Nokia e Databricks miravano a dimostrare che una piattaforma dati comune potesse funzionare in modo identico su diversi ambienti cloud o su infrastrutture on-premise, consentendo un'implementazione coerente dell'AI senza riscritture del codice .

Il test di gestione delle prestazioni in tempo reale

I team di ingegneria di entrambe le aziende si sono concentrati su un caso d'uso impegnativo: la gestione delle prestazioni in tempo reale. Hanno simulato l'ingestion di analisi a una scala corrispondente ai requisiti di un operatore di livello 1 nel cloud. Il lavoro ha prodotto diversi risultati tecnici specifici :

• Pipeline dati cross-platform senza modifiche al codice: Le pipeline dati sono state scritte una volta e distribuite in modo identico su Databricks e su uno stack open-source (Apache Flink, Kafka, Iceberg), supportando lo streaming in tempo reale, l'elaborazione batch e i prodotti dati query-time .
• Logica dati vendor-neutral: Gli ingegneri Nokia hanno creato la logica di trasformazione in Python utilizzando espressioni indipendenti dalla piattaforma, mantenendo la logica principale separata dai connettori specifici della piattaforma, in modo che gli stessi flussi di lavoro potessero essere riutilizzati in diversi ambienti .
• Distribuzione automatizzata tramite un compilatore personalizzato: I team hanno validato un compilatore personalizzato che adatta automaticamente i flussi di lavoro al momento della distribuzione, traducendo la logica astratta in formati nativi (ad es. Delta Live Tables per Databricks, Flink SQL per open-source) e aggiungendo connettori specifici della piattaforma senza rielaborazioni manuali .
• Data fabric per il mondo agentico: La piattaforma supporta prodotti dati query-time che calcolano metriche derivate al momento della lettura invece di duplicare i dati; condivisione zero-copy per un consumo leggero dei dati tra domini; e un meccanismo per alimentare selettivamente i layer temporali superiori nel cloud dove gli agenti AI eseguono compiti retrospettivi come l'analisi delle cause principali .

L'agente Intelligent Data Fabric

Oltre al livello infrastrutturale, il PoC ha dimostrato un agente Intelligent Data Fabric basato sull'AI che semplifica le operazioni. Utilizzando semplici prompt in linguaggio naturale, l'agente può generare nuovi prodotti dati, richiedere la validazione umana e distribuire automaticamente la pipeline, accelerando l'innovazione con meno sforzo manuale .

In un mondo agentico, lo stesso meccanismo consente la comunicazione agente-agente: altri agenti AI possono richiedere prodotti dati dinamici su interagendo direttamente con l'agente data fabric .

Perché è importante: la spinta più ampia di Nokia verso le reti autonome

Il PoC con Databricks è solo una parte di una strategia più ampia. Lo stesso giorno, Nokia ha annunciato una collaborazione ampliata con AWS per eseguire il suo Autonomous Networks Fabric su AWS, con disponibilità prevista entro la fine del 2026 .

Elementi chiave di questa espansione:

• Autonomia di rete di Livello 4: Gli operatori accedono a servizi AI e cloud avanzati necessari per operazioni di rete altamente autonome .
• Quattro capacità chiave unificate: Il Fabric integra la Unified Data Management tra domini, l'Agentic AI per le operations dei servizi, le simulazioni Digital Twin per la valutazione proattiva dell'impatto e l'Intent-Based Networking per azioni automatizzate a ciclo chiuso .
• Servizi AI a supporto di tutto: Le soluzioni sfrutteranno i servizi AI/ML di AWS, tra cui Amazon Bedrock e Amazon SageMaker, per la scalabilità elastica e un'ampia scelta di modelli .
• Risultati già riportati dai clienti: Gli operatori che utilizzano il portafoglio autonomo di Nokia hanno riportato tassi di automazione superiori al 90%, tempi di consegna dei servizi di quattro ore o meno, una riduzione fino all'85% dei tempi di implementazione delle slice di rete e fino al 50% in meno di incidenti che impattano i clienti .

Nokia ha anche aggiornato il suo portafoglio AI agentico

Al DTW Ignite, Nokia ha presentato la sua Autonomous Networks Agent Library, una suite di agenti AI preconfigurati per sicurezza, garanzia e operations dei servizi. La libreria copre l'identificazione degli attacchi zero-day, il ragionamento sulle anomalie, il triage degli eventi, la risoluzione dei problemi degli ordini di servizio e il coordinamento multi-agente. Nokia riporta guadagni di produttività che vanno dal 60% all'80% rispetto alle operations di sicurezza tradizionali .

Altri aggiornamenti agentici annunciati includono un aggiornamento dell'Autonomous Networks Suite con opzioni di distribuzione on-premise, ottimizzazione della qualità del servizio VoLTE e un'esperienza abbonato RAN migliorata; aggiornamenti alla piattaforma di service management e orchestration MantaRay con funzionalità non-real-time RAN Intelligent Controller; e un framework di autenticazione aggiunto a WaveSuite per le reti ottiche .

Cosa succederà dopo

Nokia e Databricks prevedono di continuare la loro collaborazione per migliorare le capacità delle reti autonome, aiutando gli operatori a transitare verso un futuro in cui le applicazioni AI accedono, correlano e agiscono sempre più sui dati di rete su larga scala in tempo reale .

Nokia e AWS sono impegnate in un'agenda di innovazione collaborativa che combina i modelli AI addestrati sulle telecomunicazioni e le competenze di dominio di Nokia con i servizi AI di AWS per offrire operazioni di rete sempre più autonome, e prevedono di andare insieme sul mercato per aiutare gli operatori a evolvere i loro stack operativi e sbloccare nuovi flussi di entrate .

Nokia e Databricks miravano a dimostrare che una piattaforma dati comune potesse funzionare in modo identico su diversi ambienti cloud o su infrastrutture on-premise, consentendo un'implementazione coerente dell'AI senza riscritture del codice .

Il test di gestione delle prestazioni in tempo reale

I team di ingegneria di entrambe le aziende si sono concentrati su un caso d'uso impegnativo: la gestione delle prestazioni in tempo reale. Hanno simulato l'ingestion di analisi a una scala corrispondente ai requisiti di un operatore di livello 1 nel cloud. Il lavoro ha prodotto diversi risultati tecnici specifici :

• Pipeline dati cross-platform senza modifiche al codice: Le pipeline dati sono state scritte una volta e distribuite in modo identico su Databricks e su uno stack open-source (Apache Flink, Kafka, Iceberg), supportando lo streaming in tempo reale, l'elaborazione batch e i prodotti dati query-time .
• Logica dati vendor-neutral: Gli ingegneri Nokia hanno creato la logica di trasformazione in Python utilizzando espressioni indipendenti dalla piattaforma, mantenendo la logica principale separata dai connettori specifici della piattaforma, in modo che gli stessi flussi di lavoro potessero essere riutilizzati in diversi ambienti .
• Distribuzione automatizzata tramite un compilatore personalizzato: I team hanno validato un compilatore personalizzato che adatta automaticamente i flussi di lavoro al momento della distribuzione, traducendo la logica astratta in formati nativi (ad es. Delta Live Tables per Databricks, Flink SQL per open-source) e aggiungendo connettori specifici della piattaforma senza rielaborazioni manuali .
• Data fabric per il mondo agentico: La piattaforma supporta prodotti dati query-time che calcolano metriche derivate al momento della lettura invece di duplicare i dati; condivisione zero-copy per un consumo leggero dei dati tra domini; e un meccanismo per alimentare selettivamente i layer temporali superiori nel cloud dove gli agenti AI eseguono compiti retrospettivi come l'analisi delle cause principali .

L'agente Intelligent Data Fabric

Oltre al livello infrastrutturale, il PoC ha dimostrato un agente Intelligent Data Fabric basato sull'AI che semplifica le operazioni. Utilizzando semplici prompt in linguaggio naturale, l'agente può generare nuovi prodotti dati, richiedere la validazione umana e distribuire automaticamente la pipeline, accelerando l'innovazione con meno sforzo manuale .

In un mondo agentico, lo stesso meccanismo consente la comunicazione agente-agente: altri agenti AI possono richiedere prodotti dati dinamici su interagendo direttamente con l'agente data fabric .

Perché è importante: la spinta più ampia di Nokia verso le reti autonome

Il PoC con Databricks è solo una parte di una strategia più ampia. Lo stesso giorno, Nokia ha annunciato una collaborazione ampliata con AWS per eseguire il suo Autonomous Networks Fabric su AWS, con disponibilità prevista entro la fine del 2026 .

Elementi chiave di questa espansione:

• Autonomia di rete di Livello 4: Gli operatori accedono a servizi AI e cloud avanzati necessari per operazioni di rete altamente autonome .
• Quattro capacità chiave unificate: Il Fabric integra la Unified Data Management tra domini, l'Agentic AI per le operations dei servizi, le simulazioni Digital Twin per la valutazione proattiva dell'impatto e l'Intent-Based Networking per azioni automatizzate a ciclo chiuso .
• Servizi AI a supporto di tutto: Le soluzioni sfrutteranno i servizi AI/ML di AWS, tra cui Amazon Bedrock e Amazon SageMaker, per la scalabilità elastica e un'ampia scelta di modelli .
• Risultati già riportati dai clienti: Gli operatori che utilizzano il portafoglio autonomo di Nokia hanno riportato tassi di automazione superiori al 90%, tempi di consegna dei servizi di quattro ore o meno, una riduzione fino all'85% dei tempi di implementazione delle slice di rete e fino al 50% in meno di incidenti che impattano i clienti .

Nokia ha anche aggiornato il suo portafoglio AI agentico

Al DTW Ignite, Nokia ha presentato la sua Autonomous Networks Agent Library, una suite di agenti AI preconfigurati per sicurezza, garanzia e operations dei servizi. La libreria copre l'identificazione degli attacchi zero-day, il ragionamento sulle anomalie, il triage degli eventi, la risoluzione dei problemi degli ordini di servizio e il coordinamento multi-agente. Nokia riporta guadagni di produttività che vanno dal 60% all'80% rispetto alle operations di sicurezza tradizionali .

Altri aggiornamenti agentici annunciati includono un aggiornamento dell'Autonomous Networks Suite con opzioni di distribuzione on-premise, ottimizzazione della qualità del servizio VoLTE e un'esperienza abbonato RAN migliorata; aggiornamenti alla piattaforma di service management e orchestration MantaRay con funzionalità non-real-time RAN Intelligent Controller; e un framework di autenticazione aggiunto a WaveSuite per le reti ottiche .

Cosa succederà dopo

Nokia e Databricks prevedono di continuare la loro collaborazione per migliorare le capacità delle reti autonome, aiutando gli operatori a transitare verso un futuro in cui le applicazioni AI accedono, correlano e agiscono sempre più sui dati di rete su larga scala in tempo reale .

Nokia e AWS sono impegnate in un'agenda di innovazione collaborativa che combina i modelli AI addestrati sulle telecomunicazioni e le competenze di dominio di Nokia con i servizi AI di AWS per offrire operazioni di rete sempre più autonome, e prevedono di andare insieme sul mercato per aiutare gli operatori a evolvere i loro stack operativi e sbloccare nuovi flussi di entrate .