在节能和网络性能之间找到适当的平衡

展望未来，能源效率将需要更加受到关注，因为通信服务提供商将需要有效的功率感知方案，以在低流量时段最大限度地节省能源，并在流量高峰时段减少能源浪费。但如何才能在保护网络性能的同时做到这一点呢？

5G确实已经到来，带来了对用户体验的高度期望，也带来了广泛的令人兴奋的商机。与此同时，很明显，如果以与前几代相同的方式管理5G来满足不断增长的流量需求，移动网络的能耗将急剧增加。就成本和环境影响而言，这是不可持续的。要打破能源消耗的负面趋势，需要从整体上解决网络的不同部分，并确保提供完整的5G体验。

减少网络能耗的最快方法之一是激活节能措施软件。然而，如果此类激活不是基于实时、真实的条件，则当部分网络资源不可用时，网络性能和用户体验可能会恶化。那么，我们如何确保网络资源在流量低的时候关闭，以最大限度地节省成本，并在流量高峰时启动网络资源，以避免性能下降？换句话说，我们如何在节能和网络性能之间找到适当的平衡？

爱立信支持服务的服务连续性是一种创新的能源感知解决方案，基于多年的网络性能工作经验，将专家的知识与人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 相结合。这一新解决方案解决了全天的能源效率问题，以最大限度地节省交通流量低时段的能源，并减少交通高峰时段的能源浪费。

智能能源保存功能激活/停用

引入深度睡眠等先进节能软件功能将减少大规模 MIMO 无线电消耗的能耗。 服务连续性通过动态确定激活哪个功能以及何时激活来补充该功能。  我们的智能RAN节能解决方案根据数据量和用户等流量行为对整个网络的小区进行建模。它使用先进的机器学习技术，以无线电级别的粒度在网络上自主确定深度睡眠节能功能的激活和停用，而无需阻塞或软锁定单元。因此，除了深度睡眠功能之外，该用例还延长了睡眠时间，并节省了至少 13% 的电量。

除了提供能够在节能方面实现显着改进的有效功率感知方案外，该解决方案还与实时网络性能相关控制流量延迟、数据路径延迟和链路利用率等参数，以防止对用户体验产生任何影响。

然而，随着时间的推移，随着网络的变化，仅人工智能和机器学习无法提供 100% 正确的结论，这意味着依靠无监督的自学习人工智能/机器学习是不够的。爱立信网络智能所使用的方法是利用历史和当前实时信息中的知识来不断训练和调整机器学习算法。这意味着可以在保护网络性能的同时最大限度地节省能源。

网络能效映射

从能源角度来看，要高效运营站点，需要清楚地了解任意给定时间的站点功能、容量和性能。然而，很多时候，服务提供商无法以简单的方式看到这些信息，这可能意味着重要的决策是基于假设而不是来自站点的实际实时数据。

我们的节点无线电功率效率图有助于可视化每个站点的能源效率并了解任何效率低下的根本原因。该用例将每个站点的能耗与流量指标（例如数据量和每个小区的平均用户数）相关联。然后，它从能源角度找到效率最低的站点，并根据尺寸、硬件、软件和射频问题分析每个站点，以详细了解效率低下的根本原因。一旦找到根本原因，系统将自动解决问题或发送采取进一步措施的建议。这意味着该解决方案不仅可以解决和减少流量高峰时段的能源浪费，还可以解决和提高网络性能。

网络服务战略与产品组合管理主管 Nello Califano 表示：“在爱立信支持服务中，我们的主要目标始终是为我们的客户提供最佳的网络性能奥默斯。借助爱立信网络智能，我们兑现了对客户的承诺，同时帮助他们实现能源效率。”

结论

爱立信网络智能解决方案利用各种数据，利用先进的机器学习技术与深厚的网络知识相结合，能够执行精确的预测并预防网络问题，从而完美平衡节能、网络性能和客户体验要求。让我们共同迈出伟大的第一步，减少碳足迹，打造绿色未来。

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