2015年5月,Heavy Reading代表Brocade围绕“网络转型”对运营商进行了一项调查。据调查显示,虚拟化分组核心演进(vEPC)技术商用化部署目前还处于初始阶段,虽然很难接受,但是不得不面对现实。
随着电信领域向新IP过渡,估算虚拟移动核心网商用化进程成为焦点话题之一。Heavy Reading挑选了106个人进行调查,其中有66个是移动运营网络的专业人士。调查结果表明,70%的运营商将在3年内开始部署vEPC,19%会在 1年内部署vEPC,具体结果如下所示:
不得不承认这是一个乐观的预测结果,这张图就像是一份雄心勃勃的时间表,反应了运营商迫切的想要推动一个意义大、价值高的转型项目。专注于移动核心 网络十多年,我深刻地认识到服务连续性、安全、BSS、合法拦截、摊销等因素正发挥着潜移默化的影响,这让我在做时间预测的时候十分谨慎,即使vEPC本 身已经达到商用标准。
研究了几个vEPC场景,我们可以发现商用化已经迫在眉睫。运营商可以在多个方面引进vEPC,vEPC和overlay用例挂钩会带来新的盈利,而且vEPC可以提高效率,具体应用场景包括:
1. 完整的EPC更新/替换,这是短期内可能性最大的选择。主要原因是,其一,很难拥有当前最先进的技术;其二,很多运营商采用了相对较新的EPC,而且使用 效果还不错。而且,日本电信打算在2016年在4G骨干网中引进EPC技术。对大型运营商而言,EPC更新的准备工作真的很重要。
2. 容量扩展。当运营商升级容量时,利用物理EPC功能在“池”中部署额外的虚拟实例比添加新的机架更有意义。不过言外之意就是,运营商在“池”中部署时需要采用同一个设备商提供的传统EPC和虚拟EPC。
3. 物联网overlay。物联网服务将会导致智能手机用户生成一个不一样的流量配置文件,运营商可以创建vEPC实例帮助用户优化这项服务。韩国电信正有这方面打算,而且AT&T也希望他们的汽车连接服务中可以运行在这种平台上。
4. 移动虚拟网络运营商。虚拟网络运营商希望拥有自己的核心网络,这样他们就可以摆脱主机运营商独立控制自己的服务,不过这需要足够的时间和效率。运营商利用 NFV技术可以为大规模移动虚拟运营商用户提供专用的虚拟“核心即服务”。为 Vodafone提供的移动虚拟网络基础服务大象对话就是一个典型的例子。
5. 绿地业务。2013年vEPC首次实现商用化部署,标志着缅甸新运营商的诞生,这就表明vEPC具有可操作性。虽然现在没有这么多“典型”的绿地机会,但也不是完全没有,为虚拟网络运营商和物联网提供商创建专用的核心网络就可以算为这样一个机会。
6. 企业虚拟专用网络。为企业提供虚拟专用网络是一个十分诱人的机会,虽然还不算发达但却是高级企业市场的潜力股,所以对运营商的收入和利润也有很大的作用。 为企业提供一个主机托管的虚拟专用网络可以更好地满足企业的需求,尤其是航天、金融、药品这样的企业。或者可以将这项服务当作是有线云计算VPN服务的扩 展。
由此看来,在新IP时代vEPC的机会正扑面而来,运营商有迫切的需要进行转型,但是这一切需要技术、产品和过程。
好文章,需要你的鼓励
Docker公司通过增强的compose框架和新基础设施工具,将自己定位为AI智能体开发的核心编排平台。该平台在compose规范中新增"models"元素,允许开发者在同一YAML文件中定义AI智能体、大语言模型和工具。支持LangGraph、CrewAI等多个AI框架,提供Docker Offload服务访问NVIDIA L4 GPU,并与谷歌云、微软Azure建立合作。通过MCP网关提供企业级安全隔离,解决了企业AI项目从概念验证到生产部署的断层问题。
中科院联合字节跳动开发全新AI评测基准TreeBench,揭示当前最先进模型在复杂视觉推理上的重大缺陷。即使OpenAI o3也仅获得54.87%分数。研究团队同时提出TreeVGR训练方法,通过要求AI同时给出答案和精确定位,实现真正可追溯的视觉推理,为构建更透明可信的AI系统开辟新路径。
马斯克的AI女友"Ani"引爆全球,腾讯RLVER框架突破情感理解边界:AI下半场竞争核心已转向对人性的精准把握。当技术学会共情,虚拟陪伴不再停留于脚本应答,而是通过"心与心的循环"真正理解人类孤独——这背后是强化学习算法与思考模式的化学反应,让AI从解决问题转向拥抱情感。
PyVision是上海AI实验室开发的革命性视觉推理框架,让AI系统能够根据具体问题动态创造Python工具,而非依赖预设工具集。通过多轮交互机制,PyVision在多项基准测试中实现显著性能提升,其中在符号视觉任务上提升达31.1%。该框架展现了从"工具使用者"到"工具创造者"的AI能力跃迁,为通用人工智能的发展开辟了新路径。