Hoe Nokia wereldwijde netwerklabs inzet voor AI-ready infrastructuur
In dit artikel:
Nokia organiseert hands-on engineeringworkshops om engineers wereldwijd praktische ervaring te geven met netwerken die AI-workloads aan de edge en dicht bij databronnen moeten ondersteunen. In realistische virtuele labomgevingen repliceren deelnemers complete netwerken en voeren ze configuraties en tests uit alsof het productieomgevingen zijn. De sessies vragen hoge eisen: labs moeten snel uitgerold kunnen worden, stabiele prestaties leveren bij gelijktijdig gebruik (in sommige labs werken meer dan dertig engineers tegelijk) en in meerdere regio’s, waaronder de Asia-Pacific, vergelijkbare responstijden bieden.
Als technische basis ontwikkelde Nokia een multi-tenant, multi-service virtuele Point of Presence-architectuur rond de Nokia Virtual Service Router. Belangrijke eigenschappen zijn dynamische padselectie op basis van realtime metingen van latency en packet loss, waardoor verkeer automatisch over het beste pad wordt geleid — cruciaal voor latencygevoelige AI-toepassingen. De labs vereisen directe controle over hardware en netwerkinrichting, zonder extra abstractielagen die performance of voorspelbaarheid kunnen verminderen.
Voor hosting kiest Nokia voor bare-metalinfrastructuur van Vultr. Die keuze komt voort uit lagere egresskosten, wereldwijde beschikbaarheid en de mogelijkheid virtuele netwerkappliances direct op fysieke servers te laten draaien. High-performance bare-metalservers ondersteunen uiteenlopende workloads: containergebaseerde netwerklabs, netwerkautomatisering, ontwikkelomgevingen en containerized network operating systems. Nokia meldt dat de egresskosten van bepaalde routerdeployments aanzienlijk lager uitvielen dan bij eerdere cloudimplementaties, wat de workshops schaalbaarder en frequenter maakt.
De oplossing past binnen Nokia’s bredere multicloudstrategie: Vultr-hosted omgevingen kunnen fungeren als eindpunt of als transit naar andere clouds en on-premises netwerken. Dat maakt migratie tussen omgevingen eenvoudiger en verhoogt de veerkracht door labs in meerdere regio’s te verspreiden, terwijl deelnemers dezelfde gebruikerservaring behouden.
Door engineers praktijkervaring te laten opdoen met AI-geoptimaliseerde netwerkarchitecturen wil Nokia de kloof tussen concepten en operationele inzet verkleinen. Praktische labs maken het mogelijk nieuwe technologieën niet alleen te begrijpen, maar ook te valideren in realistische scenario’s — een randvoorwaarde om AI-netwerken betrouwbaar in productie te brengen. Dit artikel is een ingezonden bijdrage van Vultr; aanvullende informatie over het bedrijf staat in de oorspronkelijke bron.