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Nokia और Databricks का बड़ा कदम: सेल्फ-ड्राइविंग टेलीकॉम नेटवर्क के लिए तैयार हुआ डेटा बैकबोन

24 जून 2026 को Nokia और Databricks ने एक संयुक्त प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट पूरा किया, जो AI संचालित ऑटोनॉमस नेटवर्क के लिए एक यूनिफाइड, क्लाउड अज्ञेय डेटा प्लेटफॉर्म प्रदर्शित करता है [9]। रीयल टाइम परफॉरमेंस मैनेजमेंट टेस्ट में टियर 1 ऑपरेटर के स्तर का डेटा इंजेशन सिम्युलेट किया गया, जिसमें क्रॉस प्लेटफॉर्म डेटा पाइपलाइन,...

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Abstract digital rendering of a unified telecom data platform with interconnected nodes, representing Nokia and Databricks' cloud-agnostic AI data fabric for autonomous networks. — Search & fact-check with cited sources for What did Nokia and Databricks demonstrate in their June 2025 joint proof of concept for a unifiedArtist's concept of a unified, cloud-agnostic telecom data platform for AI-driven autonomous networks.
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टेलीकॉम ऑपरेटरों के सामने AI अपनाने की सबसे बड़ी बाधा यह है कि उनका डेटा सैकड़ों अलग-अलग ऑपरेशनल और बिजनेस सपोर्ट सिस्टम में बंद है, जिनकी अपनी-अपनी आर्किटेक्चर है। Nokia और Databricks ने 24 जून 2026 को घोषित एक संयुक्त प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट (PoC) में इस समस्या का समाधान प्रदर्शित किया: एक यूनिफाइड, क्लाउड-अज्ञेय डेटा प्लेटफॉर्म जो ऑपरेटरों को बिना किसी एक इन्फ्रास्ट्रक्चर वेंडर से बंधे बड़े पैमाने पर रीयल-टाइम एनालिटिक्स चलाने की सुविधा देता है ।

PoC ने किस समस्या का समाधान खोजा

मुख्य समस्या यह है कि टेलीकॉम ऑपरेटर आमतौर पर नेटवर्क ऑपरेशन, बिलिंग, कस्टमर मैनेजमेंट और सर्विस अश्योरेंस के लिए सैकड़ों अलग-अलग सिस्टम चलाते हैं। हर सिस्टम अपना डेटा अलग तरीके से स्टोर करता है। इस बिखरे हुए परिदृश्य में AI को लागू करने के लिए हर वातावरण के लिए पाइपलाइनों को फिर से लिखना पड़ता था - एक धीमी और महंगी प्रक्रिया जो स्वायत्त संचालन (ऑटोनॉमस ऑपरेशन्स) में बाधक थी ।

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 :

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