Nokia और Databricks का उद्देश्य यह साबित करना था कि एक सामान्य डेटा प्लेटफॉर्म विभिन्न क्लाउड वातावरणों या ऑन-प्रिमाइसेस इन्फ्रास्ट्रक्चर पर समान रूप से काम कर सकता है, जिससे कोड को फिर से लिखे बिना लगातार AI डिप्लॉयमेंट संभव हो सके ।

रीयल-टाइम परफॉरमेंस मैनेजमेंट टेस्ट

दोनों कंपनियों की इंजीनियरिंग टीमों ने एक चुनौतीपूर्ण उपयोग मामले पर ध्यान केंद्रित किया: रीयल-टाइम परफॉरमेंस मैनेजमेंट। उन्होंने क्लाउड में टियर-1 ऑपरेटर आवश्यकताओं के पैमाने पर एनालिटिक्स इंजेशन का अनुकरण किया। इस कार्य के कई विशिष्ट तकनीकी परिणाम सामने आए :

• कोड बदले बिना क्रॉस-प्लेटफॉर्म डेटा पाइपलाइन: डेटा पाइपलाइनों को एक बार लिखा गया और Databricks और एक ओपन-सोर्स स्टैक (Apache Flink, Kafka, Iceberg) पर समान रूप से तैनात किया गया, जो रीयल-टाइम स्ट्रीमिंग, बैच प्रोसेसिंग और क्वेरी-टाइम डेटा उत्पादों का समर्थन करता है ।
• वेंडर-न्यूट्रल डेटा लॉजिक: Nokia इंजीनियरों ने प्लेटफॉर्म-इंडिपेंडेंट एक्सप्रेशन का उपयोग करके पायथन में ट्रांसफॉर्मेशन लॉजिक बनाया, जो कोर लॉजिक को प्लेटफॉर्म-विशिष्ट कनेक्टर्स से अलग रखता है, जिससे समान वर्कफ़्लो को विभिन्न वातावरणों में पुन: उपयोग किया जा सकता है ।
• कस्टम कंपाइलर के माध्यम से स्वचालित तैनाती: टीमों ने एक कस्टम कंपाइलर को मान्य किया जो तैनाती के समय स्वचालित रूप से वर्कफ़्लो को अनुकूलित करता है, एब्सट्रैक्ट लॉजिक को देशी प्रारूपों (जैसे, Databricks के लिए Delta Live Tables, ओपन-सोर्स के लिए Flink SQL) में अनुवादित करता है और बिना मैनुअल रीवर्क के प्लेटफॉर्म-विशिष्ट कनेक्टर्स जोड़ता है ।
• एजेंटिक दुनिया के लिए डेटा फैब्रिक: प्लेटफॉर्म क्वेरी-टाइम डेटा उत्पादों का समर्थन करता है जो डेटा को डुप्लिकेट करने के बजाय रीड पर डेरिव्ड मीट्रिक्स की गणना करते हैं; हल्के क्रॉस-डोमेन डेटा उपभोग के लिए जीरो-कॉपी शेयरिंग; और क्लाउड में ऊपरी टेम्पोरल लेयर्स को चुनिंदा रूप से फीड करने का एक तंत्र जहां AI एजेंट रूट-कॉज़ एनालिसिस जैसे पूर्वव्यापी कार्य चलाते हैं ।

इंटेलिजेंट डेटा फैब्रिक एजेंट

इन्फ्रास्ट्रक्चर लेयर से परे, PoC ने एक AI-संचालित इंटेलिजेंट डेटा फैब्रिक एजेंट का प्रदर्शन किया जो संचालन को सुव्यवस्थित करता है। सरल प्राकृतिक भाषा संकेतों (नेचुरल लैंग्वेज प्रॉम्प्ट) का उपयोग करके, एजेंट नए डेटा उत्पाद तैयार कर सकता है, मानव अनुमोदन का अनुरोध कर सकता है, और पाइपलाइन को स्वचालित रूप से तैनात कर सकता है - कम मैनुअल प्रयास के साथ नवाचार में तेजी लाता है ।

एजेंटिक दुनिया में, यही तंत्र एजेंट-टू-एजेंट संचार को सक्षम बनाता है: अन्य AI एजेंट डेटा फैब्रिक एजेंट के साथ सीधे बातचीत करके ऑन-डिमांड डायनामिक डेटा उत्पादों का अनुरोध कर सकते हैं ।

यह क्यों महत्वपूर्ण है: Nokia का व्यापक ऑटोनॉमस नेटवर्क्स पुश

Databricks PoC एक बड़ी रणनीति का हिस्सा है। उसी दिन, Nokia ने AWS के साथ अपने Autonomous Networks Fabric को AWS पर चलाने के लिए विस्तारित सहयोग की घोषणा की, जिसकी उपलब्धता 2026 के अंत में होने की उम्मीद है ।

इस विस्तार के प्रमुख तत्व:

• लेवल 4 नेटवर्क ऑटोनॉमी: ऑपरेटरों को अत्यधिक स्वायत्त नेटवर्क संचालन के लिए आवश्यक उन्नत AI और क्लाउड सेवाओं तक पहुंच प्राप्त होगी ।
• चार मुख्य क्षमताएं एकीकृत: फैब्रिक डोमेन में यूनिफाइड डेटा मैनेजमेंट, सेवा संचालन के लिए एजेंटिक AI, सक्रिय प्रभाव आकलन के लिए डिजिटल ट्विन सिमुलेशन, और स्वचालित क्लोज्ड-लूप कार्यों के लिए इंटेंट-बेस्ड नेटवर्किंग को एकीकृत करता है ।
• अंतर्निहित AI सेवाएं: समाधान इलास्टिक स्केलेबिलिटी और व्यापक मॉडल विकल्प के लिए Amazon Bedrock और Amazon SageMaker सहित AWS AI/ML सेवाओं का लाभ उठाएंगे ।
• ग्राहक परिणाम पहले से रिपोर्ट: Nokia के ऑटोनॉमस पोर्टफोलियो का उपयोग करने वाले ऑपरेटरों ने 90% से अधिक ऑटोमेशन दर, चार घंटे या उससे कम सेवा वितरण समय, स्लाइस रोलआउट समय में 85% तक की कमी और ग्राहक-प्रभावित घटनाओं में 50% तक की कमी दर्ज की है ।

Nokia ने अपने एजेंटिक AI पोर्टफोलियो को भी अपग्रेड किया

DTW Ignite में, Nokia ने अपनी Autonomous Networks Agent Library का अनावरण किया - जो सुरक्षा, आश्वासन और सेवा संचालन के लिए प्री-बिल्ट AI एजेंटों का एक सूट है। लाइब्रेरी में जीरो-डे अटैक पहचान, विसंगति तर्क, घटना ट्राइएज, सेवा-ऑर्डर समस्या निवारण और मल्टी-एजेंट समन्वय शामिल है। Nokia पारंपरिक सुरक्षा संचालन की तुलना में 60% से 80% तक उत्पादकता लाभ की रिपोर्ट करता है ।

अन्य एजेंटिक अपग्रेड में शामिल हैं: ऑन-प्रिमाइसेस डिप्लॉयमेंट विकल्पों के साथ Autonomous Networks Suite का रिफ्रेश, VoLTE सेवा गुणवत्ता अनुकूलन, और बेहतर RAN ग्राहक अनुभव; नॉन-रीयल-टाइम RAN इंटेलिजेंट कंट्रोलर कार्यक्षमता के साथ MantaRay सेवा प्रबंधन और ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफॉर्म में अपडेट; और ऑप्टिकल नेटवर्क के लिए WaveSuite में एक प्रमाणीकरण ढांचा जोड़ा गया ।

आगे क्या होने वाला है

Nokia और Databricks स्वायत्त नेटवर्क क्षमताओं को बढ़ाने के लिए अपने सहयोग को जारी रखने की योजना बना रहे हैं, जिससे ऑपरेटरों को ऐसे भविष्य में संक्रमण में मदद मिलेगी जहां AI एप्लिकेशन बड़े पैमाने पर नेटवर्क डेटा तक पहुंच, सहसंबंध और रीयल-टाइम में कार्रवाई करते हैं ।

Nokia और AWS एक सहयोगी नवाचार एजेंडा के लिए प्रतिबद्ध हैं जो Nokia के टेलीकॉम-प्रशिक्षित AI मॉडल और डोमेन विशेषज्ञता को AWS की AI सेवाओं के साथ जोड़ता है ताकि तेजी से स्वायत्त नेटवर्क संचालन प्रदान किया जा सके, और वे ऑपरेटरों को उनके ऑपरेशनल स्टैक को विकसित करने और नए राजस्व स्रोतों को अनलॉक करने में मदद करने के लिए एक साथ गो-टू-मार्केट करेंगे ।

Nokia और Databricks का उद्देश्य यह साबित करना था कि एक सामान्य डेटा प्लेटफॉर्म विभिन्न क्लाउड वातावरणों या ऑन-प्रिमाइसेस इन्फ्रास्ट्रक्चर पर समान रूप से काम कर सकता है, जिससे कोड को फिर से लिखे बिना लगातार AI डिप्लॉयमेंट संभव हो सके ।

रीयल-टाइम परफॉरमेंस मैनेजमेंट टेस्ट

दोनों कंपनियों की इंजीनियरिंग टीमों ने एक चुनौतीपूर्ण उपयोग मामले पर ध्यान केंद्रित किया: रीयल-टाइम परफॉरमेंस मैनेजमेंट। उन्होंने क्लाउड में टियर-1 ऑपरेटर आवश्यकताओं के पैमाने पर एनालिटिक्स इंजेशन का अनुकरण किया। इस कार्य के कई विशिष्ट तकनीकी परिणाम सामने आए :

• कोड बदले बिना क्रॉस-प्लेटफॉर्म डेटा पाइपलाइन: डेटा पाइपलाइनों को एक बार लिखा गया और Databricks और एक ओपन-सोर्स स्टैक (Apache Flink, Kafka, Iceberg) पर समान रूप से तैनात किया गया, जो रीयल-टाइम स्ट्रीमिंग, बैच प्रोसेसिंग और क्वेरी-टाइम डेटा उत्पादों का समर्थन करता है ।
• वेंडर-न्यूट्रल डेटा लॉजिक: Nokia इंजीनियरों ने प्लेटफॉर्म-इंडिपेंडेंट एक्सप्रेशन का उपयोग करके पायथन में ट्रांसफॉर्मेशन लॉजिक बनाया, जो कोर लॉजिक को प्लेटफॉर्म-विशिष्ट कनेक्टर्स से अलग रखता है, जिससे समान वर्कफ़्लो को विभिन्न वातावरणों में पुन: उपयोग किया जा सकता है ।
• कस्टम कंपाइलर के माध्यम से स्वचालित तैनाती: टीमों ने एक कस्टम कंपाइलर को मान्य किया जो तैनाती के समय स्वचालित रूप से वर्कफ़्लो को अनुकूलित करता है, एब्सट्रैक्ट लॉजिक को देशी प्रारूपों (जैसे, Databricks के लिए Delta Live Tables, ओपन-सोर्स के लिए Flink SQL) में अनुवादित करता है और बिना मैनुअल रीवर्क के प्लेटफॉर्म-विशिष्ट कनेक्टर्स जोड़ता है ।
• एजेंटिक दुनिया के लिए डेटा फैब्रिक: प्लेटफॉर्म क्वेरी-टाइम डेटा उत्पादों का समर्थन करता है जो डेटा को डुप्लिकेट करने के बजाय रीड पर डेरिव्ड मीट्रिक्स की गणना करते हैं; हल्के क्रॉस-डोमेन डेटा उपभोग के लिए जीरो-कॉपी शेयरिंग; और क्लाउड में ऊपरी टेम्पोरल लेयर्स को चुनिंदा रूप से फीड करने का एक तंत्र जहां AI एजेंट रूट-कॉज़ एनालिसिस जैसे पूर्वव्यापी कार्य चलाते हैं ।

इंटेलिजेंट डेटा फैब्रिक एजेंट

इन्फ्रास्ट्रक्चर लेयर से परे, PoC ने एक AI-संचालित इंटेलिजेंट डेटा फैब्रिक एजेंट का प्रदर्शन किया जो संचालन को सुव्यवस्थित करता है। सरल प्राकृतिक भाषा संकेतों (नेचुरल लैंग्वेज प्रॉम्प्ट) का उपयोग करके, एजेंट नए डेटा उत्पाद तैयार कर सकता है, मानव अनुमोदन का अनुरोध कर सकता है, और पाइपलाइन को स्वचालित रूप से तैनात कर सकता है - कम मैनुअल प्रयास के साथ नवाचार में तेजी लाता है ।

एजेंटिक दुनिया में, यही तंत्र एजेंट-टू-एजेंट संचार को सक्षम बनाता है: अन्य AI एजेंट डेटा फैब्रिक एजेंट के साथ सीधे बातचीत करके ऑन-डिमांड डायनामिक डेटा उत्पादों का अनुरोध कर सकते हैं ।

यह क्यों महत्वपूर्ण है: Nokia का व्यापक ऑटोनॉमस नेटवर्क्स पुश

Databricks PoC एक बड़ी रणनीति का हिस्सा है। उसी दिन, Nokia ने AWS के साथ अपने Autonomous Networks Fabric को AWS पर चलाने के लिए विस्तारित सहयोग की घोषणा की, जिसकी उपलब्धता 2026 के अंत में होने की उम्मीद है ।

इस विस्तार के प्रमुख तत्व:

• लेवल 4 नेटवर्क ऑटोनॉमी: ऑपरेटरों को अत्यधिक स्वायत्त नेटवर्क संचालन के लिए आवश्यक उन्नत AI और क्लाउड सेवाओं तक पहुंच प्राप्त होगी ।
• चार मुख्य क्षमताएं एकीकृत: फैब्रिक डोमेन में यूनिफाइड डेटा मैनेजमेंट, सेवा संचालन के लिए एजेंटिक AI, सक्रिय प्रभाव आकलन के लिए डिजिटल ट्विन सिमुलेशन, और स्वचालित क्लोज्ड-लूप कार्यों के लिए इंटेंट-बेस्ड नेटवर्किंग को एकीकृत करता है ।
• अंतर्निहित AI सेवाएं: समाधान इलास्टिक स्केलेबिलिटी और व्यापक मॉडल विकल्प के लिए Amazon Bedrock और Amazon SageMaker सहित AWS AI/ML सेवाओं का लाभ उठाएंगे ।
• ग्राहक परिणाम पहले से रिपोर्ट: Nokia के ऑटोनॉमस पोर्टफोलियो का उपयोग करने वाले ऑपरेटरों ने 90% से अधिक ऑटोमेशन दर, चार घंटे या उससे कम सेवा वितरण समय, स्लाइस रोलआउट समय में 85% तक की कमी और ग्राहक-प्रभावित घटनाओं में 50% तक की कमी दर्ज की है ।

Nokia ने अपने एजेंटिक AI पोर्टफोलियो को भी अपग्रेड किया

DTW Ignite में, Nokia ने अपनी Autonomous Networks Agent Library का अनावरण किया - जो सुरक्षा, आश्वासन और सेवा संचालन के लिए प्री-बिल्ट AI एजेंटों का एक सूट है। लाइब्रेरी में जीरो-डे अटैक पहचान, विसंगति तर्क, घटना ट्राइएज, सेवा-ऑर्डर समस्या निवारण और मल्टी-एजेंट समन्वय शामिल है। Nokia पारंपरिक सुरक्षा संचालन की तुलना में 60% से 80% तक उत्पादकता लाभ की रिपोर्ट करता है ।

अन्य एजेंटिक अपग्रेड में शामिल हैं: ऑन-प्रिमाइसेस डिप्लॉयमेंट विकल्पों के साथ Autonomous Networks Suite का रिफ्रेश, VoLTE सेवा गुणवत्ता अनुकूलन, और बेहतर RAN ग्राहक अनुभव; नॉन-रीयल-टाइम RAN इंटेलिजेंट कंट्रोलर कार्यक्षमता के साथ MantaRay सेवा प्रबंधन और ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफॉर्म में अपडेट; और ऑप्टिकल नेटवर्क के लिए WaveSuite में एक प्रमाणीकरण ढांचा जोड़ा गया ।

आगे क्या होने वाला है

Nokia और Databricks स्वायत्त नेटवर्क क्षमताओं को बढ़ाने के लिए अपने सहयोग को जारी रखने की योजना बना रहे हैं, जिससे ऑपरेटरों को ऐसे भविष्य में संक्रमण में मदद मिलेगी जहां AI एप्लिकेशन बड़े पैमाने पर नेटवर्क डेटा तक पहुंच, सहसंबंध और रीयल-टाइम में कार्रवाई करते हैं ।

Nokia और AWS एक सहयोगी नवाचार एजेंडा के लिए प्रतिबद्ध हैं जो Nokia के टेलीकॉम-प्रशिक्षित AI मॉडल और डोमेन विशेषज्ञता को AWS की AI सेवाओं के साथ जोड़ता है ताकि तेजी से स्वायत्त नेटवर्क संचालन प्रदान किया जा सके, और वे ऑपरेटरों को उनके ऑपरेशनल स्टैक को विकसित करने और नए राजस्व स्रोतों को अनलॉक करने में मदद करने के लिए एक साथ गो-टू-मार्केट करेंगे ।