Démonstration conjointe de Canonical et Intel : Auto-Scaling pour des SLA intelligents dans la 5G basé sur MicroK8S
Table of Contents
- 🌟 Introduction
1.1 What is Intel Canonical Joint?
1.2 The Importance of Auto Scaling in 5G
1.3 Next Generation Network and General Purpose Hardware
- 🔄 Auto Scaling for Intelligent SLA in 5G
2.1 Understanding Auto Scaling Technology
2.2 The Role of Microkubernetes in Auto Scaling
- 💡 Benefits of Auto Scaling in the Telco Industry
3.1 Enhanced Capabilities and Efficiency
3.2 Flexion and Twin System Deployment
3.3 Addressing the Challenges of Massive Events
- 🔍 Auto Scaling Technology in Action
4.1 Auto Scaling with Flexural Microservice Governance
4.2 Monitoring Video Telemetric Matrix and SML Policy
4.3 Utilizing AI in Auto Scaling Operations
- 🌐 Network Slicing and its Importance in 5G
5.1 The Role of Network Slicing in 5G Networks
5.2 Ensuring Efficient Radio Resource Allocation
- 🚀 Deployment Details and Architecture
6.1 Microkubernetes Platform Deployment
6.2 Hardware and Software Specifications
- ⚙️ Auto Scaling Demo Flow
7.1 Three Network Slices in the Demo
7.2 Scheduling Priorities and SLA
7.3 Traffic Management and Steering
- 📈 Performance Gains and Data Analysis
8.1 The Impact of AI-Enhanced NSRM Algorithm
8.2 Monitoring Throughput and Packet Delay
8.3 Optimizing Spectrum Resource Efficiency
- 🎯 Achieving Agile and Scalable Telco Networks
9.1 The Power of Video Auto Scaling
9.2 AI-Enhanced NSRM for Dynamic Network Slicing
- ❓ Frequently Asked Questions (FAQ)
10.1 How does Auto Scaling improve 5G networks?
10.2 What is the role of Network Slicing in 5G?
10.3 How does AI enhance the NSRM algorithm?
🌟 Introduction
Le joint Intel Canonical vous souhaite la bienvenue à cette démonstration vidéo sur l'auto-scaling intelligent pour les SLA dans le cadre de la 5G. Dans cet article, nous allons explorer comment l'industrie des télécommunications profite des réseaux de nouvelle génération pris en charge par du matériel à usage général pour améliorer la capacité et l'efficacité des déploiements virtualisés et ouverts.
La démonstration met en avant la capacité du réseau à ajuster dynamiquement les ressources pour répondre à la demande du trafic des utilisateurs grâce à la technologie d'auto-scaling Vtu et à l'algorithme RM de découpage réseau basé sur l'intelligence artificielle. Nous verrons comment cette démo s'appuie sur Flexion et Twin System dans le laboratoire d'Intel à Beijing.
1.1 Qu'est-ce que le joint Intel Canonical ?
Le joint Intel Canonical est une collaboration entre Intel et Canonical visant à explorer et à innover dans le domaine des réseaux de nouvelle génération. Cette collaboration vise à améliorer les capacités et l'efficacité des run, qui sont virtualisés et ouverts.
1.2 L'importance de l'auto-scaling dans la 5G
Avec l'augmentation de l'industrie des télécommunications, il est essentiel de pouvoir augmenter la capacité des réseaux pour répondre à la demande croissante des utilisateurs. L'auto-scaling est une technologie clé qui permet d'ajuster automatiquement les ressources en fonction de la demande du trafic, garantissant ainsi une expérience utilisateur de qualité.
1.3 Réseau de nouvelle génération et matériel à usage général
Le réseau de nouvelle génération, soutenu par du matériel à usage général, offre des avantages considérables en termes de capacité et d'efficacité. Grâce à cette combinaison, il est possible d'explorer et d'innover en continu pour améliorer les capacités des run virtualisés et ouverts.
🔄 Auto Scaling pour des SLA intelligents dans la 5G
L'auto-scaling est une technologie essentielle pour garantir des SLA (accords de niveau de service) efficaces dans les réseaux de 5G. Dans cette section, nous allons explorer en détail le fonctionnement de l'auto-scaling dans le contexte de la 5G et l'importance de la microkubernetes dans ce processus.
2.1 Comprendre la technologie d'auto-scaling
L'auto-scaling est une technologie qui permet d'ajuster automatiquement les ressources en fonction de la demande du trafic. Dans le contexte de la 5G, cela permet de répondre de manière dynamique aux besoins des utilisateurs, en ajustant en temps réel les ressources allouées.
2.2 Le rôle de la microkubernetes dans l'auto-scaling
La microkubernetes joue un rôle crucial dans le processus d'auto-scaling. Grâce à cette technologie, il est possible de collecter et d'analyser en temps réel des métriques vidéo, et de prendre des décisions d'auto-scaling basées sur ces données.
...
(Highlights)
- Démonstration d'auto-scaling pour des SLA intelligents dans la 5G
- Utilisation de la microkubernetes pour ajuster dynamiquement les ressources
- Amélioration de l'efficacité et de la capacité des réseaux de 5G grâce à l'auto-scaling
- Introduction de l'intelligence artificielle pour une allocation optimale des ressources radio
- Déploiement réussi de la démo sur une plateforme microkubernetes avec du matériel Intel
(FAQ)
Q: Comment l'auto-scaling améliore-t-il les réseaux de 5G ?
R: L'auto-scaling permet d'ajuster automatiquement les ressources en fonction de la demande du trafic, garantissant ainsi une expérience utilisateur de qualité dans les réseaux de 5G.
Q: Quel est le rôle du Network Slicing dans la 5G ?
R: Le Network Slicing joue un rôle crucial dans les réseaux de 5G en permettant de créer des sous-réseaux virtuels pour répondre aux différents besoins des utilisateurs.
Q: Comment l'intelligence artificielle améliore-t-elle l'algorithme NSRM ?
R: L'intelligence artificielle permet d'optimiser l'allocation des ressources radio en analysant en temps réel les métriques vidéo et en prenant des décisions d'auto-scaling basées sur ces données.
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