ネットワークデジタルツイン
5G および 6G 向け
VIAVI ネットワークデジタルツインを使用すると、お客様のネットワークのカスタマイズされたデジタルレプリカを作成できます。当社の計測器とソフトウェアから得られる AI と実世界のフィールドデータを活用して高いリアリズムを実現することで、RAN 環境、デバイス、シナリオをシミュレートし、実運用を中断することなく、ネットワーク（RANtoCore）の効果的なトレーニング、テスト、改良を促進することができます。
個々のコンポーネントを選ぶことも、お客様の要件に完全に適合しプロトコルスタック全体をカバーする完全なデジタルツインソリューションを選ぶこともできます。
VIAVI ネットワークデジタルツインソリューション
VIAVIのレイトレーシングテクノロジーは、建物内でのビームの跳ね返りなど、詳細なマイクロシナリオをモデル化します。RANtoCore ネットワークおよびクラウドエッジのエミュレーションソリューションは、数千台ものモバイルデバイスをエミュレートします。
AI App Validation 機能を搭載した RAN シナリオジェネレーション（RSG）は、システム全体の RAN デジタルツインとして機能し、ネットワーク全体を最適化します。
レイトレーシングはノードの個別または小さなクラスターを微調整するのに優れている一方で、AI RSG はより広い視野を持つのに適しています。通信事業者データと連携することで、RSG とレイトレーシングは、最もリアルでパワフルな RAN デジタルツインを提供します。
UE デジタルツイン、RAN デジタルツイン、NTN デジタルツインなど、さまざまなネットワークタイプやセグメントに合わせてバリエーションをカスタマイズできます。
VIAVI TM500：4G/4.5G および 5G/オープン RAN 上で数千台のモバイルデバイスをエミュレートします。
TeraVM AI RSG：システムレベルの RAN の動作をシミュレートし、実際のネットワーク状況を反映した RAN デジタルツインを作成します。主な特徴には以下が含まれます。
- 正確なシミュレーション：実際の地図と合成地図で、さまざまなトポロジー、構成、モビリティパターン、トラフィックプロファイルをエミュレートします。
- マルチネットワークのサポート：4G、5G、新興の 6G、および非地上系ネットワーク（NTN）をサポートします。
- AI 主導の最適化：高度なネットワークパフォーマンスを実現する Massive MIMO などのテクノロジーを強化します。
VIAVI レイトレーシング：AI を活用した準リアルタイムのレイトレーシングチャネルジェネレーターとネットワーク 3D プランニングツールは、実世界のマップと忠実度の高い無線伝搬チャネルを備え、mMIMO の最適化や屋内モデリングなどのシナリオに最適です。
VIAVI Automation Management and Orchestration System（VAMOS)：単一のクラウドベースのプラットフォームでテストキャンペーン、ケース、実行を自動化します。
ワイヤレス製品以外にも、VIAVI はクラウドネイティブのネットワーク運用 AI（AIOps）プラットフォームを提供しており、膨大なデータを収集して集約し、インテリジェントな AI を適用してノイズから信号を分離し、根本原因を迅速に特定し、問題を自動的に解決します。このライブネットワークトラフィックキャプチャソリューションは、ネットワークデジタルツインを補完し、市場で最も現実的なソリューションとなっています。
認知型 AI 主導の自己組織化ネットワーク（SON）および RAN アプリケーションを実世界のシナリオで開発し、テストします。
VIAVI とのパートナーシップ
- End-to-End ネットワークエミュレーション：RANtoCore から得た、ラボからフィールドへ、フィールドからラボへの知見を活用し、R&D ライフサイクル全体を通じて ネットワーク機器メーカーと CSP に実証済みの結果をもたらします。
- ベストエミュレーターポートフォリオ：スケジューリング、展開、設定、実行、結果収集のための REST API - 市場最高の UE エミュレーションソリューション
- 迅速な同期：物理的ツインネットワークとデジタルツインネットワーク間の迅速なアラインメント
- AI 主導の RAN シナリオジェネレーション：AI トレーニングを強化するプレミアムデータセット
- 包括的なプロトコル能力：プロトコルのフルスタックに対応。
- リアルタイムレイトレーシング：EM/RF 伝搬の最適化
- 完全自動化とオーケストレーション：VIAVI Automation Management and Orchestration System（VAMOS）を使用
- スマートトレーニングモデル： 組み込み型インテリジェントトレーニングフレームワーク
- 環境にとらわれない展開：さまざまな導入環境での柔軟性
- AI による効率の向上：AI の統合による計算効率の向上
- 広範な 3GPP と O-RAN のサポート：重要な機能のための豊富なサポート
- 6G へのスムーズな移行：VIAVI Marconi Labs のレイトレーシングと 6G デジタルツインの専門知識、デジタルツインテクノロジー、ネットワークデジタルツイン、5G から 6G へのシームレスな移行を実現するデジタルツインネットワークにおけるリーダーシップ
Network Digital Twin
デジタルツインテクノロジーの定義
デジタルツインとは、物理的な物体やシステムを仮想的に表現したもので、リアルタイムのデータと高度なモデリング技術を使用して、実世界の対応する物体の動作を正確にシミュレートします。デジタルツインに見られる高いレベルの精度、詳細さ、同期により、さまざまな変更やシナリオの影響をデジタル領域でテストすることができます。デジタルツインテクノロジーの利点を取り入れている業界や職種には、次のようなものがあります。
- 航空機設計者：新しいコンセプトの実現可能性と安全性を仮想的にテスト
- 製造業務：工程効率を最適化し、ボトルネックを予測するためにデジタルツインを使用
- ヘルスケアプロバイダーや研究者：患者の臓器や解剖学的構造の精密なデジタルモデルを使用して、病気の進行を予測
- スマートシティ：エネルギー消費と交通の流れを最適化するためにデジタル対応物を活用
デジタルツインネットワークは、RAN、コア、ユーザーモバイルデバイスの要素を含む、物理ネットワークを構成するハードウェアとソフトウェアの仮想レプリカです。オペレーティングネットワークからのデータストリームは、最新のネットワーク状況を反映するために継続的に組み込まれます。無限の構成、モビリティパターン、トラフィックプロファイルをツインでエミュレートすることができ、これまでにないプロトタイピング、テスト、自己最適化機能を提供します。
デジタルツインネットワークの利点
デジタルツインは、その多様な用途において、安全でコスト効率の高い方法で新しいコンセプトを評価するためのプラットフォームを提供します。物理的なネットワークから収集されたデータはまた、デジタルツインを究極の監視ツールに変え、あらゆる変更の影響に即座にアクセスできるようにします。デジタルツインネットワークのその他の利点は以下の通りです。
- オンデマンドテスト：新しいユースケースやシナリオをネットワークデジタルツインに導入し、サービスの低下や継続的な運用の中断を招くことなく、その影響をテストすることができます。
- リソース管理：持続可能なトポロジーとしての 5G の約束を果たすためには、スペクトル利用とエネルギー消費を継続的に最適化する必要があります。デジタルツインにおけるネットワーク使用量とトラフィック負荷のモデリングと分析により、インテリジェントなリソース割り当てをサポートします。
- セキュリティ脅威のエミュレーション：デジタルツインネットワークで開始される複雑なマルチベクターサイバー攻撃は、実際のネットワークを現実の脅威や合成された脅威にさらすことなく、脆弱性を特定し、プロアクティブにリスクを軽減するのに役立ちます。
- Massive MIMO の最適化：デジタルツインは、アンテナのミスアラインメントと RF 歪みをシミュレートし、MIMO の校正と継続的なパフォーマンスを最適化します。ライブの MIMO アレイからのフィードバックは、アンテナの位相シフトとスリープサイクルを継続的に適応させるためにデジタルツインによって使用されます。
デジタルツインネットワーク構築における最大の課題
飛行機、建物、エンジンなどの物体の挙動をエミュレートするデジタルツインは、正確な表現を維持するために、物理的な領域とデジタル領域との間で継続的に情報を転送する必要があります。非常に複雑で予測不可能な 5G および 6G ネットワークでは、この課題が何倍にもなり、デジタルツインテクノロジーの非常に野心的なユースケースとなります。パフォーマンス、効率性、セキュリティ上の利点は明らかですが、以下のような課題によって制限されます。
- データの完全性：セルタワー、ユーザー機器、その他のネットワーク要素から収集される大量のデータにより、デジタルツインに一貫してクリーンで包括的なデータストリームを提供することが困難になります。
- ネットワークスライシングの複雑さ：さまざまな性能要件、構成、展開トポロジーを持つネットワークスライシングをエミュレートすることは、4G ト比較して 5G の RAN の複雑さが増していることを反映する課題です。
- AI モデルの確度：高度にダイナミックなネットワークは、代表的なトラフィック、モビリティ、RF チャネル干渉のシナリオを生成するために使用される人工知能（AI）の限界を押し広げます。
- 拡張性：ネットワークは規模も複雑さも増大し続けています。そのため、そのデジタル対応物は、最新の構成との同期を維持するために、迅速な拡大と進化が可能である必要があります。
- セキュリティリスク：デジタルツインと実際のネットワークが継続的に接続されているため、ネットワークインフラの破壊、弱点の特定、データ伝送の傍受を狙う攻撃者にとって、デジタルツインは格好の標的となります。
ネットワークデジタルツイン：よくある質問
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