Hocheffiziente Netzinfrastrukturen für TK-Anbieter So wichtig ist der Sprung zur Level-4-Autonomie

Die Realisierung autonomer Netze ist für Telekommunikationsanbieter (CSPs) kein optionales Upgrade mehr, sondern eine strategische Notwendigkeit. Das Erreichen von Level 4 der Netzautonomie verspricht einen lückenlosen Zero-Touch-Betrieb, der die Effizienz steigert und das Kundenerlebnis sowie den Service verbessert.

Die Telekommunikationsbranche navigiert derzeit durch eine Phase höchster Komplexität. Die Erwartungen von Kunden an Ausfallsicherheit, Geschwindigkeit und Nutzungskomfort steigen. Gleichzeitig expandieren hybride Ökosysteme aus 5G, Glasfaser, Cloud und Edge-Computing; dadurch steigt die Notwendigkeit moderner integrierter Netzbetriebsmodelle. Traditionelle, vertikale Silo-Architekturen, die über Jahrzehnte für die getrennten Welten von Mobilfunk, Festnetz, Internet und Cloud optimiert wurden, stoßen an ihre Grenzen. Diese fragmentierten Strukturen führen zu duplizierten Datenbeständen und inkonsistenten Informationen. Das macht manuelle Prozesse unumgänglich und bremst die Agilität massiv.

Es gilt also, diese manuellen Abläufe zu verringern und Silos aufzubrechen. Autonome Netze spielen dabei eine Schlüsselrolle: Sie konfigurieren und überwachen sich selbst, beheben Schäden und Probleme autonom und sorgen so für einen reibungslosen Betrieb ganz ohne Eingreifen. Dieser Zero-Touch-Ansatz verbessert die Kundenerfahrung und senkt gleichzeitig die Kosten. Um diese Autonomie umzusetzen, braucht es jedoch eine horizontale, KI-native Architektur, die Datenkonvergenz und Multi-Domain Inventory Awareness einbezieht.

Der Wegweiser: Das TM Forum Reifegradmodell

Das TM Forum hat ein sechsstufiges Modell entwickelt, um Transformation Richtung autonomer Netze zu strukturieren. Der Zusammenschluss aus 850 Akteuren in der IT- und Telekommunikationsindustrie definiert einen Reifegrad, der aus sechs Stufen besteht. Die Stufen reichen von 0 (manuell betrieben und gewartet) bis 5 (vollständig autonom). Das aktuelle Ziel ist, Level 4 und damit ein hohes Level an Autonomie zu erreichen.

Im Moment agieren die meisten Kommunikationsdienstleister (CSP) lediglich auf Level 2. Diese Stufe zeichnet sich durch einen unterstützten Betrieb aus. Manche Unternehmen erreichen in einigen Domänen partielle Autonomie und erfüllen damit schon die Merkmale von Level 3. Der entscheidende technologische Fortschritt passiert jedoch im Übergang von Level 3 auf Level 4. Denn hier kommen KI- basierte, prädiktive Analysen ins Spiel, die proaktiv und ohne menschliche Interventionen Entscheidungen treffen.

Architektonische Barrieren überwinden

Der Sprung zu Level 4 scheitert oft an veralteten, monolithischen Operational Support Systems (OSS) und Business Support Systems (BSS). Ihnen fehlt es an Flexibilität für dynamische Cloud-Native-Umgebungen. Die fehlende Echtzeit-Transparenz über hybride Infrastrukturen hinweg sowie eine mangelhafte Abstimmung zwischen Inventory-, Assurance- und Orchestrierungssystemen muss zudem überwunden werden, damit das System auf alle relevanten Daten zugreifen kann.

Autonome Netze sind letztendlich nichts anderes als geschlossene Regelkreise. Für eine erfolgreiche Level-4-Umsetzung ist deshalb eine horizontale, KI-native Architektur erforderlich, die auf strikter Datenkonvergenz basiert. Ein Agentic AI Layer – ein Verbund koordinierter KI-Agenten – fungiert als Katalysator, um den kontinuierlichen Closed-Loop-Prozess aus Wahrnehmen, Analysieren und Handeln zu optimieren. Die Integration von KI und prädiktiven Analysen löst das Netz von statischen Regeln und fördert einen proaktiven Netzbetrieb, der Prozesse selbstständig optimiert und Fehler behebt.

Prädiktive Analysen mithilfe von Machine Learning (ML) und historischen Traffic-Daten zeigen, wie sich die Netzauslastung entwickelt und wo Lastspitzen mit hoher Wahrscheinlichkeit auftreten. Mit diesen Prognosen kann das Netz Kapazitäten bereitstellen und anpassen, um auf Engpässe zu reagieren und eine gleichbleibend hohe Servicequalität zu gewährleisten. KI-Assistenten nehmen zudem Routine-Aufgaben ab und erleichtern komplexe Prozesse wie Fehleranalysen, die Abschätzung der Folgen von Ausfällen und die Netzplanung.

Doch wie bei allen KI-Systemen gilt: Die Modelle und die darauf basierende Automatisierung sind nur so gut wie die Daten, die ihnen zugrunde liegen. Um fundierte Entscheidungen zu garantieren, muss das Inventory-System deshalb in der Lage sein, saubere, verifizierte und einheitliche Daten zu liefern.

Der technologische Dreiklang: Inventory, Assurance und Orchestrierung

Die technologische Basis für Level 4 bildet die tiefe Integration dreier Kernkomponenten:

• 1. Unified Inventory (Single Source of Truth): Ein modernes Inventory-System fungiert als digitaler Zwilling, indem er physische, logische und virtuelle Assets in einer konsistenten Datenbank abbildet und damit die eine Quelle der Wahrheit schafft. Denn nur semantisch reiche und verifizierte Daten erlauben es KI-Modellen, fundierte Entscheidungen zu treffen.

• 2. Service Assurance & Predictive Analytics: Das Assurance-System überwacht das Netz permanent. Durch die Korrelation von Alarmen mit Topologiedaten aus dem Inventory werden nicht nur Symptome erkannt, sondern die tatsächlichen Fehlerursachen (Root Cause) identifiziert. Maschinelles Lernen nutzt historische Muster, um Lastspitzen oder Kapazitätsengpässe vorherzusagen.

• 3. Intent-basierte Orchestrierung: Die Orchestrierung nutzt die Erkenntnisse der Assurance und die Ressourcendaten des Inventorys, um automatisierte Maßnahmen wie Re-Routing, Skalierungen oder Neukonfigurationen einzuleiten. Sie stellt zudem sicher, dass Ressourcen zielgenau zugewiesen und freigegeben werden.

Die Integration dieser drei Systeme ebnet den Weg für eine grundlegende Verbesserung des Netzbetriebs auf Level-4-Niveau. Das System deckt physische, logische und virtuelle Schichten ab und erreicht damit eine End-to-End-Transparenz über alle Komponenten.

Autonomie in der Praxis

Wie Level-4-Autonomie im Alltag agiert, zeit sich am Beispiel eines Glasfaserbruchs. In einer herkömmlichen Umgebung würde ein solcher komplexe manuelle Analysen erfordern. Ein autonomes Netz auf Level 4 erkennt die korrelierten Alarme sofort, identifiziert über das Inventory die betroffenen Dienste und leitet den kritischen Datenverkehr automatisiert über einen Backup-Pfad um. Auf diese Weise vermeidet es einen sonst drohenden Ausfall. Zeitgleich wird ohne menschliches Zutun ein Arbeitsauftrag für die physische Reparatur generiert.

Level-4-Autonomie beugt zudem SLA-Verletzungen präventiv vor. Wenn das Assurance-System erste Anzeichen einer Latenzverschlechterung erkennt, identifiziert es mithilfe der Topologiedaten die Ursache - beispielsweise einen überlasteten Switch. Bevor vertragliche Schwellenwerte überschritten werden, triggert der Orchestrator eine dynamische Anpassung der QoS-Profile oder ein alternatives Routing.

Level 4 lohnt sich

Der Übergang zu Level 4 bedarf neben der technologischen Transformation auch ein menschliches bzw. organisatorisches Change Management: Automation bringt oft Widerstände mit sich. Diese gilt es ab- und neue Kompetenzen und Skills in der Automatisierungssteuerung aufzubauen. Doch der Ertrag ist signifikant: Eine Architektur, die sich selbst konfiguriert, überwacht und repariert, reduziert nicht nur die Betriebskosten, sondern schafft die notwendige Agilität für künftige Innovationen.

Über die Autorin

Daria Batrakova ist bei FNT Software verantwortlich für Telecom Solutions. Sie verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung im Netzbetrieb, der OSS-Integration und der Beratung im Bereich Telekommunikation.

(ID:50798090)