by Anthony Behan
この記事は、2024/06/04に公開された「Delivering Effective AI for Telecom Companies: Trusted, Open, Hybrid」の翻訳です。
今日の厳しい経済状況は、コストの上昇は通信業界にとっても大きな脅威となっています。2022年にBain Capital は、通信事業者がインフレによる人件費の増加や運営コストの上昇に直面するだろうと予測していました。それが今、実現となっています。
この課題に対処するため、通信事業者は業務を合理化し、収益の流れを最適化する機会を積極的に探す必要があります。そんな中で、自動化の導入からデジタルトランスフォーメーションの取り組みまで、データはコスト管理戦略の推進に重要な役割を果たします。コンサルティング会社 BCG の「2024 Telco Value Creators Report (2024年通信事業者バリュー・クリエーター・レポート)」によると、大手通信事業者は「次世代ネットワークアーキテクチャとコアからクラウドへの変革を通じて、コストを抜本的に最適化」しているほか、「業界のバリューチェーンの各ステップを変革する生成AIの導入方法を模索」しています。
このような経済シフトに適応することは、通信事業者が生き残るだけでなく、競争が激化する市場で成功するためにも極めて重要です。オープン・ソース・ソリューションと生成AIを戦略的に活用することで、業界は費用対効果の高いアプローチを導入できるだけでなく、効率性と拡張性を高める道を切り開くことができます。
「生成AIは強力な機能へのアクセスを民主化するため、小規模の事業者から大手事業者まで、どのような通信事業者でも顧客の期待や組織の効率性を再構築することができます。そうすることで、これまで固定化されていた勢力図を変え、長年の成長障壁を覆すことができる可能性があります」マッキンゼー・アンド・カンパニー
Clouderaがコスト管理戦略を強化する方法
Clouderaは、電気通信業界にデータとAIを提供した経験から、お客様と共同で価値を構築した領域について、社内評価を行いました。ここでは、Clouderaが通信業者と共にオープンソースと生成AIを活用してコスト管理策を実施できるようにした、10の分野を紹介します。
成功のための10の戦略
1. 大規模な通常データワークロードをオンプレミスで実行することで、クラウドコストを削減
パブリッククラウドは柔軟で俊敏性があり、アクセスしやすく、迅速なイノベーションと新しいアイデアの開発を目指すビジネスには、最適な選択肢です。コストの増減はありますが、新しいワークロードが成熟するにつれ、その変動はなくなります。楽天のCMOであるジェフ・ホリングワース氏は「ワークロードが予測可能な負荷になった時点で、経済的理由からプライベートクラウドに移行すべきです」と述べています。ほとんどの通信事業者は、パブリッククラウドの運用が本格化するとそのコストにびっくりし、FinOps やその他のソリューションを求めます。そこで、ワークロードを慎重に管理することで、より効率的な代替手段が提供され、コスト削減を加速できます。
2. 大量のデータストリーミングに Flink を導入
ある大手通信事業者は、毎日 3ペタバイトを Cloudera 環境に取り込んでいます。そのほとんどは、米国全域に広がるネットワークからのネットワークデータ、ログ、テレメトリで構成されています。これは毎日 3,000 テラバイトになります。これだけの量のデータを移動させるためには、旧式のバッチファイル処理は単純に機能しないので、リアルタイムのストリーミングが不可欠です。Cloudera が長年 SQL Stream Builder でサポートしてきた Flink は、Apache の最新イノベーションの1つであり、大量データ処理のコストを大幅に削減しながら、より高いボリュームとベロシティ要求に対応するように設計されています。Kafka やNifi と組み合わせることで、オープンソースのデータストリーミングはキャリアグレードのネットワークスケールでシームレスに動作します。
3. ネットワーク自動化の基盤となるネットワーク異常検知
通信事業者が運用コストの削減を目指す中、ネットワークは最もコストのかかる領域として存続しています。ネットワークオペレーションを自動化することは、業界にとって依然として理想であり、その大部分はネットワーク異常検知によるサービス保証から始まります。障害管理やパフォーマンス管理などの従来のツールにも用途はありますが、ネットワークストリームの異常検出を自動化すると、構成変更や容量の再割り当ての要求をトリガーして潜在的な問題を相殺し、ネットワーク劣化の発生や影響を軽減できます。それによって、ネットワーク低下の発生率や影響を軽減することができます。世界最大のグローバル・ネットワーク・プロバイダーの1つであるイタリアの TIM Sparkle 社は、長年にわたり Cloudera CDP を使用してネットワークの異常検知をサポートしています。
4. ネットワーク異常の説明と解決のための生成 AI
ネットワークは複雑です。マルチベンダーであり、無線、有線、レガシーモデルで電気通信と IT 標準を統合し、顧客はオペレーションの単一表示を期待しています。ネットワークの不具合を発見して対処しようとすると、時間がかかり、理解するのが難しい場合があります。また、組織的な知識が数人の重要な個人に依存している場合も多く、その誰かが退職した場合、ビジネスにリスクが生じます。生成 AI なら、発生したネットワークの問題を自然言語で記述し、過去の実績、ベンダーコミュニティ、その他の文書に基づいて、潜在的な原因や解決策まで説明することができます。中東の大手通信事業者の1社は現在、Cloudera を使用して、Cloudera のパートナーである Whisper.ai や Hugging Face などのパブリックサービスと、ハイパーコンテキスト化されたアプリケーションのためのオンプレミスのローカルデータを組み合わせることで、生成 AI によって運用パフォーマンスを向上させる方法を検討しています。
5. オープンソース NiFi によるデータ仲介プラットフォームの合理化
歴史的に、データ仲介プラットフォームは、ネットワークからデータを収集し、そのデータを課金、サービス保証、セキュリティ運用のための消費可能なトランザクションに「変換」するために使用されてきました。これらのビジネスには規模や複雑さという点で「独自のニーズ」があったため、多くの場合、垂直的に焦点を当てられ、電気通信オペレーションにのみサービスを提供していました。Nifi のようなオープンソースのツールは、ほんのわずかなコストでこれらのシステムを置き換えることができます。そして、LG uPlus が発見したように、規模については垂直アプライアンスソリューションでしか対応できない課題ではありません。LG uPlus は、有線および 3G/4G/5G 無線サービス保証機能全体のネットワークデータメディエーションレイヤーとしてClouderaを使用することで、1日あたり400テラバイトを超えるネットワークテレメトリーを取り込んでいます。
6. パブリッククラウドのワークロードをオフロードするハイブリッド・クラウド・データ・アーキテクチャ
パブリッククラウドはデータや AI においてオンプレミスに比べて大きなメリットをもたらしますが、ソリューションには制約が伴います。規制、セキュリティ、管轄の優遇措置や法律により、特定のワークロードや特定のデータセットをパブリック・クラウド・インフラストラクチャに常駐させることができない場合があります。同様に、前述のとおり、特定のワークロードは設計時にリソース要件が異なる可能性があるため、初期段階では最大リソース要件に合わせたサイジングを避けた方が安上がりです。しかし、このようなワークロードは、成熟期になれば、規模がより予測しやすくなり、一貫性が増すため、オンプレミスのソリューションの方が費用対効果が高くなります。時間の経過とともに、ワークロードが増加または縮小し、規制、プライバシー体制、企業ポリシーが進化すれば、新たなオプションが利用可能になるかもしれません。オンプレミスからパブリッククラウド、パブリッククラウド間、そしてデータセンターへとワークロードを移動させる能力を持つことで、ワークロードに最適なオプションを常に利用できるようにするツールを提供できます。あるヨーロッパの大手通信事業者は、オンプレミスのワークロードをパブリッククラウドに移行する計画に取り組んでいましたが、GDPR や関連事項に関する Schrems II の決定により、プライバシーに関する姿勢が変わりました。Cloudera を活用することで、オンプレミスのアーキテクチャを維持しながら、その姿勢が再び変わったときにワークロードをパブリッククラウドに移行するオプションを保持することができました。
7. アプライアンスベースのプロセスを再プラットフォーム化し、TCO を削減
アプライアンスは、ハードウェアとソフトウェアを組み合わせて、大容量データのワークロードに対応する専用ソリューションです。アプライアンスは高価でしたが、その分コストパフォーマンスは優れていました。しかし現在では、Apache Iceberg のようなオープンソーステクノロジーに基づく Cloudera のオープンソース・データ・レイクハウス・ソリューションと比べると、アプライアンスは必要以上に高価です。Cloudera プラットフォームは、通常テラバイト単位で課金されるこれらのアプライアンスからデータをオフロードすることができます。これは、サウジ・テレコムを含む何百もの Cloudera クライアントが発見したように、運用コストを劇的に削減することができます。
8. 社内のオープンソースデータおよび AI サポートチームの再配置
社内運用のためにオープンソースソリューションを構築する場合、IT サポートは、開発したアプリケーションと内部のオープンソースコンポーネントの両方で、内部顧客をサポートする能力を開発しなければなりません。アプリケーションの規模が拡大し、可用性の向上が求められる中、Cloudera はコア・アプリケーション・コンポーネントに対してエンタープライズグレードのサポートを提供し、社内のコミットメントに対するプレッシャーを軽減することができます。例えば、Nokia は AVA 製品群に関して同様のジレンマに直面し、Iceberg、HBase、Ozone、その他の Apache オープンソースコンポーネントのスペシャリストを採用するのではなく、Cloudera と提携することで通信分析ソリューションを手に入れました。Nokia はテレコム向けの垂直型ソリューションに重点を置き、Cloudera はそれを支えるデータインフラに重点を置いています。
9. 大量のネットワーク・ストリーミング・データと生成AIを使用してリアルタイムの顧客プロファイルを構築し、ハイパーパーソナライズされたエージェント対応を実現
ネットワークで自動化が求められているように、カスタマーサポートでも自動化が求められています。従来、顧客プロファイルは主に支払い、インタラクション、請求情報に焦点を当てた BSS データから派生していました。ネットワークデータは、重要な受動的エクスペリエンスデータのレイヤーを構築し、カスタマーエクスペリエンスを劇的に改善する各顧客との対話にニュアンスを加えることができます。ますます多くの通信事業者が、Cloudera 上で動作する生成 AI を使用して、リアルタイムの推奨、感情分析、CSR ガイダンスでの音声対話を動的に翻訳および解釈しています。MTN の場合、モバイルマネーと通信ネットワークデータを組み合わせて、アフリカ全域でデジタルキャンペーンをさらに高いレベルのターゲティングに推進しており、最近の事例では、キャンペーンの利用率を186%向上させました。
10. Cloudera DataFlow を使用してデータ配信を一元化し、データの冗長性を最小化
通信事業は大量のデータを抱えています。そして、そのデータに対する需要も不足していません。ネットワーク運用と顧客管理はどちらも重要な消費者ですが、これらのグループ内には複数のデータ消費者が存在し、さらに B2B、財務、IT、フリート、チャネルなど数え切れないほどのグループがデータセットを探しているのですが、多くの場合同じデータを探しています。これは、冗長性、不必要な支出、データの使用方法の制御不能につながる可能性があります。世界最大の通信事業者の中には、Cloudera DataFlow と Cloudera Observability (すべてオープン・ソース・テクノロジーに基づく) を使用して、データとリソースの消費を最適化し、エンタープライズデータとネットワークデータ、クラウドとデータセンターのリソース割り当ての膨大な貯蔵庫を管理しているところもあります。
Cloudera は20年近くにわたり、オープンソースデータと AI の進化をリードし、その主要なイノベーターであり続けています。通信サービスプロバイダー上位100社のうち80社が Cloudera を活用しています。当社は、ハイパースケーラーに匹敵する25エクサバイト以上を管理しており、ハイエンドのデータと AI エンジニアリングに関して業界をリードしています。
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