Nokia en Databricks testen platform voor AI-gestuurde netwerken

In dit artikel:

Nokia en Databricks hebben een proef afgerond waarin zij onderzochten of telecomoperators hun verspreide netwerkdata kunnen bundelen in één uniform platform voor autonome netwerken. De test, die draaide om realtime prestatiemanagement, laat zien dat dezelfde datapijplijnen en analyses kunnen werken in verschillende omgevingen: zowel in de Databricks-cloud als op een opensource-stack met onder meer Apache Flink, Kafka en Iceberg.

De kern van het probleem zit bij telecombedrijven in de versnippering van data over talloze OSS- en BSS-systemen, elk met eigen structuren en databronnen. Daardoor is het lastig om AI op grote schaal in te zetten voor geautomatiseerde beslissingen en netwerkbeheer. Nokia probeerde dit op te lossen met een abstractielaag in Python, waardoor datatransformaties losgekoppeld blijven van een specifiek platform. Een extra compiler vertaalt die algemene logica vervolgens automatisch naar bijvoorbeeld Delta Live Tables of Flink SQL.

De aanpak moet voorkomen dat operators vastzitten aan één leverancier of cloudpartij, een risico dat in de telecomsector bekendstaat als vendor lock-in. Daarnaast testten de bedrijven ook AI-agents die via natuurlijke taal zelf nieuwe dataproducten kunnen opzetten, laten controleren en uitrollen. Dat kan op termijn helpen bij autonome netwerken, bijvoorbeeld wanneer een agent bij een storing zelfstandig extra datasets opvraagt voor onderzoek.

Het project bevindt zich nog in de experimentele fase, maar Nokia en Databricks willen de samenwerking voortzetten. Concrete toepassingen bij telecomoperators zijn nog niet aangekondigd.