管理平面。在此级别，创建、维护和更改一组管理系统操作的规则。此级别用于一般网络管理和配置。 可以使用不适用于移动网络的简单示例来解释各层的工作原理。让我们想象一下，城市中的所有交通灯都组合成一个系统。控制平面 - 一个中央控制器，基于一组规则，告诉要切换哪些交通灯以及何时切换。交通灯信号本身位于用户平面中。管理平面包含的软件允许您根据某些场景（例如，在高峰时段更改交通灯的运行模式）对控制器进行编程。
人工智能对于数据分析和预测很有用，但神经网络在传输流量时 白俄罗斯电话数据 运行时间太长。为了优化用户级别的流程和控制，算法还不够快。因此，使用技术的最佳选择是在管理层。 动态5G网络切片 机器学习算法配置切片，以便它们不会消耗不必要的资源并提供特定应用程序所需的性能。 人工智能系统可以实时监控网络的各个部分，以做出调整以维持服务质量。
如果任务关键型应用程序的延迟增加，人工智能可以自动从不太关键的虚拟区域重新分配资源。例如，神经网络可以将带宽从流媒体应用程序转移到自动驾驶系统。 网络规划 人工智能可以帮助放置新塔。使用神经网络，您可以分析 3D 地形图、人口密度、移动网络性能和其他数据，以确定高质量通信需求不断增长的区域。 新塔的具体位置也可以根据地形、基础设施、潜在干扰和与用户的距离来确定。
甚至在实际部署之前，模拟不同的场景来计算新塔将如何影响覆盖范围。 能源管理 GSMA 估计，电信运营商约 20-40% 的运营支出用于电力，主要用于移动和固定网络。与此同时，过去几年，主要参与者的电力成本增长超过了销售增长约50%。 供应商需要优化能源消耗——不仅是因为价格，还因为出于环境原因向碳中和过渡。 AI可以动态调节基站的能耗。