通信企業がElasticsearchの機械学習で5Gネットワークの電力消費を削減できるわけ

通信企業では、5Gネットワークの展開に伴って、電力消費が大きな悩みの種になっています。5Gネットワークの高速かつ大容量のデータ通信には、多数の基地局と強力なハードウェア設備が必要です。それらにかかる電力消費を削減するため、通信企業はさまざまなソリューションを検討しています。通信企業の電力消費削減に複数の点で貢献できるソリューションの1つが、Elasticsearch^®の機械学習です。

インテリジェントなネットワーク計画

ユーザートラフィックパターンや基地局のパフォーマンスなど、既存の5Gネットワークのデータを機械学習を利用して分析すると、ネットワーク計画の最適化に役立ちます。将来のトラフィックパターンや基地局の使用状況を予測することで、より効果的で電力効率の良いネットワークを構築できます。これは、新しいハードウェアに対する設備投資の削減と、運用にかかる電気料金の節約につながります。

パターン認識と動的調整

Elasticsearchを使用すると、ユーザーデバイス、基地局、コアネットワークなど、さまざまなソースからデータを収集して分析し、特定の時間や特定の場所（空港など）で使用率が低くなるといったパターンを特定できます。Elasticsearchでは機械学習アルゴリズムを利用して、そういったパターンの特定と予測ができます。通信企業はそれを基に、信号強度や無線セルなどの利用可能なリソースといったネットワークパラメーターを能動的に調整することで、ネットワークパフォーマンスに悪影響を与えることなく電力消費を最適化できます。このように活用して運用にかかる電気料金を削減できることも、通信企業にとってのメリットです。

電力効率の良いハードウェアの選択

機械学習を活用して、基地局やネットワークスイッチなど、各種ハードウェア設備の電力消費を審査することもできます。さまざまなワークロードにおける各種設備の電力消費を分析することで、自社のネットワークに適した、最も電力効率の良いハードウェアを選択できます。これは、新しいハードウェアに対する設備投資の削減と、運用にかかる電気料金の節約につながります。

予知保全 

機械学習は設備の故障やメンテナンスが必要なタイミングを予測するのに活用できます。設備が抱える問題を早期に発見して、予防的なメンテナンスを実施し、多くの電力が消費される設備交換の回数を減らすことができます。これは、新しいハードウェアに対する設備投資の削減と、運用にかかる電気料金の節約につながります。

エネルギー管理

機械学習はデータセンターのエネルギー管理の最適化にも役立てることができます。電力使用パターンを分析して、冷却システムを最適化したり、無効電力の影響と発生源を把握したり、再生可能エネルギー源を使用したりするなど、電力を節約する余地を特定することで、電力消費の削減ができます。これにより、運用にかかる電気料金を最小限に抑えることができます。

まとめ

通信企業が5Gネットワークの電力消費削減と、ネットワークパフォーマンスの維持、ユーザーエクスペリエンスの改善、コスト削減を同時に実現するうえで有効なのが、Elasticsearchの機械学習です。Elasticsearchのソリューションの導入により、将来に備えてよりサステナブルで効率的な5Gネットワークを構築できるうえ、ハードウェアの設備投資と運用費や電気料金を削減できます。5Gネットワークに対する需要が増大している状況で、Elasticsearchの機械学習を導入すると、その需要を満たすと同時に電力の消費量とコストを削減し、ひいてはCO₂フットプリントをも減らし、環境への配慮をさらに講じることができます。

「Improving visibility into modern telco networks（最先端の通信ネットワークの可視性を高める）」の記事をご覧ください。Elasticと通信事業について詳しくは、こちらをご覧ください。