collecter, de traiter et d'analyser les données réseau de différentes fonctions réseau pour étayer les processus de prise de décision concernant la gestion et les opérations de réseau. L'objectif principal de la NWDAF est d'améliorer les performances du réseau, d'optimiser la répartition des ressources et d'améliorer l'expérience utilisateur en fournissant des informations et des prédictions intelligentes.

Composants clés et architecture de la NWDAF

L'architecture de la NWDAF est constituée de plusieurs composants clés qui fonctionnent de pair pour collecter, traiter et analyser les données réseau. Parmi ces composants, citons :

• Collecte de données
• Traitement des données
• Moteur d'analyse
• Interface de communication
• Sécurité et vie privée

En conclusion, la NWDAF est un élément crucial de l'architecture d'un réseau 5G. Elle permet aux opérateurs réseau d'optimiser les performances et d'offrir aux utilisateurs des expériences de qualité. En s'appuyant sur les descriptions de la NWDAF par le 3GPP et par l'ETSI et en adoptant des solutions comme la mise en œuvre de la NWDAF de Wilab.io, les opérateurs peuvent s'assurer que leurs réseaux 5G sont monitorés, gérés et optimisés avec efficacité pour répondre aux exigences de l'ère numérique moderne.

Le rôle de l'analyse des données compatible avec tous les fournisseurs dans la NWDAF

L'analyse des données compatible avec tous les fournisseurs est le processus qui consiste à analyser les données sans qu'aucun fournisseur ni aucune technologie spécifique n'exerce d'influence. Concrètement, cela signifie que l'analyse se base uniquement sur les données qui ont été collectées sur le réseau, sans qu'il y ait de traitement préférentiel ni de biais à l'égard d'une solution ou d'un produit d'un fournisseur spécifique. En faisant preuve d'impartialité et d'indépendance, l'analyse des données compatible avec tous les fournisseurs fournit une vue non biaisée des performances du réseau. Ainsi, les opérateurs réseau peuvent prendre des décisions avisées sur la base de données précises et fiables.

Des données précises et non biaisées pour la gestion réseau

Dans le cadre de la gestion réseau, il est essentiel de disposer de données précises et non biaisées pour que les opérateurs réseau puissent identifier les problèmes potentiels, optimiser les performances du réseau et prendre des décisions stratégiques concernant la répartition des ressources et les mises à niveau du réseau. Une solution propre à un fournisseur spécifique peut renvoyer des résultats biaisés ou masquer des imperfections dans les technologies qu'elle utilise. Les opérateurs réseau ont alors une vue déformée des performances de leur réseau. Résultat : ils risquent de prendre des décisions qui ne sont pas optimales, pouvant potentiellement nuire à l'expérience utilisateur.

Une analyse des données compatible avec tous les fournisseurs apporte aux opérateurs les avantages suivants :

1. Évaluer avec précision les performances du réseau et identifier les possibilités d'amélioration
2. Prendre des décisions avisées concernant les mises à niveau du réseau, la répartition des ressources et la planification de la capacité
3. Évaluer l'efficacité des différentes solutions et technologies pour choisir celles qui conviennent le mieux au réseau
4. Détecter les problèmes et goulots d'étranglement potentiels avant qu'ils ne s'aggravent, ce pour garantir une expérience fluide aux utilisateurs

L'intégration de l'analyse des données compatible avec tous les fournisseurs dans la NWDAF

Pour tirer le meilleur parti de l'analyse des données compatible avec tous les fournisseurs, les opérateurs réseau peuvent l'intégrer dans la NWDAF. Pour cela, ils doivent :

1. Incorporer les outils et algorithmes d'analyse des données compatible avec tous les fournisseurs dans le moteur d'analyse de la NWDAF pour s'assurer que les informations et les prédictions générées soient précises et non biaisées
2. Utiliser des normes ouvertes et des API pour collecter les données venant de différentes fonctions réseau, indépendamment du fournisseur ou de la technologie ; la NWDAF pourra ainsi analyser l'ensemble du réseau, et non pas uniquement quelques solutions spécifiques d'un fournisseur
3. Collaborer avec des fournisseurs de solutions d'analyse des données compatibles avec tous les fournisseurs afin d'avoir accès à leur expertise et à leurs connaissances, et de là, améliorer les capacités globales de la NWDAF

En combinant la puissance de la NWDAF à l'analyse des données compatible avec tous les fournisseurs, comme Elastic, les opérateurs réseau obtiennent une vue exhaustive et non biaisée des performances de leur réseau. Ils prennent ainsi de meilleures décisions, optimisent leur réseau et améliorent l'expérience utilisateur.

Cas d'utilisation :

• Amélioration des performances et de l'efficacité du réseau
• Amélioration de l'expérience et de la satisfaction des clients
• Plus grande agilité au niveau de la prise de décision et de la répartition des ressources
• Maintenance prédictive pour renforcer la fiabilité du réseau
• Équilibrage des charges et optimisation du trafic
• Détection et prévention des fraudes
• Découpage réseau pour des services différenciés
• Sécurité avancée et protection de la vie privée

Résumé

La NWDAF apporte des changements significatifs en proposant une analyse des données non biaisée et compatible avec tous les fournisseurs, qui permet aux secteurs de prendre des décisions avisées en fonction des données. Résultat : des performances réseau optimisées, des services innovants et une expérience utilisateur optimale.

Auparavant, il était compliqué d'avoir des données précises et impartiales sur lesquelles se baser. Mais désormais, grâce à la NWDAF, les possibilités qui s'offrent aux secteurs sont nombreuses, et ils peuvent façonner le futur différemment. Avec l'évolution de la technologie, l'intégration de l'intelligence artificielle, du Machine Learning, des solutions d'analyse basées sur le cloud et des technologies émergentes viendra bouleverser un peu plus les secteurs. Elle favorisera la collaboration intersectorielle et la normalisation, tout en transformant la façon dont nous vivons et nous travaillons.

Regardez le webinar Improving visibility into modern telco networks ou lisez l'article Elastic pour les télécommunications pour en savoir plus.