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Nokia et Databricks testent une plateforme de données télécoms destinée aux réseaux autonomes

Nokia et Databricks ont dévoilé une démonstration de faisabilité portant sur une plateforme unifiée de données télécoms destinée aux réseaux autonomes.

Nokia et Databricks testent une plateforme de données télécoms destinée aux réseaux autonomes

Nokia et Databricks ont dévoilé une démonstration de faisabilité (proof of concept) pour une plateforme unifiée de données télécoms conçue pour prendre en charge les réseaux autonomes. Cette plateforme est décrite comme indépendante de toute infrastructure sous-jacente ; Nokia la présente comme un moyen de gérer les données télécoms aussi bien dans le cloud que dans des environnements sur site, sans avoir à réécrire de code.

Le argumentaire part d’un problème bien connu : selon Nokia, les réseaux de télécommunications s’appuient généralement sur des centaines de systèmes opérationnels et de soutien métier cloisonnés, ce qui rend difficile l’application cohérente de l’IA dans tous les domaines. Les entreprises affirment que cette démonstration de faisabilité vise à présenter une couche de données commune capable de fournir des données réseau à des agents d’IA et de prendre en charge des actions inter-domaines.

Ce que le prototype est censé démontrer

Les arguments techniques s’articulent autour de workflows de traitement des données réseau basés sur le principe du « code une fois ». Nokia précise que ces workflows peuvent s’exécuter sur des plateformes propriétaires telles que Databricks, ainsi que sur des piles open source testées avec Apache Flink, Kafka et Iceberg.

Les équipes d’ingénierie ont simulé l’ingestion de données analytiques dans le but d’évoluer rapidement pour atteindre l’échelle des opérateurs de premier plan dans le cloud. Les entreprises indiquent également avoir introduit une logique de transformation des données indépendante des fournisseurs en séparant la logique de traitement centrale des connecteurs de plateforme, ce qui permet de réutiliser les mêmes flux de travail dans différents environnements.

Autonomous Network Fabric est à la base de la démonstration

La plateforme s’inscrit dans le cadre plus large de l’architecture « Autonomous Network Fabric » de Nokia. L’article précise également que la validation de principe et l’intégration cloud étendue de Nokia avec AWS visent à soutenir cette proposition.

Le travail réalisé avec Databricks s’apparente donc moins à une démonstration autonome qu’à un composant supplémentaire de la pile d’automatisation plus large de Nokia. L’architecture s’articule autour de l’idée que les données réseau, l’exécution de modèles et l’automatisation inter-domaines peuvent reposer sur une infrastructure commune.

À lire pour les équipes d’automatisation des opérateurs télécoms

Ce qui est pertinent pour les équipes chargées de la stratégie réseau, ce n’est pas la démonstration en elle-même, mais le choix conceptuel qui la sous-tend : Nokia promeut une plateforme de données commune qui couvre à la fois le cloud et les infrastructures sur site sans nécessiter de réécriture de code. Si l’architecture annoncée tient la route, la référence en matière d’IA dans les télécommunications passera de projets d’analyse isolés à des flux de données réutilisables entre différents domaines.

Sources

Foire aux questions

Quelles annonces ont fait Nokia et Databricks ?
Ils ont dévoilé une démonstration de faisabilité d'une plateforme de données unifiée pour les opérateurs télécoms, conçue pour prendre en charge les réseaux autonomes. Nokia la décrit comme indépendante de la infrastructure sous-jacente et capable de fonctionner aussi bien dans des environnements cloud que sur des infrastructures sur site, sans qu'il soit nécessaire de réécrire le code.
Quelles sont les fonctionnalités techniques annoncées par la plateforme ?
Les revendications techniques portent notamment sur des flux de traitement de données « code-once » destinés aux données réseau, pouvant s'exécuter à la fois sur Databricks et sur des piles open source testées avec Apache Flink, Kafka et Iceberg. Les entreprises indiquent également avoir intégré une logique de transformation des données indépendante des fournisseurs afin de réduire la dépendance vis-à-vis d'une plateforme spécifique.

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