Der rasante Aufstieg der künstlichen Intelligenz (KI) verändert die Network Operation Centers (NOCs), die mit der Überwachung zunehmend komplexer und datenintensiver Netzwerkumgebungen betraut sind, grundlegend. Da sich KI-gesteuerte Anwendungen wie umfangreiche Sprachmodelle und Algorithmen für maschinelles Lernen branchenübergreifend ausbreiten, sehen sich NOCs mit einem starken Anstieg des Datenverkehrs konfrontiert, der durch die Notwendigkeit von Echtzeitverarbeitung, Kommunikation mit geringer Latenz und massiven Rechenlasten bedingt ist. Dies erfordert eine erhebliche Skalierung der Infrastruktur zur Bewältigung größerer Datenmengen, was fortschrittliche Überwachungstools und Hochleistungssysteme erfordert, um die Zuverlässigkeit, Betriebszeit und Effizienz des Netzwerks sicherzustellen. Die Integration von KI erhöht nicht nur das Datenvolumen, sondern erfordert auch anspruchsvollere Analysen zur Überwachung der Netzwerkleistung, zur Erkennung von Anomalien und zur Vorhersage potenzieller Ausfälle, so dass NOCs skalierbare Lösungen mit hohem Durchsatz einsetzen müssen, um diese dynamischen Arbeitslasten effektiv zu verwalten.
Der wachsende Bedarf an KI-gesteuerten Daten verändert die Überwachung und Kontrolle von NOCs, da die Komplexität und das Volumen des Netzwerkverkehrs einen detaillierteren Einblick in Echtzeit erfordern. Um dem gerecht zu werden, werden NOCs zunehmend auf fortschrittliche Visualisierungssysteme angewiesen sein, die detaillierte, hochauflösende Datenfeeds anzeigen können. Dichtere MicroLED-Bildschirme werden aufgrund ihrer höheren Pixeldichte, überragenden Helligkeit und verbesserten Klarheit unverzichtbar, da sie es den Betreibern ermöglichen, mehrere Datenströme, Netzwerkmetriken und Alarme gleichzeitig auf großen Videowänden zu überwachen. Diese Bildschirme unterstützen die Anzeige komplizierter Datenvisualisierungen wie Heatmaps oder Echtzeit-Verkehrsströme, die für eine schnelle Entscheidungsfindung in KI-lastigen Umgebungen entscheidend sind. Das Rendern solch hochauflösender Inhalte in großem Maßstab erfordert jedoch robuste Videoverarbeitungsgeräte, die 4K oder höhere Auflösungen ohne Latenz oder Beeinträchtigung verarbeiten können. Systeme wie diese müssen mehrere Eingänge verwalten, Daten in Echtzeit verarbeiten und eine nahtlose Skalierung unterstützen, um den wachsenden Netzwerkanforderungen gerecht zu werden, was fortschrittliche Videoprozessoren zu einem Eckpfeiler des modernen NOC-Betriebs macht.
In Bezug auf Sicherheit und Skalierbarkeit ist der PixelNet-Videoprozessor von Jupiter Systems die ideale Lösung, um diese sich entwickelnden NOC-Anforderungen zu erfüllen. PixelNet bietet eine hochgradig skalierbare Architektur, die eine unbegrenzte Anzahl von Eingängen und Bildschirmen unterstützt und es NOCs ermöglicht, Videowände über mehrere Standorte hinweg zu erweitern, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Die Verwendung eines sicheren, geschlossenen Layer-2-Netzwerks gewährleistet eine Ende-zu-Ende-AES-256-Verschlüsselung für jedes Pixel, wodurch sensible Daten vor Cyber-Bedrohungen geschützt werden - eine wichtige Funktion für NOCs, die geschäftskritische Vorgänge verwalten. Die Selbstkonfigurations- und Selbstüberwachungsfunktionen des Systems in Verbindung mit der Unterstützung vollständig redundanter Server gewährleisten eine 24/7/365-Betriebszeit, die für die kontinuierliche Überwachung in KI-gesteuerten Umgebungen unerlässlich ist. Darüber hinaus ermöglicht die Fähigkeit von PixelNet, unkomprimierte 4K-Videos mit geringer Latenz zu verarbeiten, in Kombination mit der Kompatibilität mit Glasfaserverbindungen über SFP+, eine qualitativ hochwertige Datenübertragung über große Entfernungen in verteilten Systemen. Damit ist PixelNet bestens geeignet, um die Skalierbarkeits- und Sicherheitsanforderungen moderner NOCs zu erfüllen.
Weitere Einzelheiten zu den zertifizierten Lösungen von Jupiter finden Sie unter www.jupiter.com/pixelnet oder Kontakt sales-gov@jupiter.com.
