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電気通信業界向けのソリューション

  • [アーティクル]

クラウドとエッジを連携させて、5G によって可能になった新しいサービス機会を活用するための方法を変革します。 顧客を適切な製品とサービスに結び付けます。 AI、自動化、高度な分析を使用して、効率性を実現し、サービスの中断を回避し、コストを削減します。 詳細については、この記事を参照してください。この記事では、Azure サービスを使用して電気通信業界向けのソリューションを構築するためのアーキテクチャとアイデアの概要を説明します。

この短いビデオでは、Satya Nadella が Azure for Operators について説明します。これは、Microsoft のハイブリッド クラウド ソリューションであり、サービス プロバイダーがマルチクラウド環境内の Azure やその他のプラットフォームにわたってネットワーク サービスをデプロイ、保護、収益化するために役立ちます。

このビデオでは、電気通信組織が Microsoft のテクノロジを利用してより多くの実績を上げる方法について説明します。


電気通信向けのアーキテクチャ

次の記事では、電気通信業界向けに作成され、推奨されているアーキテクチャの詳細な分析が提供されています。

アーキテクチャ まとめ テクノロジの中心
Anomaly Detector プロセス Anomaly Detector について説明し、時系列データで異常検出モデルがどのように選択されるのかを示します。 時系列データを使用して、モバイル トラフィックとサービスのニーズを予測できます。 Analytics
Kubernetes クラスター向けの Azure Arc ハイブリッド管理とデプロイ Azure Arc によってデータセンター、エッジの場所、複数のクラウド環境にわたって Kubernetes クラスターの管理と構成を拡張する方法について説明します。 ハイブリッド/マルチクラウド
Azure Cognitive Services を使用した音声テキスト変換の文字起こしパイプラインの作成 Cognitive Services を使用して、オーディオ インジェストと音声テキスト変換の文字起こしパイプラインを作成します。 音声認識は、顧客の電話を分析するために使用できます。 AI と機械学習
リアルタイム分析を使用した顧客離反の予測 Microsoft AI プラットフォームを使用して、顧客離反を予測し、予測した離反率に関連するパターンを既存のデータから見つけ出します。 AI と機械学習
エッジで AI と機械学習をデプロイする Azure Stack Edge を使用して、迅速な機械学習推論をクラウドからオンプレミスとエッジの場所に拡張する方法について説明します。 AI と機械学習
Azure AI サービスを使用して顧客生涯価値とチャーンの予測を決定する Azure Machine Learning を使用して、顧客生涯価値とチャーンを予測するためのソリューションを作成する方法について説明します。 このソリューションは、最良の顧客に合わせて製品とサービスを調整するために役立ちます。 AI と機械学習
エンタープライズ グレードの会話型ボット Microsoft Bot Framework を使用して、堅牢で非常に安全な、積極的に学習するチャットボットを構築する方法について学習します。 AI と機械学習
インテリジェントな IoT Edge による予測メンテナンス インテリジェントな Azure IoT Edge プラットフォームで機械学習を使用して、予測メンテナンスを実装する方法について説明します。 IoT
リアルタイムでの不正検出 不正なトランザクションやその他の異常なアクティビティを検出するために、リアルタイムでデータを分析します。 このアーキテクチャは、不正な携帯電話の通話を検出するために使用できます。 セキュリティ

電気通信向けのソリューションのアイデア

以下に、電気通信ソリューションの出発点として使用できるその他のアイデアを示します。