Nokia และ Databricks ตั้งเป้าพิสูจน์ว่าแพลตฟอร์มข้อมูลกลางที่เหมือนกันสามารถทำงานได้เหมือนกันบนสภาพแวดล้อมคลาวด์ที่แตกต่างกัน หรือบนโครงสร้างพื้นฐานภายในองค์กร ทำให้สามารถปรับใช้ AI ได้อย่างสม่ำเสมอโดยไม่ต้องเขียนโค้ดใหม่

การทดสอบการจัดการประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์

ทีมวิศวกรจากทั้งสองบริษัทมุ่งเน้นไปที่กรณีการใช้งานที่ท้าทาย: การจัดการประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์ พวกเขาจำลองการรับข้อมูลการวิเคราะห์ในระดับที่ตรงกับความต้องการของผู้ให้บริการระดับ Tier-1 ในระบบคลาวด์ ผลลัพธ์ทางเทคนิคที่สำคัญ ได้แก่ :

• Data Pipelines ข้ามแพลตฟอร์มโดยไม่ต้องแก้ไขโค้ด: Data Pipelines ถูกเขียนเพียงครั้งเดียวและปรับใช้เหมือนกันทั้งบน Databricks และบน Stack โอเพนซอร์ส (Apache Flink, Kafka, Iceberg) รองรับการสตรีมแบบเรียลไทม์, การประมวลผลแบบแบตช์ และ Query-time Data Products
• ตรรกะข้อมูลที่เป็นกลางกับผู้ขาย: วิศวกรของ Nokia สร้างตรรกะการแปลงข้อมูลในภาษา Python โดยใช้นิพจน์ที่ไม่ขึ้นกับแพลตฟอร์ม ทำให้ตรรกะหลักแยกจาก Connector เฉพาะแพลตฟอร์ม ดังนั้น Workflow เดียวกันจึงสามารถนำกลับมาใช้ใหม่ในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกันได้
• การปรับใช้อัตโนมัติผ่านคอมไพเลอร์ที่กำหนดเอง: ทีมงานได้ตรวจสอบคอมไพเลอร์ที่กำหนดเองซึ่งปรับ Workflow โดยอัตโนมัติในเวลาที่ปรับใช้ โดยแปลตรรกะนามธรรมให้เป็นรูปแบบดั้งเดิม (เช่น Delta Live Tables สำหรับ Databricks, Flink SQL สำหรับโอเพนซอร์ส) และเพิ่ม Connector เฉพาะแพลตฟอร์มโดยไม่ต้องปรับแก้ด้วยตนเอง
• Data Fabric สำหรับโลกของ Agentic: แพลตฟอร์มรองรับ Query-time Data Products ที่คำนวณเมตริกที่ได้รับจากการอ่านแทนที่จะทำสำเนาข้อมูล; Zero-copy Sharing สำหรับการใช้ข้อมูลข้ามโดเมนที่มีน้ำหนักเบา; และกลไกในการป้อนข้อมูลไปยังเลเยอร์ Temporal ด้านบนในระบบคลาวด์ ซึ่ง AI Agents ทำงานย้อนหลัง เช่น การวิเคราะห์สาเหตุที่แท้จริง

Intelligent Data Fabric Agent

นอกเหนือจากเลเยอร์โครงสร้างพื้นฐานแล้ว PoC ยังสาธิต Intelligent Data Fabric Agent ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งช่วยปรับปรุงการดำเนินงานให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น การใช้คำสั่งภาษาธรรมชาติที่ง่ายดาย Agent สามารถสร้าง Data Products ใหม่, ขอการตรวจสอบจากมนุษย์ และปรับใช้ Pipeline โดยอัตโนมัติ ช่วยเร่งนวัตกรรมด้วยความพยายามด้วยมือที่น้อยลง

ในโลกของ Agentic กลไกเดียวกันนี้ยังช่วยให้ Agent สื่อสารกันได้: AI Agents อื่นๆ สามารถขอ Data Products แบบไดนามิกตามความต้องการ โดยการโต้ตอบโดยตรงกับ Data Fabric Agent

เหตุใดจึงสำคัญ: การผลักดันเครือข่ายอัตโนมัติในวงกว้างของ Nokia

PoC ร่วมกับ Databricks เป็นเพียงส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ที่ใหญ่กว่า ในวันเดียวกันนั้น Nokia ได้ประกาศขยายความร่วมมือกับ AWS เพื่อรัน Autonomous Networks Fabric บน AWS โดยคาดว่าจะพร้อมใช้งานในช่วงปลายปี 2026

องค์ประกอบสำคัญของการขยายตัวนี้:

• ระบบอัตโนมัติเครือข่ายระดับ 4: ผู้ให้บริการสามารถเข้าถึง AI ขั้นสูงและบริการคลาวด์ที่จำเป็นสำหรับการดำเนินงานเครือข่ายที่มีความเป็นอัตโนมัติสูง
• บูรณาการความสามารถหลักสี่ประการ: Fabric ผสานรวม Unified Data Management ทุกโดเมน, Agentic AI สำหรับการดำเนินงานบริการ, Digital Twin สำหรับการจำลองผลกระทบเชิงรุก และ Intent-Based Networking สำหรับการดำเนินการแบบ Closed-Loop อัตโนมัติ
• บริการ AI ที่รองรับทั้งหมด: โซลูชันจะใช้ประโยชน์จากบริการ AI/ML ของ AWS รวมถึง Amazon Bedrock และ Amazon SageMaker เพื่อความสามารถในการปรับขนาดที่ยืดหยุ่นและตัวเลือกโมเดลที่หลากหลาย
• ผลลัพธ์จากลูกค้าที่รายงานแล้ว: ผู้ให้บริการที่ใช้พอร์ตโฟลิโออัตโนมัติของ Nokia รายงานอัตราการทำงานอัตโนมัติเกิน 90%, เวลาในการให้บริการภายในสี่ชั่วโมงหรือน้อยกว่า, การลดเวลาในการเปิดตัว Slice ได้ถึง 85% และลดเหตุการณ์ที่กระทบต่อลูกค้าได้ถึง 50%

Nokia อัปเกรดพอร์ตโฟลิโอ Agentic AI

ที่งาน DTW Ignite Nokia เปิดตัว Autonomous Networks Agent Library ซึ่งเป็นชุด AI Agents สำเร็จรูปสำหรับงานรักษาความปลอดภัย, การรับประกัน และการดำเนินงานบริการ ไลบรารีนี้ครอบคลุมการระบุการโจมตีแบบ Zero-Day, การให้เหตุผลกับความผิดปกติ, การจัดลำดับเหตุการณ์, การแก้ไขปัญหาคำสั่งบริการ และการประสานงานแบบ Multi-Agent Nokia รายงานว่าการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานจากไลบรารีนี้อยู่ในช่วง 60% ถึง 80% เมื่อเทียบกับการดำเนินงานด้านความปลอดภัยแบบดั้งเดิม

การอัปเกรด Agentic อื่นๆ ที่ประกาศ ได้แก่ การรีเฟรช Autonomous Networks Suite ด้วยตัวเลือกการปรับใช้ภายในองค์กร, การเพิ่มประสิทธิภาพคุณภาพบริการ VoLTE และประสบการณ์ผู้ใช้บริการ RAN ที่ดีขึ้น; การอัปเดตแพลตฟอร์ม MantaRay สำหรับการจัดการบริการและการจัดการ (SMO) ด้วยฟังก์ชัน Non-real-time RAN Intelligent Controller (RIC); และการเพิ่มกรอบการทำงานการตรวจสอบสิทธิ์ให้กับ WaveSuite สำหรับเครือข่ายออปติคอล

แผนการในอนาคต

Nokia และ Databricks วางแผนที่จะร่วมมือกันอย่างต่อเนื่องในการเพิ่มขีดความสามารถของเครือข่ายอัตโนมัติ ช่วยให้ผู้ให้บริการเปลี่ยนผ่านไปสู่อนาคตที่แอปพลิเคชัน AI เข้าถึง, เชื่อมโยง และดำเนินการกับข้อมูลเครือข่ายขนาดใหญ่ได้แบบเรียลไทม์มากขึ้น

Nokia และ AWS มุ่งมั่นในวาระนวัตกรรมร่วมกันที่ผสมผสานโมเดล AI ที่ผ่านการฝึกอบรมด้านโทรคมนาคมและความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านของ Nokia เข้ากับบริการ AI ของ AWS เพื่อส่งมอบการดำเนินงานเครือข่ายที่มีความเป็นอัตโนมัติมากขึ้นเรื่อยๆ และวางแผนที่จะออกสู่ตลาดร่วมกันเพื่อช่วยให้ผู้ให้บริการพัฒนา Stack การดำเนินงานของตนและปลดล็อกแหล่งรายได้ใหม่

Nokia และ Databricks ตั้งเป้าพิสูจน์ว่าแพลตฟอร์มข้อมูลกลางที่เหมือนกันสามารถทำงานได้เหมือนกันบนสภาพแวดล้อมคลาวด์ที่แตกต่างกัน หรือบนโครงสร้างพื้นฐานภายในองค์กร ทำให้สามารถปรับใช้ AI ได้อย่างสม่ำเสมอโดยไม่ต้องเขียนโค้ดใหม่

การทดสอบการจัดการประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์

ทีมวิศวกรจากทั้งสองบริษัทมุ่งเน้นไปที่กรณีการใช้งานที่ท้าทาย: การจัดการประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์ พวกเขาจำลองการรับข้อมูลการวิเคราะห์ในระดับที่ตรงกับความต้องการของผู้ให้บริการระดับ Tier-1 ในระบบคลาวด์ ผลลัพธ์ทางเทคนิคที่สำคัญ ได้แก่ :

• Data Pipelines ข้ามแพลตฟอร์มโดยไม่ต้องแก้ไขโค้ด: Data Pipelines ถูกเขียนเพียงครั้งเดียวและปรับใช้เหมือนกันทั้งบน Databricks และบน Stack โอเพนซอร์ส (Apache Flink, Kafka, Iceberg) รองรับการสตรีมแบบเรียลไทม์, การประมวลผลแบบแบตช์ และ Query-time Data Products
• ตรรกะข้อมูลที่เป็นกลางกับผู้ขาย: วิศวกรของ Nokia สร้างตรรกะการแปลงข้อมูลในภาษา Python โดยใช้นิพจน์ที่ไม่ขึ้นกับแพลตฟอร์ม ทำให้ตรรกะหลักแยกจาก Connector เฉพาะแพลตฟอร์ม ดังนั้น Workflow เดียวกันจึงสามารถนำกลับมาใช้ใหม่ในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกันได้
• การปรับใช้อัตโนมัติผ่านคอมไพเลอร์ที่กำหนดเอง: ทีมงานได้ตรวจสอบคอมไพเลอร์ที่กำหนดเองซึ่งปรับ Workflow โดยอัตโนมัติในเวลาที่ปรับใช้ โดยแปลตรรกะนามธรรมให้เป็นรูปแบบดั้งเดิม (เช่น Delta Live Tables สำหรับ Databricks, Flink SQL สำหรับโอเพนซอร์ส) และเพิ่ม Connector เฉพาะแพลตฟอร์มโดยไม่ต้องปรับแก้ด้วยตนเอง
• Data Fabric สำหรับโลกของ Agentic: แพลตฟอร์มรองรับ Query-time Data Products ที่คำนวณเมตริกที่ได้รับจากการอ่านแทนที่จะทำสำเนาข้อมูล; Zero-copy Sharing สำหรับการใช้ข้อมูลข้ามโดเมนที่มีน้ำหนักเบา; และกลไกในการป้อนข้อมูลไปยังเลเยอร์ Temporal ด้านบนในระบบคลาวด์ ซึ่ง AI Agents ทำงานย้อนหลัง เช่น การวิเคราะห์สาเหตุที่แท้จริง

Intelligent Data Fabric Agent

นอกเหนือจากเลเยอร์โครงสร้างพื้นฐานแล้ว PoC ยังสาธิต Intelligent Data Fabric Agent ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งช่วยปรับปรุงการดำเนินงานให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น การใช้คำสั่งภาษาธรรมชาติที่ง่ายดาย Agent สามารถสร้าง Data Products ใหม่, ขอการตรวจสอบจากมนุษย์ และปรับใช้ Pipeline โดยอัตโนมัติ ช่วยเร่งนวัตกรรมด้วยความพยายามด้วยมือที่น้อยลง

ในโลกของ Agentic กลไกเดียวกันนี้ยังช่วยให้ Agent สื่อสารกันได้: AI Agents อื่นๆ สามารถขอ Data Products แบบไดนามิกตามความต้องการ โดยการโต้ตอบโดยตรงกับ Data Fabric Agent

เหตุใดจึงสำคัญ: การผลักดันเครือข่ายอัตโนมัติในวงกว้างของ Nokia

PoC ร่วมกับ Databricks เป็นเพียงส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ที่ใหญ่กว่า ในวันเดียวกันนั้น Nokia ได้ประกาศขยายความร่วมมือกับ AWS เพื่อรัน Autonomous Networks Fabric บน AWS โดยคาดว่าจะพร้อมใช้งานในช่วงปลายปี 2026

องค์ประกอบสำคัญของการขยายตัวนี้:

• ระบบอัตโนมัติเครือข่ายระดับ 4: ผู้ให้บริการสามารถเข้าถึง AI ขั้นสูงและบริการคลาวด์ที่จำเป็นสำหรับการดำเนินงานเครือข่ายที่มีความเป็นอัตโนมัติสูง
• บูรณาการความสามารถหลักสี่ประการ: Fabric ผสานรวม Unified Data Management ทุกโดเมน, Agentic AI สำหรับการดำเนินงานบริการ, Digital Twin สำหรับการจำลองผลกระทบเชิงรุก และ Intent-Based Networking สำหรับการดำเนินการแบบ Closed-Loop อัตโนมัติ
• บริการ AI ที่รองรับทั้งหมด: โซลูชันจะใช้ประโยชน์จากบริการ AI/ML ของ AWS รวมถึง Amazon Bedrock และ Amazon SageMaker เพื่อความสามารถในการปรับขนาดที่ยืดหยุ่นและตัวเลือกโมเดลที่หลากหลาย
• ผลลัพธ์จากลูกค้าที่รายงานแล้ว: ผู้ให้บริการที่ใช้พอร์ตโฟลิโออัตโนมัติของ Nokia รายงานอัตราการทำงานอัตโนมัติเกิน 90%, เวลาในการให้บริการภายในสี่ชั่วโมงหรือน้อยกว่า, การลดเวลาในการเปิดตัว Slice ได้ถึง 85% และลดเหตุการณ์ที่กระทบต่อลูกค้าได้ถึง 50%

Nokia อัปเกรดพอร์ตโฟลิโอ Agentic AI

ที่งาน DTW Ignite Nokia เปิดตัว Autonomous Networks Agent Library ซึ่งเป็นชุด AI Agents สำเร็จรูปสำหรับงานรักษาความปลอดภัย, การรับประกัน และการดำเนินงานบริการ ไลบรารีนี้ครอบคลุมการระบุการโจมตีแบบ Zero-Day, การให้เหตุผลกับความผิดปกติ, การจัดลำดับเหตุการณ์, การแก้ไขปัญหาคำสั่งบริการ และการประสานงานแบบ Multi-Agent Nokia รายงานว่าการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานจากไลบรารีนี้อยู่ในช่วง 60% ถึง 80% เมื่อเทียบกับการดำเนินงานด้านความปลอดภัยแบบดั้งเดิม

การอัปเกรด Agentic อื่นๆ ที่ประกาศ ได้แก่ การรีเฟรช Autonomous Networks Suite ด้วยตัวเลือกการปรับใช้ภายในองค์กร, การเพิ่มประสิทธิภาพคุณภาพบริการ VoLTE และประสบการณ์ผู้ใช้บริการ RAN ที่ดีขึ้น; การอัปเดตแพลตฟอร์ม MantaRay สำหรับการจัดการบริการและการจัดการ (SMO) ด้วยฟังก์ชัน Non-real-time RAN Intelligent Controller (RIC); และการเพิ่มกรอบการทำงานการตรวจสอบสิทธิ์ให้กับ WaveSuite สำหรับเครือข่ายออปติคอล

แผนการในอนาคต

Nokia และ Databricks วางแผนที่จะร่วมมือกันอย่างต่อเนื่องในการเพิ่มขีดความสามารถของเครือข่ายอัตโนมัติ ช่วยให้ผู้ให้บริการเปลี่ยนผ่านไปสู่อนาคตที่แอปพลิเคชัน AI เข้าถึง, เชื่อมโยง และดำเนินการกับข้อมูลเครือข่ายขนาดใหญ่ได้แบบเรียลไทม์มากขึ้น

Nokia และ AWS มุ่งมั่นในวาระนวัตกรรมร่วมกันที่ผสมผสานโมเดล AI ที่ผ่านการฝึกอบรมด้านโทรคมนาคมและความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านของ Nokia เข้ากับบริการ AI ของ AWS เพื่อส่งมอบการดำเนินงานเครือข่ายที่มีความเป็นอัตโนมัติมากขึ้นเรื่อยๆ และวางแผนที่จะออกสู่ตลาดร่วมกันเพื่อช่วยให้ผู้ให้บริการพัฒนา Stack การดำเนินงานของตนและปลดล็อกแหล่งรายได้ใหม่