'
Акмаммедов Н., Алламурадов Ш., Алланурова С.
ИННОВАЦИИ В ОБРАБОТКЕ ДАННЫХ: ОБЪЕДИНЕНИЕ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ И ИНФОРМАТИКИ ДЛЯ БУДУЩИХ СЕТЕЙ *
Аннотация:
обработка данных в телекоммуникациях становится все более важной задачей в условиях роста объемов трафика и расширения глобальных сетей. Конвергенция телекоммуникационных и информационных технологий предлагает новые решения для управления большими данными и повышения эффективности сетей. В статье анализируются инновационные методы обработки данных, которые позволяют улучшить производительность сетей, включая машинное обучение, искусственный интеллект.
Ключевые слова:
обработка данных, телекоммуникации, информатика, большие данные, машинное обучение, искусственный интеллект, облачные технологии
Рост объёмов данных в телекоммуникационных сетях ставит перед операторами задачу поиска инновационных методов управления и обработки этих данных. Телекоммуникационные сети генерируют огромные потоки информации, требующие эффективного управления для обеспечения стабильной и быстрой связи. Конвергенция телекоммуникационных и информационных технологий создаёт возможности для внедрения новых методов обработки данных, таких как искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML), что позволяет более эффективно управлять сетевыми ресурсами и предоставлять пользователям качественные услуги.Цель данной статьи — исследовать инновационные методы обработки данных в телекоммуникациях и их роль в построении сетей будущего.Машинное обучение и анализ данных.1. Обработка больших данных. Сети телекоммуникаций ежедневно генерируют и передают огромные объёмы данных, которые требуют эффективной обработки. Машинное обучение становится ключевым инструментом для анализа больших данных и оптимизации телекоммуникационных сетей.Применение ML: Анализ трафика: Алгоритмы машинного обучения позволяют анализировать сетевой трафик в реальном времени, предсказывать возможные перегрузки и оптимизировать использование пропускной способности.Обнаружение аномалий: ML используется для выявления аномалий в работе сети, что помогает предупреждать неисправности и повышать устойчивость системы.2. Искусственный интеллект для оптимизации сети. AI активно внедряется в телекоммуникационные сети для автоматизации управления и мониторинга. Это помогает операторам улучшить качество обслуживания и снизить затраты на техническую поддержку.Преимущества использования AI: Автоматизация процессов: AI может автоматически настраивать параметры сети, обеспечивая более стабильную работу и повышение эффективности.Заключение.Инновации в обработке данных играют ключевую роль в развитии современных телекоммуникационных сетей. Внедрение машинного обучения, искусственного интеллекта и облачных технологий открывает новые возможности для управления большими данными и улучшения производительности сетей. Эти методы не только повышают качество обслуживания, но и обеспечивают устойчивость сетей к внешним угрозам и нагрузкам. В будущем роль информатики и обработки данных в телекоммуникациях будет только расти, что приведет к созданию более надёжных и эффективных сетевых решений.
Номер журнала Вестник науки №9 (78) том 3
Ссылка для цитирования:
Акмаммедов Н., Алламурадов Ш., Алланурова С. ИННОВАЦИИ В ОБРАБОТКЕ ДАННЫХ: ОБЪЕДИНЕНИЕ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ И ИНФОРМАТИКИ ДЛЯ БУДУЩИХ СЕТЕЙ // Вестник науки №9 (78) том 3. С. 280 - 283. 2024 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/17279 (дата обращения: 05.11.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2024. 16+
*