Netzwerke Netzwerknutzung: Kundenzufriedenheit rückt in den Fokus

Redakteur: Julia Bender

Service Provider haben zunehmend Schwierigkeiten damit, den wachsenden Anforderungen an ihre Netzwerke gerecht zu werden. Die dabei auftretenden Probleme führen dazu, dass die Kunden zur störungsfreieren Konkurrenz abwandern. Wie können sie gehalten werden?

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Cloud-native Softwareanwendungen, mit denen 5G-Umgebungen automatisiert werden können, sollen zukünftig die Servicezufriedenheit der User bei der Nutzung von Netzwerken sicherstellen.
Cloud-native Softwareanwendungen, mit denen 5G-Umgebungen automatisiert werden können, sollen zukünftig die Servicezufriedenheit der User bei der Nutzung von Netzwerken sicherstellen.
(Bild: gemeinfrei / Unsplash)

Netzwerküberlastung, hohe Latenzen, lange Wartezeiten bei der Aktivierung neuer Services und Brownouts – beim Betreiben von großen Netzwerken kann eine Reihe von Problemen aufkommen. Diese Komplikationen haben meist zur Folge, dass die Unzufriedenheit der Kunden wächst und sie sich nach anderen Providern umsehen, bei denen solche Schwierigkeiten weniger auftreten.

Ursache der Probleme

Netzwerkbetreiber setzen zurzeit oftmals noch auf manuelle Abläufe und arbeiten mit veralteten Tools, die die zunehmende Komplexität, die Größenordnung und die Leistungsanforderungen der neuen Anwendungen nicht bewältigen können. Aufgrund von 5G und neuen Edge-Technologien werden Betriebsansätze und Tools, die rund um die Uhr einen hervorragenden Nutzerservice bieten, in den nächsten Jahren unabdingbar und ein entscheidender Faktor für die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens sein.

Services von morgen erfordern Automatisierung

Anbieter, die dem neuen 5G- und Multicloud-Bedarf gerecht werden wollen, benötigen tiefere Einblicke und Eingriffsmöglichkeiten in das Netzwerk und dessen Services, denn nur so wissen sie tatsächlich, was ein Service momentan leistet und ob etwas gerade nicht funktioniert. Dafür ist es jedoch notwendig, dass während des gesamten Lebenszyklus eines Netzwerks und seiner Services verschiedenste Informationen analysiert werden. Um das zu ermöglichen, braucht es Automatisierung. Denn mit ihrer Hilfe bleiben Netzwerke vorhersehbar, stabil sowie zuverlässig und lassen sich bei geänderten Bedingungen schnell anpassen.

Cloud-native Softwareanwendungen sollen Abhilfe schaffen

Mit seinen Paragon-Automation-Lösungen bietet das Unternehmen Juniper Networks den Netzwerkbetreibern nun ein modulares Portfolio Cloud-nativer Softwareanwendungen für eine geregelte Automatisierung von 5G- und Multicloud-Umgebungen an. Das Angebot soll nicht nur ein „Experience-First Networking“, also ein Netzwerk, bei dem die Nutzererfahrung oberste Priorität hat, ermöglichen, sondern auch manuelle Aufgaben und Abläufe überflüssig machen, weshalb operative Teams zukünftig schneller, effizienter und präziser arbeiten könnten.

Exemplarische Darstellung der Juniper Paragon Automation-Lösung
Exemplarische Darstellung der Juniper Paragon Automation-Lösung
(Bild: Juniper Networks)

Da die Softwarelösungen aktive Testagenten, Streaming-Telemetrie und maschinelles Lernen mit Problemlösung nach dem Closed-Loop-Prinzip verbinden, kann die Service-Performance dauerhaft überwacht und ausgewertet sowie auftretende Probleme automatisch behoben werden bevor der Kunde diese bemerkt. Die Anwendungen beruhen zudem auf einer Kombination aus algorithmischen Machine Learning-Modellen und Netzwerk-Analytik, die das Anomalien sowie Ausreißern erkennen das Verhalten von Geräten und Netzwerken vorhersagen können. Das Angebot zeichnet sich darüber hinaus durch Merkmale wie Echtzeitbeobachtung, Visualisierung der Netzwerktopologie und integrierte Unterstützung für Segment-Routing, MPLS und Network Slicing in sämtlichen Netzwerkdomains aus.

Diese Eigenschaften der Cloud-nativen Softwareanwendungen sollen es den Providern ermöglichen, gleichbleibend erstklassige Leistungen dank der Messung und Validierung der Serviceleistung zu erbringen, anhand der Netzwerkdaten proaktive Aktionen abzuleiten und das Netzwerk sowie die Services mithilfe der Machine Learning-Analysen dauerhaft zu verbessern.

Dieser Beitrag stammt von unserem Partnerportal Industry of Things.

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