現代電信企業：極低延遲與複雜決策如何兼得？

01 用電信政策引導網絡流量

想象一下：你如今身處在紐約一條擁擠的街道，人頭攢動， Ubers ——沒錯，就是黃色出租車，——擁擠在前面，騎自行車的人穿梭在夾縫中， 比薩送貨員不停地詛咒着， 由於外賣必須30 分鐘送達，不然承諾免費。

忽然，一輛救護車帶着急促的警報駛近人羣。瞬間，交通減速，人潮自發向兩側移動，開闢了一條道路。這種神奇現場的發生只是由於政策規定：救護車有優先通行權。

若是一些交通系統不知道通行權規則，他們將沒法作出決定，以肯定減速和轉向的時間，這將帶來其餘車倆和行人的混亂，阻止救護車的順利通行，並可能使交通陷入癱瘓。

電信業務同理。網絡政策是管理網絡設備行爲的規則集（如路權）。策略使用預先定義的規則和實時網絡數據來分配有限的資源，如帶寬等，它決定了流量是如何流經網絡的。與紅綠燈同樣，電信網絡政策也被用來限制網絡容量的有限訪問，咱們不該破壞它。

5G運營商，跟4G運營商同樣，爲我的用戶和企業提供服務。可是，5G比較複雜，由於它承載着人們的指望，是極快的、和高可靠性的毫秒延遲，它提供了寬帶般的移動服務。隨着運營商抓住這些機會開發出新的服務和物聯網使用案例，以及隨着網絡切片的普及，電信政策須要根據 5G 需求和用戶指望而演變。

02 數字化轉型須要一個數據平臺

5G 網絡擁有巨大容量，網絡切片爲特定使用案例（如行人和人行道）及這些使用案例的容量要求提供了一種端到端的網絡分割方法。

可是，容量需求只一個方面，咱們還須要提供服務質量保證和延遲保證。而且這些需求因使用案例和場景的差別會有所不一樣，這就是爲何現代電信公司須要動態政策控制，規則和條件會隨着時間變化而變化，或者應用須要根據實際場景而作出適應和調整。

做出這些政策決定的最關鍵因素是極低的延遲。所以，咱們面臨着這樣的難題：這些系統須要作出複雜的決策，且要以極低延遲的方式作出決策。決策須要考慮到全部這些方面：

• 數據：帳戶餘額數據、評級數據、SLA 數據、網絡數據 ；
• 業務邏輯：基於評級的QoS、基於網絡數據的QoS管理、基於切片的政策等；
• 網絡數據上的機器學習。

一般，4G 和老一代系統將每一個要素視爲單獨的技術。過去數據是從數據存儲單元進行訪問，而後在策略控制功能模塊裏進行處理。基於如下這些角度來看，這是一個很是昂貴的過程：

• 延遲過長：經過網絡傳輸數據須要的時間相對更多；
• 網絡：經過網絡移動數據而不是即時處理，即數據庫人爲地限制了給定基礎設施的策略調用次數；
• 基礎設施：所以，在保證低延遲的狀況下，爲確保可擴展性，則可能意味着增長更多的基礎設施，這可能很是適合軟件和硬件供應商，但對電信運營商來講卻沒那麼容易。

5G 等數字網絡要求網絡功能層和數據層之間保持流暢關係。現代政策系統依賴於一個數據平臺，該平臺能夠將業務邏輯與網絡功能共享，同時容許在途中修改業務規則。經過將數據和數據驅動決策緊密地結合在一塊兒，操做員能夠實現可預測的可擴展性，同時保持極低的延遲。
只有現代電信數據平臺才能在 5G 延遲和現代電信政策要求的 10 毫秒窗口內支持實時數據處理和決策。

03 現代數據平臺——爲現代電信業務而生

數字化轉型預示着一個實時的、事件和數據驅動智能的新時代的到來，須要處理複雜的決策，從而以 5G 要求的速度、規模和精度實現自動化運營優化。

操做員須要一個超燃的數據平臺，能夠解決整個數據生命週期進行快速、無縫運做。這使得實時決策可以優先考慮高性能應用程序，同時有效和高效地管理網絡流量。這個平臺能夠剝離多餘的堆棧層，並支持高級人工智能工具和分佈式計算，這將會是咱們的主要業務方向。

VoltDB 能夠幫助電信公司和通訊服務提供商使用實時數據來運行其數字和 5G 業務。對流數據的實時分析和即時控制來管理網絡和應用程序，從而得到更多與新客戶互動的機會，並經過 5G 貨幣化來增長營收。咱們在 BSS 的電信空間中進行了驗證和測試，咱們的數據庫具備 5G 時代 BSS 的最佳架構。

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*關於VoltDBVoltDB支持強ACID和實時智能決策的應用程序，以實現互聯世界。沒有其它數據庫產品能夠像VoltDB這樣，能夠同時須要低延時、大規模、高併發數和準確性相結合的應用程序加油。VoltDB由2014年圖靈獎得到者Mike Stonebraker博士建立，他對關係數據庫進行了從新設計，以應對當今不斷增加的實時操做和機器學習挑戰。Stonebraker博士對數據庫技術研究已有40多年，在快速數據，流數據和內存數據庫方面帶來了衆多創新理念。在VoltDB的研發過程當中，他意識到了利用內存事務數據庫技術挖掘流數據的所有潛力，不但能夠知足處理數據的延遲和併發需求，還能提供實時分析和決策。VoltDB是業界可信賴的名稱，在諾基亞、金融時報、三菱電機、HPE、巴克萊、華爲等領先組織合做有實際場景落地案例。*