Lösungen für die Telekommunikationsbranche
Transformieren sie, wie Cloud und Edge zusammenarbeiten, um die neuen, durch 5G ermöglichten Dienstchancen zu nutzen. Verbinden Ihre Kunden auf die richtigen Produkte und Dienste aus. Nutzen Sie KI, Automatisierung und erweiterte Analysen, um Effizienz zu erzielen, Dienstunterbrechungen zu vermeiden und Kosten zu senken. Weitere Informationen finden Sie in diesem Artikel, der eine Übersicht über Architekturen und Ideen für die Verwendung von Azure-Diensten zum Erstellen von Lösungen für die Telekommunikationsbranche bietet.
In diesem kurzen Video spricht Satya Nadella über Azure für Operatoren, die Hybrid Cloud-Lösungen von Microsoft, mit denen Dienstanbieter Netzwerkdienste in Azure und anderen Plattformen in einer Multi-Cloud-Umgebung bereitstellen, sichern und monetarisieren können.
In diesem Video wird beschrieben, wie Microsoft Telekommunikationsorganisationen ermöglicht, mehr zu erreichen:
Architekturen für die Telekommunikation
Die folgenden Artikel enthalten eine detaillierte Analyse der Architekturen, die für die Telekommunikationsbranche entwickelt und empfohlen werden.
Aufbau | Zusammenfassung | Technologieschwerpunkt |
---|---|---|
Anomalieerkennungsprozess | Erfahren Sie mehr über Anomalieerkennung, und sehen Sie, wie Modelle zur Anomalieerkennung mit Zeitreihendaten ausgewählt werden. Sie können Zeitreihendaten verwenden, um mobile Datenverkehrs- und Dienstanforderungen vorherzusagen. | Analyse |
Azure Arc-Hybridverwaltung und -bereitstellung für Kubernetes-Cluster | Erfahren Sie, wie Azure Arc Kubernetes-Clusterverwaltung und -Clusterkonfiguration über Rechenzentren, Edge-Standorte und mehrere Cloudumgebungen hinweg erweitert. | Hybrid/Multicloud |
Entwickeln einer Pipeline für die Spracherkennung (Transkription von Sprache in Text) mit Azure Cognitive Services | Entwickeln Sie eine Pipeline für die Audioerfassung und Spracherkennung (Transkription von Sprache in Text) mit Cognitive Services. Die Spracherkennung kann zum Analysieren von Kundenanrufen verwendet werden. | KI/Machine Learning |
Vorhersage der Kundenabwanderung mithilfe von Echtzeitanalysen | Vorhersagen der Kundenabwanderung und Suchen von Mustern in vorhandenen Daten im Zusammenhang mit der vorhergesagten Abwanderungsrate mithilfe der Microsoft KI-Plattform. | KI/Machine Learning |
Bereitstellen von KI und maschinellem Lernen am Edge | Erfahren Sie, wie Sie mit Azure Stack Edge schnelle ML-Rückschlüsse aus der Cloud auf lokale und Edgestandorte ausdehnen. | KI/Machine Learning |
Bestimmen der Kundenlebensdauer und Abwanderung mit Azure KI-Diensten | Erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Azure Machine Learning eine Lösung für die Vorhersage von Kundenlebensdauerwert und Kundenabwanderung erstellen. Mit dieser Lösung können Sie Produkte und Dienste an Ihre besten Kunden anpassen. | KI/Machine Learning |
Für Unternehmen konzipierter interaktiver Bot | Erfahren Sie, wie Sie mit dem Microsoft Bot Framework einen robusten, hochsicheren und aktiv lernenden Chatbot erstellen können. | KI/Machine Learning |
Predictive Maintenance mit dem intelligenten IoT Edge | Erfahren Sie, wie Sie Predictive Maintenance mithilfe von Machine Learning auf der intelligenten Azure IoT Edge-Plattform implementieren können. | IoT |
Betrugsermittlung in Echtzeit | Analysieren Sie Daten in Echtzeit, um betrügerische Transaktionen oder andere anomale Aktivitäten zu erkennen. Diese Architektur kann verwendet werden, um betrügerische Mobiltelefonanrufe zu erkennen. | Sicherheit |
Lösungsideen für die Telekommunikation
Im Folgenden finden Sie weitere Ideen, die Sie als Ausgangspunkt für Ihre Lösung für die Telekommunikation verwenden können.
- Content Delivery Network-Analysen
- Beleuchtung, Stromversorgung und Internet mit IoT-Verbindung für Schwellenmärkte
- IoT-Gerätekonnektivität für Einrichtungen im Gesundheitswesen
- Datenspeicherung und -verarbeitung für IoT Edge
- Netzwerkverbindungen mit geringer Latenz für die Branche
- Videoaufnahmen und -analysen
Feedback
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Bald verfügbar: Im Laufe des Jahres 2024 werden wir GitHub-Issues stufenweise als Feedbackmechanismus für Inhalte abbauen und durch ein neues Feedbacksystem ersetzen. Weitere Informationen finden Sie unterFeedback senden und anzeigen für