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2022/8/18 17:54

通过5个问题,了解运营商对开放光网络的态度

C114通信网  南山

C114讯 8月18日消息(南山)部分是在一些国外开源组织的影响下,开放光网络成为光网络行业近年来探讨的热点话题。运营商也启动了相关工作,研究光网络具体环节的开放解耦工作。

近日,Infinera博客发布一篇文章,介绍了今年5月研究机构Heavy Reading与Infinera、Ciena、富士通Juniper四家光设备商合作,面向全球运营商(78家)做了一项针对开放、自动化和可编程传输网络的调查。作者精选了其中5个典型问题,以反映运营商对开放光网络的现状和期望。

问题1:您需要光层的哪些功能?

一个非常好的消息是,很少有运营商把光网络看作是传输流量的哑管道。运营商强烈要求以灵活和动态的方式在任何路径上远程移动容量,并以最少的现场连接激活新服务。软件自动化解决方案最为重要,它允许在需要的时候和地点远程激活预部署的硬件,并以成本效益的方式在网络上移动容量。

问题2:何时部署开放线路系统(OLS)?

根据调查结果,到2023年底,一半的运营商预计将在开放线路系统上部署分解转发器。这在网络自动化方面意味着什么?我们都听到运营商对多厂商光网络的运营复杂性表示担忧。软件和自动化解决方案是克服这些困难的关键。从调查来看,运营商对开源解耦系统表达了较为明确的意向。

问题3:开放光网络的最重要驱动因素是什么?

鉴于运营商在新需求以及成本与收入方面面临的挑战,排名第一的回答(优化网络容量和光纤利用率)是一个很自然的问题。另一个被强调的话题是,在转向开放网络时,需要保持端到端的网络可视性,并整合网络库存。

问题4:使用什么类型的工具来规划开放光网络上的服务?

虽然受访者明显倾向于多厂商规划工具,但他们更倾向于由设备厂商开发的解决方案,而不是基于开源软件的工具。在作者与服务提供商的讨论中,他们希望对网络规划过程及其结果有明确的责任和义务,这在使用社区开发的工具时是比较难得到的。

问题5:在开放光网络中,哪些方面将从机器学习中获益最大?

机器学习能力早已被引入电信网络,用于预测网络性能的变化,以及网络设计和业务规划。在这项调查中,预测流量增长尤其受到光网络专家受访者的青睐。可以看到机器学习在开放网络中的多个环节有望发挥价值,但没有得到压倒性的认同。

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