«إريكسون» تطلق خدمات الشبكة الخاصة بتقنيات إنترنت الأشياء الضخمة

تستكمل إريكسون تطوير منتجاتها التكنولوجية الخاصة ببرمجيات إنترنت الأشياء الخلوية ومسرعات إنترنت الأشياء مع مجموعة متكاملة من خدمات الشبكة، في الوقت الذي يتم فيه طرح الشبكات التجارية الأولى لتقنيات إنترنت الأشياء.
ومن شأن هذه الخدمات أن تمكَن مزودي الخدمات من معالجة مسألة نشر وتشغيل عدد هائل من أجهزة إنترنت الأشياء التي يتم إدخالها إلى شبكات LTE بشكل أكثر كفاءة.
وتنطبق هذه الحلول الجديدة على تقنيات مثل تكنولوجيا Cat-M1 (التي تسمى أيضًا بتقنية LTE-M) إضافة إلى تقنية إنترنت الأشياء ضيقة النطاق(NB-IoT) وتشمل هذه الخدمات تصميم وتعزيز شبكات إنترنت الأشياء وعمليات النشر والتشغيل والإدارة، وهي مدعومة أيضًا بمجموعة حلول خدمات الدعم التي تم تحديثها وتوسيعها مؤخرًا.
فبحسب أحدث تقارير إريكسون للاتصالات المتنقلة، من المتوقع أن يبلغ عدد الأجهزة المتصلة الخاصة بتقنية إنترنت الأشياء نحو 18 مليار جهاز بحلول العام 2022. ويتطلب هذا الاستيعاب الضخم اعتماد نهج مختلف لتخطيط الشبكات وتصميمها وإدارة عملياتها وإمكاناتها بدلًا من الاعتماد على شبكات النطاق العريض التقليدية.
وتقدم اريكسون أيضا مزايا برمجيات إنترنت الأشياء الجديدة، مثل خدمات الاتصال (VoLTE) التي تدعم الصوت عبر تكنولوجيا LTE Cat M1، مما سيسهم في تمكين مشغلي الخدمات من استكشاف حالات استخدام جديدة يمكن من خلالها لأجهزة إنترنت الأشياء أن تدعم الخدمات الصوتية وتفتح آفاق جديدة لتوسيع الخدمات المؤسسية إلى مجالات جديدة مثل لوحات الإنذار الأمني، ومجموعات الإسعافات الأولية عن بعد والأجهزة القابلة للارتداء والأقفال الرقمية وحلول أمن المعلومات وأنواع أخرى من التطبيقات والخدمات التي تعمل بتقنية إنترنت الأشياء.
تصميم وتعزيز الشبكات: ستتطلب شبكات إنترنت الأشياء اللامتجانسة وحالات الاستخدام المتنوعة ذات الاحتياجات المختلفة نهجًا مختلفًا لتخطيط وتصميم الشبكات وبهدف معالجة ودعم هذه المسألة، تقدم إريكسون خدمات وحلول لتقييم السيناريوهات ووضع النماذج الشبكية وتطوير التصميمات والتقييم التنموي لشبكات إنترنت الأشياء الضخمة.
تشغيل وإدارة الشبكات: ومن أجل معالجة مسألة الحاجة إلى نهج موحد لإدارة وتشغيل شبكات مشغلي ومزودي الخدمات، تقوم اريكسون بإدخال حلول التعلم الآلي إلى مراكز عمليات شبكتها وستساعد هذه الأدوات المشغلين على إدارة تكاليف توفير الخدمات واتخاذ نهج استباقي لإدارة الحوادث وعند اختبارها بشكل ميداني، تم تحديد 80٪ من جميع الحوادث التي حصلت في الشبكة عن طريق التعلم الآلي بدون أي تدخل بشري - وتم تحديد السبب الجذري للحوادث في 77٪ من الحالات التي تم اختبارها.