أخبار ar.wedoany.com، تُشكّل البنى المفتوحة والمفصولة والأتمتة الأصلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي الاتجاهات المحورية في تطور شبكات النطاق العريض، ويُظهر التعاون بين شركتي Adtran وHPE مسارًا عمليًا ملموسًا في هذا السياق. من خلال دمج منصة PON المفتوحة مع بنية قابلة للتشغيل البيني، تهدف الشركتان إلى مساعدة مشغلي الشبكات في بناء بنية تحتية مهيأة للتطور نحو خدمات 50G PON والخدمات متعددة الجيجابت، وذلك في الوقت الذي يواجهون فيه ضغوطًا ناجمة عن نمو الطلب على السعة وتراجع هوامش الربح.
تواجه شبكات النطاق العريض حاليًا معادلة معقدة تجمع بين تزايد الطلب على السعة، وتوقعات الخدمات متعددة الجيجابت، وضغوط الربحية. بالنسبة لمشغلي الشبكات، لا يقتصر التحدي على سعة النقل فحسب، بل يتعداه إلى تحويل البنية التحتية إلى ركيزة تدعم توسع الخدمات ومنطق النمو الجديد. وقد أدت القيود التي تفرضها البنى التقليدية في تسريع النشر، وخفض التكاليف التشغيلية، وإدخال الابتكار المستمر، إلى دفع تطوير نماذج شبكات مفتوحة ومفصولة وقابلة للبرمجة. وتهدف هذه النماذج إلى مواكبة التطور التكنولوجي ودعم التعقيد المتزايد للخدمات الرقمية.
تُعد البنية المفصولة واستراتيجية التوريد متعدد الموردين عنصرين أساسيين. فالتشغيل البيني متعدد الموردين القائم على المعايير المفتوحة يمكّن المشغلين من اختيار التقنيات الأنسب بشكل ديناميكي، مما يقلل من مخاطر سلسلة التوريد. ويساعد هذا النهج في بناء شبكات مصممة للاستخدام طويل الأمد، تدعم التطور نحو السيناريوهات المتقدمة مثل 50G PON والخدمات فائقة السرعة. وقد تجاوز التعاون بين Adtran وHPE نطاق الوصول ليمتد إلى مجالات DWDM والنقل البصري، ليشكل شراكة راسخة قائمة على التشغيل البيني والمعايير المفتوحة والتكامل متعدد الموردين.
صرّح مارسيلو فورتي، نائب رئيس المبيعات في منطقة جنوب أوروبا لدى Adtran، قائلاً إن المفتاح اليوم هو بناء بنية تحتية قادرة على التطور بمرور الوقت دون أن تكون مقيدة بتقنية معينة. فدمج منصة PON المفتوحة مع بنية قابلة للتشغيل البيني يُتيح للمشغلين الاستعداد للتطور نحو الخدمات متعددة الجيجابت و50G PON، مع الحفاظ على السيطرة على استراتيجيات التطوير الخاصة بهم. ولا يقتصر الجوهر على مجرد دمج تقنيات مختلفة، بل يكمن في بناء نموذج بنية تحتية مفتوح وقابل للبرمجة يدمج بين الوصول والتجميع والنقل البصري.
لتحقيق هذا الهدف، قامت الشركتان بدمج خبرات HPE Networking في مجالي التوجيه (Routing) والأتمتة الأصلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مع مجموعة منتجات PON من Adtran. من الناحية الهيكلية، يتيح دمج أجهزة التوجيه مع المنصة إمكانية الوصول إلى النطاق العريض عالي الأداء والمفصول، القادر على دعم الخدمات السكنية والتجارية والجملة والخدمات المتنقلة على بنية تحتية واحدة. وهذا يبني شبكة تدمج قدرات تجميع الألياف الضوئية والأتمتة الذكية والإدارة الموحدة، مما يعزز الكفاءة التشغيلية بشكل مباشر.
يكمن تميز هذا الحل في الأتمتة القائمة على النوايا (Intent-based Automation)، المدعومة بواجهات برمجة تطبيقات (API) مفتوحة. يسمح هذا النهج بإدارة دورة حياة الشبكة بالكامل بشكل استباقي، بدءًا من التهيئة المسبقة وصولاً إلى عمليات التشغيل في اليوم الثاني وما بعده (Day 2+)، مما يقلل من الأخطاء البشرية ووقت التدخل. وأكد ستيفانو أندريوتشي، المدير الأول للمبيعات في HPE – Juniper Networks، أن الأتمتة الأصلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تُحدث تغييرًا جذريًا في طريقة إدارة شبكات النطاق العريض، بهدف تبسيط العمليات وتسريع طرح الخدمات الجديدة مع تقليل تعقيد وتكلفة إدارة البنية التحتية. يمكن للوظائف الأصلية للذكاء الاصطناعي تحسين إدارة الأعطال، وتسريع عمليات التهيئة، وتحسين تجربة المستخدم، مما يقلل بشكل كبير من التكاليف التشغيلية. وفي الوقت نفسه، يُسهم نموذج التشغيل والتوصيل الفوري (Plug-and-Play) في تسريع نشر البنية التحتية.
يؤدي الجمع بين انفتاح البنية والأتمتة المتقدمة إلى تحقيق فوائد عملية. يمكن للمشغلين توسيع شبكاتهم بمرونة، بدءًا من النشر الموزع وصولاً إلى السيناريوهات عالية الكثافة، مع سعة تدعم أكثر من 100 ألف مستخدم. كما يساهم التصميم المدمج لمنصة OLT المفصولة في تحسين كفاءة الطاقة، وتقليل المساحة المطلوبة واستهلاك الطاقة. يعزز هذا الهيكل تكاملًا أوثق بين الوصول إلى النطاق العريض والتجميع والنقل البصري، مما يكسر تجزؤ البنى التحتية التقليدية، ويمكّن المشغلين من تطوير خدمات ونماذج أعمال جديدة على بنية تحتية موحدة ومرنة.
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
