Il mondo delle telecomunicazioni sta affrontando da tempo una vera e propria rivoluzione. Dall’introduzione delle reti 5G nel 2019, le aziende del settore si sono trovate continuamente di fronte a nuove sfide, legate alle prestazioni ma anche alla complessità e alla sicurezza. Ogni stazione base 5G può supportare 500 volte più connessioni simultanee rispetto all’equivalente 4G, e la natura delle reti 5G implica un numero molto maggiore di elementi di rete da gestire per rendere disponibili in maniera sicura applicazioni sempre più complesse e critiche per il business.
In Italia, la diffusione del 5G ha raggiunto livelli significativi, con una copertura della popolazione che varia tra il 96% e il 99,7% e una presenza sul territorio che ha raggiunto il 71,7%. Al 2026, la popolazione coperta sarà al 99,99%, e solo l’1,07% avrà una velocità di picco minore di 30 Mbit/s (contro l’1,99% del 2023).
Ciò significa che le aziende di telecomunicazioni sono chiamate a elaborare carichi di lavoro enormi e in costante aumento a velocità molto elevate, dati che a loro volta supportano l’introduzione di intelligenza artificiale (AI) e automazione, riducendo al contempo i costi complessivi della loro infrastruttura a fronte di una crescita dei ricavi che si fa sempre più lenta. Senza dati unificati e affidabili, le telco non possono scalare l’AI – e senza l’AI, rischiano di rimanere indietro in un mercato ormai maturo, e per questo ancora più competitivo. Per poter affrontare in modo adeguato tutte queste sfide non si può prescindere da una gestione dei dati appropriata ed efficiente. Le soluzioni cloud ibride offrono alle aziende di telecomunicazioni la flessibilità e la scalabilità di cui hanno bisogno per adattarsi al nuovo panorama mobile.
Indice degli argomenti
1. Modernizzare le architetture dei dati per superare la frammentazione
Con l’introduzione di reti 5G veloci e potenti, l’aumento dei dispositivi intelligenti ha innescato un’esplosione di dati che devono essere elaborati in tempo reale per soddisfare le richieste dei consumatori. Le tradizionali architetture dei dati faticano a far fronte a tali carichi di lavoro: i fornitori di servizi di telecomunicazione non solo devono gestire volumi di dati sempre crescenti, ma devono farlo mantenendo prestazioni elevate e affidabilità. Il problema non è la mancanza di dati, ma il fatto che sono frammentati, non strutturati e non affidabili.
Di conseguenza, per molti, modernizzare la propria infrastruttura dati sta diventando un aspetto urgente da affrontare. Questa evoluzione implica in primo luogo l’abbandono dell’elaborazione dei dati basata su file, lenta e obsoleta, a favore dello streaming di dati in tempo reale, reso possibile da una piattaforma dati ibrida robusta e scalabile che può consentire alle aziende di conciliare le nuove esigenze di prestazioni dei loro ambienti dati e la loro crescente complessità con la progressiva evoluzione delle applicazioni 5G.
Tuttavia, la costante espansione dell’infrastruttura a supporto delle reti 5G implica anche l’aumento dei costi relativi alla sua gestione. La sfida è quindi trovare una soluzione che favorisca la crescita e contemporaneamente mantenga sotto controllo i costi operativi e dell’infrastruttura, impedendone una crescita esponenziale nel lungo termine, legata all’aumento dei volumi di dati.
2. Distribuire correttamente i carichi di lavoro con la flessibilità dell’ibrido
Le crescenti necessità di elaborazione di volumi sempre maggiori di dati pongono gli operatori di rete davanti alla necessità di utilizzare architetture cloud ibride per bilanciare i requisiti dei diversi carichi di lavoro. I dati di rete elaborati ad alta velocità vengono solitamente gestiti al meglio on-premise perché le aziende di telecomunicazioni possono mantenere un maggiore controllo su di essi; si tratta di carichi di lavoro strutturati, prevedibili e ad alto volume, che non beneficiano della scalabilità dinamica dei cloud pubblici. Al contrario, i cloud pubblici offrono la flessibilità e la scalabilità necessarie per carichi di lavoro più variabili e meno prevedibili, come le applicazioni di interfaccia con i clienti o i servizi innovativi basati sull’AI.
Allo stesso tempo, la gestione dei dati deve essere conforme alle evoluzioni normative e ai requisiti di sicurezza, che possono ad esempio impedire l’archiviazione in un cloud pubblico di determinati carichi di lavoro o set di dati. La progressiva evoluzione e dinamicità dei carichi di lavoro, l’arrivo di nuovi requisiti normativi e di protezione dei dati e l’introduzione di nuove policy aziendali potrebbero creare condizioni inedite per l’utilizzo e la gestione dei dati. Per questo motivo, è fondamentale liberarsi dal vendor lock-in e avere la possibilità di spostare agilmente dati e carichi di lavoro seguendo l’evoluzione del business – tra on-premise e cloud pubblico, tra diversi cloud pubblici e di nuovo verso il data center.
La gestione dei workload in ambienti diversi può però essere molto complessa. Le aziende hanno bisogno di strumenti per monitorare le prestazioni, ottimizzare la distribuzione dei carichi di lavoro e garantire una gestione sicura dei dati sia on-premise che in ambienti cloud. È qui che entrano in gioco le piattaforme dati ibride, offrendo ai provider di rete la flessibilità di spostare i carichi di lavoro senza problemi tra ambienti diversi, in totale conformità ai requisiti del momento e sempre con un occhio all’ottimizzazione dei costi e delle prestazioni.
3. Agire in modo proattivo grazie all’AI: verso modelli di implementazione privata
Come in molti altri settori, saranno AI e automazione a definire il futuro delle telecomunicazioni, ma per sfruttare al meglio queste opportunità è necessario prepararsi già ora. Dover affrontare lunghi processi decisionali nella gestione del cambiamento può generare un impatto negativo sull’esperienza del cliente e, di conseguenza, sulla situazione finanziaria dell’azienda. Le imprese che sono in grado di prendere decisioni in tempo reale o anche in modo proattivo possono invece riconoscere tempestivamente eventuali problemi nei servizi e sviluppare soluzioni avanzate prima che sorgano gravi complicazioni.
Obiettivo dei fornitori di telecomunicazioni è quello di rendere stabili le reti mantenendo la soddisfazione dei clienti. Ad esempio, l’AI può riconoscere il ruolo di fattori esterni che favoriscono le interruzioni di rete, come il tempo o l’utilizzo della rete, e ridurre i tempi di inattività fino al 50%. Sistemi adeguatamente addestrati possono gestire e ottimizzare autonomamente l’utilizzo della rete in modo che le aziende di telecomunicazioni possano prendere decisioni informate su quale tecnologia utilizzare quando la domanda è elevata. Ciò garantisce prestazioni migliori e maggiore disponibilità.
Dal servizio clienti alla gestione della rete, l’automazione guidata dall’AI continuerà a cambiare il modo in cui i fornitori di servizi di telecomunicazione sviluppano il proprio business. Ad esempio, molti provider stanno già utilizzando chatbot e assistenti virtuali basati sull’AI per rispondere più rapidamente alle domande dei clienti e fornire supporto non solo per domande semplici, ma anche per l’elaborazione di nuovi ordini e per la risoluzione di problemi di servizio. La prossima frontiera – manutenzione predittiva, rilevamento automatico delle anomalie, ottimizzazione in tempo reale e fornitura proattiva di servizi – dipende da un’infrastruttura dati e AI scalabile.
Allo stesso tempo, le aziende possono utilizzare l’AI per prevedere la probabilità di guasti alla rete attraverso analisi preventive in modo che i tecnici possano intervenire ancor prima che si verifichino. Tuttavia, l’implementazione di modelli di AI richiede una notevole potenza di calcolo e l’elaborazione di dati in tempo reale, e ancora una volta saranno le piattaforme dati moderne, scalabili e ibride a fare la differenza. La “Private AI” consente questo tipo di automazione nella rete, permettendo di addestrare i carichi di lavoro AI on-premise e di distribuirli nel cloud o nella rete.
I dati rimangono la spina dorsale dell’innovazione
Come in ogni settore, ci sono molti modi diversi per utilizzare l’AI nel settore delle telecomunicazioni.
Per dare un contesto, si prevede che il valore degli investimenti in AI da parte delle aziende telco passi dai 1,2 miliardi di dollari nel 2021 a quasi 40 miliardi di dollari nel 2030, a testimonianza di uno sviluppo costante e parallelo. Rimane comunque un nodo cruciale: l’AI è di valore solo quanto i dati con cui è stata ed è addestrata. I modelli che si basano solo su un sottoinsieme dei dati di un’azienda possono perdere informazioni cruciali o generare risultati incorretti.
Le aziende dovrebbero quindi costruire casi d’uso dell’AI su una base sostenibile e affidabile e fornire l’accesso a un set di dati completo e pulito. Ciò consente all’AI di essere addestrata nel miglior modo possibile sulla base di dati puliti e di trarre da essi informazioni ben fondate. In particolare, negli ambienti multi-cloud ibridi, ciò richiede un’architettura dati che fornisca l’accesso agli ambienti cloud e ai data center locali in egual misura.
Prospettive per il futuro
L’era del 5G pone ai fornitori di telecomunicazioni grandi sfide, che possono essere affrontate in modo efficace partendo da una solida base di dati. Le moderne architetture flessibili, scalabili ed economiche consentono a queste organizzazioni di identificare precocemente le opportunità, prevenire interruzioni del servizio e automatizzare i processi per la massima efficienza.
Una connettività affidabile rimane il core business per le aziende di telecomunicazioni. Tuttavia, questo è direttamente collegato alla gestione sicura di reti sempre più complesse, soprattutto man mano che ci avviciniamo all’introduzione del 6G e con il ruolo ancora più centrale che l’AI svolgerà. È quindi essenziale che le aziende prendano in tempo utile le misure necessarie per realizzare appieno il potenziale di questa tecnologia. Sebbene la visione di una rete ideale, altamente sicura, veloce ed elastica, con AI distribuita e sovrana, possa richiedere ancora anni per concretizzarsi, le telco devono iniziare a gettare le basi ora. Un’architettura dati ibrida che fornisca un accesso olistico a dati puliti e di alta qualità pone le basi per la creazione di un reale valore aggiunto con servizi supportati dall’AI, per un’esperienza cliente ottimizzata e una connettività all’avanguardia. Le piattaforme dati ibride come quella di Cloudera offrono la possibilità di gestire i carichi di lavoro ad alta velocità on-premise e di utilizzare la scalabilità del cloud pubblico. Ciò consente alle aziende di telecomunicazioni di gestire i propri dati in modo efficiente, ponendo al contempo le basi per l’innovazione futura.
