NETSCOUT treibt den KI-gesteuerten Netzwerkbetrieb für das NeuroNOC-Projekt von TM Forum voran

Realitätsnahe Daten ermöglichten die schnelle Lösung eines simulierten Problems durch einen KI-Agenten bei gleichzeitiger Reduzierung der Daten-Tokenisierung mit AWS Bedrock um schätzungsweise 80 %.

WESTFORD, Mass--(BUSINESS WIRE)--NETSCOUT SYSTEMS, INC. (NASDAQ: NTCT), ein führender Anbieter von Lösungen für Observability, AIOps, Cybersicherheit und Schutz vor DDoS-Angriffen, hat heute seine Teilnahme am NeuroNOC Catalyst des TM Forums bekanntgegeben. Es handelt sich um ein Innovationsprojekt im Rahmen der DTW Ignite 2025, das mit einer Rekordzahl an teilnehmenden Kommunikationsdienstleistern und vertretenen Ländern aufwartete. Das TM Forum ist ein globales Bündnis von Telekommunikations- und Technologieunternehmen, das eine führende Rolle bei der Definition neuer Betriebsmodelle, zukunftsweisender Partnerschaften und fortschrittlicher Softwareplattformen einnimmt. Das NeuroNOC-Catalyst-Projekt untersuchte, wie KI-Agenten, geschlossene Automatisierungsschleifen und hochwertige Netzwerkdaten, automatische Fehlerbehebung in Telekommunikationsumgebungen ermöglichen können.

Das Projekt wurde in Zusammenarbeit mit globalen Marktführern wie Amazon Web Services, Accenture, Symphonica und Sand Technologies entwickelt und wird von Netzbetreibern wie BT Group, Telecom Argentina, Omantel, Turknet, Axian Telecom und Safaricom unterstützt. Die NeuroNOC-Initiative demonstrierte eindrucksvoll, wie KI und Automatisierung die Fehlererkennung und -behebung in Live-Netzwerken erheblich beschleunigen können.

NETSCOUT setzte seine Omnis AI Insights Solution ein, bestehend aus Omnis AI Sensor und Omnis AI Streamer, um hochauflösende Telemetriedaten für 5G Standalone Radio Access Networks (SA RAN) und das Packet Core bereitzustellen – eine wichtige Grundlage für effektive, KI-gestützte Betriebsabläufe.

Der Omnis AI Sensor nutzt NETSCOUTs charakteristische Deep Packet Inspection (DPI) für eine umfassende End-to-End-Netzwerksichtbarkeit, während der Omnis AI Streamer leistungsstarke Analysen und Filterung direkt an der Quelle mittels eines offenen, API-gesteuerten Datenmodells ermöglicht. In simulierten Szenarien, die sich auf den Service auswirken, ermöglichte die Lösung den Technikern des Network Operations Center (NOC), Probleme bei der Abonnentenregistrierung zu identifizieren, die Grundursache mithilfe eines kuratierten großen Sprachmodells (LLM) zu ermitteln und Abhilfemaßnahmen mit minimalem manuellem Aufwand durchzuführen.

Die wichtigste Erkenntnis war die starke empirische Bestätigung der Notwendigkeit qualitativ hochwertiger, kuratierter Daten, um effektive KI-Lösungen voranzutreiben. Ohne Datenqualität sind KI-Modelle inhaltsleer, die keine wertvollen Ergebnisse liefern können. Die Kuration von Daten kann erhebliches Potenzial freisetzen, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Darüber hinaus zeigte das Projekt vielversprechende Ergebnisse, darunter eine erwartete Reduzierung der manuellen Fehlerbehebung um 80 % und bis zu 50 % niedrigere Betriebskosten für Kommunikationsdienstleister. Zusätzlich konnte die Datennutzung und Tokenisierung durch KI-Modelle wie AWS Bedrock um bis zu 80 % reduziert werden, was auf zusätzliches Einsparpotenzial hindeutet.

„Präzise und in Echtzeit kuratierte Daten bilden die Grundlage für intelligente Netzwerkbetriebsabläufe. Ohne hochwertige Paketdaten, die netzwerkweit erfasst werden, ist es nahezu unmöglich, Probleme über verschiedene Datenströme hinweg zu korrelieren, Ursachen zu identifizieren sowie automatisierte Korrekturen zu verifizieren und zu testen“, sagte Richard Fulwiler, Teilnehmer des Catalyst-Projekts und Senior Director Product Management bei NETSCOUT. „Auch wenn vollständig autonome Netzwerke noch in den Anfängen stehen, zeigt dieses Projekt das enorme Potenzial von KI-Agenten, um Netzwerkprobleme schneller und präziser zu lösen – vorausgesetzt, sie verfügen in Echtzeit über die richtigen Daten.“

Mehr Informationen zum NeuroNOC-Catalyst-Projekt finden Sie auf TM Forums NeuroNOC-Katalysator Website.

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