隨著通信服務提供商(CSP)順利過渡到5G獨立網絡以及向云原生網絡和運營的大規(guī)模轉變，他們正在積極投資提高網絡自動化水平所需的技術。事實上，市場研究數據樣本表明，到本世紀末，自動化投資將以約20%的復合年增長率增長。其目標有兩個：短期內，當現金流至關重要時，網絡自動化可以提高網絡和運營效率；長期來看，它是管理5G時代及以后網絡復雜性的唯一可行選擇。
從高層次來看，如今的通信服務提供商已經部署了5G，重點是增強移動寬帶；5G的下一次演進將以分層支持大規(guī)模物聯網實施、超可靠低延遲通信以及針對物流和制造業(yè)等特定垂直行業(yè)需求量身定制的網絡配置為標志。這也伴隨著向云原生架構的更大轉變，包括對核心基礎設施的升級、對無線接入網絡的更分布式方法以及對傳輸的相應調整。
這些領域的復雜性不斷增加，這意味著由于一系列因素，包括不斷增加的容量需求、管理現代和傳統基礎設施的需求、多供應商系統的激增，以及在5GAdvanced和6G成型時需要保持面向未來的態(tài)勢，網絡性能的可見性和對網絡狀態(tài)的透徹了解變得更具挑戰(zhàn)性。
隨著可視性挑戰(zhàn)的增加，CSP可能會遇到根本原因識別、站點訪問量激增、配置錯誤以及平衡特定領域優(yōu)化與端到端系統性能需求等問題，所有這些都可能推高成本。這凸顯了網絡自動化在提高可靠性和一致性、促進高級服務和隨之而來的新業(yè)務模式以及增強安全性方面的重要性。在端到端網絡自動化戰(zhàn)略的背景下，網絡狀態(tài)和性能數據的可視性和理解的重要性怎么強調也不為過，因為它為智能決策提供了輸入。
自動化在電信行業(yè)越來越重要，這證明了網絡自動化的必要性，但在CSP能夠實現網絡流程自動化之前，它必須能夠看到網絡流程。解決傳輸領域可見性問題的方法歸結為更好地觀察網絡行為和性能、頻繁收集數據、實時分析數據，并將數據洞察轉化為自動化操作，使CSP能夠主動高效地運行傳輸網絡。
有了更強大的可視性和可視性，這樣服務提供商就可以專注于解決問題，而不是排除故障?；?a href="http://www.intimacywithspirit.com/AI_1.html" target="_blank" class="keylink">AI/ML的深度分析將確定問題的根本原因，然后根據不斷增長的網絡數據預測未來的問題。原始數據和轉化為可操作見解的原始數據之間的重要區(qū)別從字面上和形象上實現了閉環(huán)，使控制器能夠自動執(zhí)行服務配置和流量控制、節(jié)能配置和監(jiān)控等操作。這不僅可以縮短上市時間，還可以減少人為錯誤和配置錯誤，而這些仍然是網絡問題的主要原因之一。
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