教育新闻网随着5G时代行业面临越来越复杂的网络运营，以及以更高质量的服务质量(QoS)和企业SLA的以客户为中心的运营的重要性日益增长，借助AI交付开环和闭环自动化的需求变得越来越大/ ML是提供快速分析大型数据集以识别复杂模式并做出准确预测的基本要素。
MYCOM OSI的新AI / ML功能增强了其体验，保证和分析™(EAA)应用程序套件，并利用公共云，大数据处理技术和高级ML建模系统进行按需和弹性的高性能处理。它使CSP可以将更复杂的分析模型和算法应用于更大，更多样化的数据源，从而提高了分析驱动的用例的速度和准确性。它旨在支持特定的NOC / SOC场景，并结合了诸如定制模型和算法选择之类的技术，以最大程度地提高特定服务保证用例的准确性和有效性，其中包括：
知识库发现用例
–自动发现网络域内部和之间的网络拓扑相关性，而无需拓扑信息
动态阈值自动化用例
–异常检测策略的阈值模型和配置文件的自动自适应定义
事件预测用例
–故障，警报，性能下降和其他事件的预测，支持预测编排方案
网络性能和服务质量预测用例
–预测整个网络的网络性能和服务质量，以QoS KPI和KQI衡量，并支持资源编排优化
根本原因预测用例
–预测故障和性能状况的跨域根本原因，以支持先发制人的根本原因解决方案
MYCOM OSI的AI / ML能力包括数据科学专业知识，以支持以协作方式进行规划，配置和实施，从而确保每个CSP独特的业务和运营环境都得到整合，以最大程度地提高准确性，有效性和业务收益。
AI / ML驱动的服务保证用例支持前瞻性和预防性的数字NOC / SOC操作，帮助CSP迈向开环和闭环编排和零接触自动化，增强CSP的网络维护，故障和性能管理以及数据驱动的计划功能。结合起来，可以支持通往自主网络的旅程，其中由AI / ML和保证数据驱动的闭环自动化可以实现自主网络，服务和体验管理。
MYCOM OSI产品线副总裁Paul Ghanime表示：“将AI / ML引入电信保证，使我们与自主网络之间的距离更近了一步，使我们的客户工作人员得以腾出精力专注于价值创造，避免了重复，耗时的手动任务。”人工智能计划的管理和负责人。“但实际上，它不仅限于自动化。它使CSP可以充分利用由5G等新技术支持的网络的可编程性，从而实现人类无法支持的用例，从而对效率，性能，准确性和最终服务质量产生重大影响，从而释放出新的潜力。分片式收入流。”
MYCOM OSI使用AI / ML框架和算法(例如神经网络，强化学习，深度学习和模式挖掘)与Tier 1 CSP一起工作的结果显示出很高的准确性，具有节省Opex和Capex的巨大潜力，可以改善网络性能和体验质量(QoE)的改善。
