Red Hat verbessert die KI-Unterstützung für die Telekommunikation

Anfang dieses Jahres hat sich Chris Wright Gedanken darüber gemacht, was im Jahr 2024 auf die Telekommunikationsanbieter zukommt. Zu diesen Initiativen haben wir erfahren, dass einer der Schwerpunkte für Telco-Unternehmen auf der Nutzung intelligenter Automatisierungs- und KI-Technologien liegen wird, um die allgemeine geschäftliche und operative Effizienz in den Bereichen Netzwerk, Sicherheit, Infrastruktur und Anwendungen in einer hybriden Umgebung zu verbessern. Seitdem hat Red Hat auf dem Red Hat Summit 2024 eine Reihe interessanter Projekte vorgestellt, darunter die Einführung von  Red Hat Enterprise Linux (RHEL) AI, Erweiterungen für Red Hat OpenShift AI und mehr. Diese bieten leistungsstarke KI-Plattformen für Telco-Unternehmen, um Abläufe zu verbessern, Kosten zu senken, den Kundenservice zu verbessern und Innovationen zu fördern.

Heute möchte ich insbesondere hervorheben, wie einige dieser KI-gestützten neuen Funktionen Telco-Unternehmen dabei unterstützen können, wettbewerbsfähig zu bleiben – unter anderem mit Betrugserkennung, verbessertem Datenmanagement, autonomen Netzwerken und Ressourcenoptimierung, Netzwerkverkehrsmanagement, Energiemanagement, Chatbots, personalisiertem Kundensupport und KI-Modellen in Radio Access Networks (RAN) und im Kernnetz – und gleichzeitig die erhöhten Anforderungen einer modernen digitalen Infrastruktur zu erfüllen.

Einführung von Red Hat Enterprise Linux AI

In diesem Jahr hat Red Hat RHEL AI angekündigt, eine Basismodellplattform, mit der Nutzende generative KI-Modelle nahtlos entwickeln, testen und bereitstellen können. RHEL AI vereint die für  Open Source lizenzierten Large Language Models (LLMs) der Granite-Familie von IBM Research, InstructLab-Modellanpassungstools, die auf der  LAB-Methode (Large-scale Alignment for chatBots) basieren, und einen communitybasierten Ansatz für die Modellentwicklung durch das  InstructLab-Projekt. Die gesamte Lösung ist als optimiertes, bootfähiges RHEL-Image für individuelle Server-Deployments in der Hybrid Cloud paketiert und ist auch als Bestandteil von Red Hat OpenShift AI, der hybriden MLOps-Plattform (Machine Learning Operations) von Red Hat, für Entwicklung, Training, Tuning und Bereitstellung von Modellen in großem Umfang in verteilten Cluster-Umgebungen enthalten.

Mit RHEL AI können Telco-Unternehmen die Hindernisse für die Entwicklung und das Fine Tuning von sowie das Experimentieren mit KI-Modellen reduzieren. Dadurch wird es viel einfacher, das KI-Potenzial in ihren Unternehmen zu planen, ohne dass erhebliche Vorabinvestitionen in Kompetenzen oder Hardware erforderlich sind. Das Angebot kann auch das gesamte Telco-Kundenerlebnis verbessern, indem ein breiteres Spektrum von Fachleuten und nicht nur Data Scientists, zum Training, zum Tuning und zur Anpassung von LLMs beitragen. Das heißt, dass unter anderem Chatbots, Code-Assistenten, Verbraucherservices auf der Grundlage von Beiträgen der Personen entwickelt werden können, die diese Aufgaben direkt erledigen, ohne dass sie einen Data Scientist Workflow durchlaufen müssen. Dies hilft Telco-Unternehmen dabei, KI aus einer neuen Perspektive zu betrachten, nämlich als etwas, mit dem schnell und effizient experimentiert werden kann. Gleichzeitig erhalten Sie die Möglichkeit, KI-Funktionen zu entwickeln, die auf dem eigenen Wissen und den eigenen Kompetenzen basieren.

Revolutionierung der Telco-Abläufe mit Red Hat OpenShift AI

Auf dem Red Hat Summit haben wir neue Funktionen für Red Hat OpenShift AI angekündigt. Dabei handelt es sich um eine quelloffene, hybride KI/ML-Plattform (Machine Learning), die auf Red Hat OpenShift aufbaut und Telco-Unternehmen das Erstellen und Bereitstellen KI-fähiger Anwendungen in Hybrid Cloud-Umgebungen in großem Umfang ermöglicht. Es gibt eine ganze Reihe von Updates, darunter:

• Modellbereitstellung am Netzwerkrand für Remote-Standorte mithilfe von Red Hat OpenShift mit einem Knoten, wo dies für bestimmte Use Cases möglich ist (Technologievorschau)
• Verbesserte Modellbereitstellung mit der Möglichkeit, mehrere Modellserver zu verwenden, um sowohl prädiktive als auch generative KI zu unterstützen
• Verbesserte Modellentwicklung und verteiltes Modelltraining
• Modellüberwachungsvisualisierungen für Performance- und Betriebsmetriken und mehr

Diese Verbesserungen sorgen für schnellere Innovationen, höhere Produktivität und die Fähigkeit, KI in den täglichen Betrieb von Telco-Unternehmen zu integrieren. Aber wie?

Im Allgemeinen kann die Verlagerung von Modelltraining und -bereitstellung an den Netzwerkrand aufgrund der Komplexität der Einrichtung kostspielig sein. Durch den Einsatz einer gemeinsamen Plattform wie Red Hat OpenShift AI vom Core bis zum Edge können Sie diese Aufgabe jedoch mit mehr Automatisierung effizienter gestalten und die Betriebsausgaben senken. Mit intelligenter Automatisierung können Telco-Unternehmen die Netzwerkoperationen und die Ressourcenzuweisung optimieren sowie die Sicherheitsmaßnahmen verbessern. Dies ist besonders wichtig, da Telco-Unternehmen durch die Modernisierung von Altsystemen und den Ausbau von 5G-Netzen unter finanziellem Druck stehen. Mit KI am Edge profitieren Telco-Unternehmen von einer schnelleren Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung in Echtzeit, was die Performance von KI-gestützten Anwendungen und Services erheblich verbessern kann. Mit diesem Ansatz wird das wachsende Volumen an maschinengenerierten Daten unterstützt, und die Konnektivität und Analysefunktionen werden verbessert.​ Denken Sie an digitale Concierge-Services für Geschäftskunden oder an Use Cases in der Telekommunikation, wie etwa Überwachung des Datenverkehrs, Load Management, Infrastruktur-Tuning, Netzwerk-Lifecycle-Management oder Energiemanagement.

RANs können dazu beitragen, dass Telco-Unternehmen KI-Modelle im RAN für eine dynamischere Steuerung von Frequenzen, Sektoren, Zellen und Basisstationen nutzen können, die über die Voreinstellung von Tageszeiten hinausgehen. Sie können KI-Techniken für Kanalschätzungen und SON-Arbeiten anwenden.

Red Hat OpenShift AI ermöglicht durch die Integration von KI- und ML-Funktionen in das DevOps-Standardmodell auch die Bereitstellung von MLOps, wodurch der gesamte Lifecycle der KI-Modelle abgedeckt wird. Dies umfasst das Entwickeln, Trainieren, Bereitstellen und Überwachen von KI-Modellen mit dem Schwerpunkt auf dem Fine Tuning für die Genauigkeit, was für Telco-Unternehmen entscheidend ist.

Turkcell, ein führender Anbieter von konvergenten Telekommunikations- und Technologiedienstleistungen,  hat seine KI-Service-Architektur und seinen Anwendungs-Hub auf Red Hat OpenShift aufgebaut, um Kundenerlebnisse zu transformieren, operative Effizienzen zu steigern und eine größere Vielfalt an Innovationen für Verbraucher und Unternehmen schneller auf den Markt zu bringen.

Außerdem arbeiten wir zusammen mit unseren Partnern daran, ihre führenden KI-Technologien noch besser in Red Hat OpenShift AI zu integrieren. Sehen wir uns an, was wir im Zusammenhang mit AMD, Intel, NVIDIA und Run.ai angekündigt haben.

Die enge Integration mit AMD hilft Telco-Unternehmen dabei, ihre Plattformen mit Red Hat OpenShift zu aktivieren, einschließlich der Verwendung der neuesten GPU-Sets. Und durch die weitere Integration von Red Hat OpenShift AI mit der KI-Hardware von Intel können Telco-Unternehmen Interoperabilität vom Rechenzentrum über die Cloud bis hin zum Edge erreichen. Gleichzeitig können KI-Workloads besser portiert werden, um KI-Workloads dort zu erstellen, auszuführen und bereitzustellen, wo sie benötigt werden.

Red Hat hat außerdem eine Zusammenarbeit mit NVIDIA angekündigt, die es Nutzenden ermöglicht, mit Red Hat OpenShift AI trainierte KI-Modelle mit NVIDIA NIM-Microservices zu kombinieren, um gen KI-gesteuerte Anwendungen auf einer einzigen MLOps-Plattform zu entwickeln. So können Serviceanbieter Red Hat OpenShift als Plattform unter anderem für die Entwicklung von Co-Piloten wie Chat-Assistenten für den Kundenservice, Compliance-Prüfungen und Malware-Erkennung nutzen.

Red Hat arbeitet mit Run:ai zusammen, um die Funktionen für KI-Infrastrukturmanagement und GPU-Orchestrierung in Red Hat OpenShift AI zu integrieren. Durch die Optimierung des KI-Betriebs und der zugrunde liegenden Infrastruktur können Serviceanbieter über diese Zusammenarbeit ihre Ressourcen optimieren und eine intelligente Infrastruktur aufbauen, die sich an Workloads wie 5G-Core und RAN-Anwendungen anpassen und darauf abstimmen lässt.

Mehr Automatisierung für die intelligenten Netzwerke der Zukunft

Red Hat Lightspeed wird plattformübergreifend ausgeweitet, um unternehmensfähige KI für Red Hat OpenShift und Red Hat Enterprise Linux zu entwickeln. Damit sollen intelligente Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing) bereitgestellt werden, um die Nutzung der unternehmensfähigen Linux- und cloudnativen Anwendungsplattformen von Red Hat für unerfahrene Nutzerinnen und Nutzer noch einfacher zu gestalten und gleichzeitig als Kraftmultiplikator für erfahrene Profis zu dienen.

Das heißt, dass viele Telco-Unternehmen, die Red Hat OpenShift für die Verwaltung und Entwicklung von Anwendungen oder RHEL als Betriebssystem verwenden, Software jetzt mithilfe von generativer KI schneller erstellen und bereitstellen können. Diese Arbeit trägt auch dazu bei, die Effizienz von IT- und Netzwerkoperationen durch digitale Unterstützung zu steigern und Zeit für wichtige oder neue Geschäftsinnovationen freizusetzen. Telco-Unternehmen können diese Automatisierungstools beim Aufbau, beim Deployment und bei der Wartung zukunftsorientierter Telekommunikationsnetze nutzen und ihren Teams zu einem nie dagewesenen Maß an Skalierbarkeit und Effizienz verhelfen.

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, ohne Innovationen zu behindern

Red Hat hat eine neue automatisierte Policy as Code-Funktion angekündigt, die in zukünftigen Versionen von Red Hat Ansible Automation Platform enthalten sein wird. Sie hilft bei der Durchsetzung von Richtlinien und Compliance in Hybrid Cloud-Umgebungen, die eine wachsende Anzahl verschiedener KI-Anwendungen enthalten. Policy as Code ist ein weiterer Schritt in Richtung Automatisierungsreife und ermöglicht die Einhaltung sich ändernder interner oder externer Anforderungen und eine bessere Vorbereitung auf ausufernde Infrastruktur, um die Skalierung von KI-Workloads zu unterstützen.

Dabei können Telco-Unternehmen von folgenden Vorteilen profitieren:

• Engere Integration von Richtlinien-Engines und -Funktionen mit Ansible Automation Platform zur Verbesserung der allgemeinen Sicherheitslage der Infrastruktur
• Die Möglichkeit, Richtlinien im Klartext zu definieren, der übersetzt und in die Infrastruktur implementiert werden kann, beispielsweise „Führe eine Compliance-Prüfung auf allen meinen Switches im Netzwerk durch“
• Leichtere Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Compliance

Red Hat hat sein Produktportfolio erheblich verbessert und bietet nun native KI-Funktionen für Telco-Unternehmen zum Entwickeln, Trainieren und Bereitstellen von Modellen sowohl im Bereich der prädiktiven als auch der generativen KI. Wir erweitern dieses Angebot kontinuierlich, um unseren Kunden die Nutzung von KI für ihre Infrastruktur und Services zu erleichtern.