أخبار ar.wedoany.com، في 22 يونيو، أعلنت جوجل كلاود الأمريكية ونوكيا الفنلندية عن توسيع تعاونهما، بدمج نموذج جيميني من جوجل في مجموعة برامج الشبكات نوكيا أسورانس سنتر. سيعمل الطرفان على تطوير ستة عوامل ذكاء اصطناعي متخصصة حول سيناريوهات تشغيل وصيانة شبكات الاتصالات، لمساعدة مشغلي الشبكات على خفض تكاليف التشغيل، وتسريع تحديد أعطال الشبكة، والدفع بتطور تشغيل وصيانة الشبكات نحو مستويات أعلى من الأتمتة.
نوكيا أسورانس سنتر هي منصة تشغيل وصيانة آلية من نوكيا مخصصة لشبكات الاتصالات وضمان الخدمة، وتستخدم بشكل أساسي لدعم مشغلي الشبكات في مراقبة وتحليل حالات الشبكات المعقدة والتنبيهات ومؤشرات الأداء وجودة الخدمة. مع تزامن شبكات الجيل الخامس والشبكات الثابتة والشبكات الأساسية السحابية وبيئات الأجهزة متعددة الموردين، تستمر كمية البيانات والتنبيهات التي يواجهها المشغلون في الازدياد، مما يجعل طرق استكشاف الأخطاء اليدوية التقليدية غير قادرة بشكل متزايد على مواكبة تعقيد الشبكات.
جوهر هذا التعاون هو إدخال قدرات الاستدلال متعدد الوسائط لنموذج جيميني في عملية ضمان الشبكة. ستطلق نوكيا ستة عوامل ذكاء اصطناعي متخصصة، تغطي مهام مثل فهم النوايا، وتصنيف التنبيهات، وتفسير مؤشرات الأداء، وتحليل أسباب الشذوذ، وتوصية إجراءات الإصلاح، وإنشاء لوحات المعلومات المرئية. يمكن لهذه العوامل معالجة مشاكل التشغيل والصيانة الفردية بشكل مستقل، أو تحليل أحداث الشبكة المعقدة بشكل تعاوني.
من بين العوامل الستة، يتولى عامل التوجيه دور التنسيق المركزي، لفهم نوايا المستخدم وتنسيق العوامل الأخرى، مع ضمان امتثال العمليات لحدود التشغيل والصيانة؛ ويقوم عامل تصنيف الأحداث بتحليل التنبيهات الحالية ومقارنتها بالأنماط التاريخية لتحديد السبب الجذري ونطاق التأثير؛ ويستخدم عامل اختيار مؤشرات الأداء لتفسير مؤشرات الشبكة المعقدة وتعريفاتها ووحدات قياسها، مما يساعد النظام على فهم تغيرات أداء الشبكة.
يستخدم عامل استدلال الشذوذ لتحديد ما إذا كان انحراف سلوك الشبكة هو عطل حقيقي أم إنذار كاذب؛ ويقوم عامل استدلال الإجراءات بمطابقة الحدث الحالي مع كتالوج الأتمتة وتقديم توصيات الإصلاح؛ ويدعم عامل لوحات المعلومات موظفي التشغيل والصيانة في إنشاء صفحات تحليل مرئية وشاشات تتبع بسرعة باستخدام اللغة الطبيعية. بالنسبة للمشغلين، يمكن لهذه البنية متعددة العوامل ربط المعلومات الموزعة أصلاً في أنظمة التنبيهات وقواعد المعرفة والتذاكر وخبرات المهندسين.
تؤكد جوجل كلاود ونوكيا أن هذا الحل لا يلغي المشاركة البشرية تمامًا. يتبنى النظام نهج "الحكم الذاتي الشفاف"، حيث يعمل عامل استدلال الإجراءات أولاً كطبقة استشارية، ويقترح حلول الإصلاح على المهندسين بناءً على درجة الثقة، مع ترك التأكيد النهائي للبشر في نقاط التحكم الرئيسية. بالنسبة للسيناريوهات منخفضة المخاطر والمتوافقة مع السياسات، يمكن لنفس البنية دعم التنفيذ الآلي المغلق مع الاحتفاظ بسجلات التنفيذ.
من حيث طريقة النشر، تستخدم نوكيا مجموعة أدوات تطوير العوامل من جوجل كلاود ومنصة المؤسسات جيميني إنتيربرايس إيجنت لتطوير القدرات ذات الصلة. يمكن تشغيل إطار العمل متعدد العوامل على موارد الحوسبة والتخزين القياسية لجوجل كلاود، ويمكن نشره باستخدام أدوات مثل كوبرنيتيس وجوجل كلاود ستوراج، للتكيف مع البيئات السحابية الحالية للمشغلين. يساعد أسلوب النشر هذا في تقليل تكلفة إدخال طبقات برمجيات مخصصة للمشغلين.
وفقًا للمعلومات الرسمية من جوجل كلاود، فإن عامل التوجيه وعامل تصنيف الأحداث يتمتعان حاليًا بوظائف كاملة. من المقرر إطلاق المنصة رسميًا في سوق جوجل كلاود ماركت بليس في سبتمبر 2026 بنموذج الخدمة كبرنامج (SaaS)، وعندها يمكن للمشغلين نشر العوامل المعتمدة الأولى واستخدامها مع نوكيا أسورانس سنتر. سيتم تسليم العوامل الأكثر تعقيدًا المتبقية من خلال تحديثات برمجية دورية، لتوسيع نطاقها لتشمل مجموعات برامج الشبكات الأخرى من نوكيا مثل يونيفايد إنفنتوري ودايتا سويت وأوركستريشن، وذلك من أواخر عام 2026 حتى عام 2027.
تتجه عمليات تشغيل وصيانة شبكات الاتصالات من المراقبة السلبية إلى التحليل النشط. في السابق، كان على المشغلين تصفية كميات كبيرة من التنبيهات يدويًا، ومقارنتها بالأعطال التاريخية، واستدعاء البرامج النصية، وتحديد المشكلات خطوة بخطوة؛ ومع إدخال عوامل الذكاء الاصطناعي، يمكن للنظام التمييز بسرعة بين أعطال البنية التحتية الرئيسية والضوضاء الخلفية، وعرض الأسباب الجذرية المحتملة ونطاق التأثير ومسارات الإصلاح بشكل مركزي. ذكر بيان صحفي لجوجل كلاود أن هذه العوامل يمكنها تقليل وقت معالجة مشاكل الشبكة بنسبة 50% إلى 80%، ومن المتوقع أن تنخفض المشكلات المعقدة من ساعات إلى دقائق.
ومع ذلك، فإن شبكات الاتصالات هي بنية تحتية عالية الموثوقية، ولا تزال الأتمتة في التشغيل والصيانة بحاجة إلى حدود صارمة. إن دقة توصيات عوامل الذكاء الاصطناعي، وقابليتها للتفسير، وامتثالها لسياسات المشغل، وقدرتها على التعامل مع بيئات الشبكات متعددة الموردين، كلها عوامل ستؤثر على فعالية تطبيقها الفعلي. خاصة في الشبكات الأساسية وشبكات النقل وسيناريوهات الأعمال الحرجة، تحتاج الأتمتة المغلقة إلى التحقق الكافي، ولا يمكن ببساطة استبدال سلسلة مسؤوليات التشغيل والصيانة بأحكام النماذج.
ستركز نقاط المتابعة على تقدم إطلاق سوق جوجل كلاود ماركت بليس في سبتمبر، وملاحظات النشر الأولى من المشغلين، وفعالية العوامل الستة في استكشاف الأخطاء الفعلية، وما إذا كانت نوكيا قادرة على توسيع هذه القدرة لتشمل مجموعة أوسع من منتجات أتمتة الشبكات. إذا سار التعاون بسلاسة، فقد يصبح دمج جيميني في نوكيا أسورانس سنتر حالة مهمة لانتقال شبكات الاتصالات من عمليات الذكاء الاصطناعي إلى التشغيل والصيانة الذاتية للشبكات.
تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com
