Anfragen
Vom Büro bis zur Produktionslinie:
Netzwerke verbinden Anwendungen und Geräte.
Vom Campus bis zum Rechenzentrum:
Immer mehr Grenzen werden beseitigt.
Von statisch zu dynamisch:
Netzwerke entwickeln sich durch Anwendungen.
Verstehen von Zielen
Maschinen ersetzen Menschen
beim tieferen Verständnis von
Service-Intentionen und Zielen
Basierend auf „Deep Learning“ (DL, tiefgehendes Lernen) von Netzwerken und Service-Modellen wird so die Optimierung von Netzwerken und Parametern ermöglicht.
Digitale Simulation
Datenverarbeitung
kompensiert menschliche
„Wissenslücken“
Basierend auf Netzwerk-Berechnungen und formalen Bestätigungen wird eine Simulationsverifizierung vor dem Einsatz in der physischen Welt erreicht.
Intelligente Entscheidungsfindung
Durchbricht die Grenzen menschlicher
Intelligenz, um eine dynamische
Entscheidungsfindung für
große Netzwerke zu erreichen
Basierend auf Wissensgrafiken und ML-Algorithmen (Maschinelles Lernen) ermöglicht dies eine fundierte Entscheidungsfindung.
Ein ADN (Autonomous Driving Network, autonom gesteuertes Netzwerk) vereinfacht die konstante Innovation von Netzwerkarchitektur basierend auf Wissen und Daten, wobei die Grenzen der manuellen Verarbeitung aufgebrochen werden. ADNs nutzen ML (maschinelles Lernen), um selbstorganisierend, selbstheilend, selbstoptimierend und autonom zu werden, so dass eine intelligente Konnektivität erreicht wird. Gleichzeitig werden Betrieb und Wartung erheblich vereinfacht.
