北美一级运营商在Mavenir的NFV CloudRange™平台上推出新服务

Mavenir助北美运营商推网络切片服务
Mavenir宣布北美一级运营商利用其CloudRange平台推出新服务,通过网络切片为特定用户群创造收入,同时提高网络效率和服务质量。此服务允许运营商在不影响现有网络的情况下提供定制服务。

网络切片使运营商能够快速、轻松地推出新的业务模式

 

洛杉矶和德州理查森--(美国商业资讯)--专注于为通信服务提供商(CSP)变革移动网络经济性的Mavenir今天宣布,一家北美的一级运营商已使用其基于MANO/ONAP架构的业界领先NFV平台CloudRangeTM推出新的服务。该平台是Mavenir预集成网络服务部署模型的一部分。

 

借助CloudRangeTM,运营商可以使用他们现有的网络来切割所选服务,并为新增和差异化服务创建额外的切片,从而在增加收入的同时,提高网络效率、服务质量和安全性。此功能适用于无线、核心和应用层的实际部署,例如网络中的订户数据/智能、MVNO网络设置以及虚拟化OpenStack多供应商部署的网络升级。

 

Mavenir的预集成网络服务允许运营商按市场速度为特定用户群部署网络切片以创造收入。现有网络的运营商可以使用它来为目标群体提供定制服务而不会影响当前网络,新运营商可以使用它以具有成本效益的方式启动小型部署并根据需要进行扩展。在部署完成后,NFV解决方案即具有对网络资源的控制和生命周期管理能力。

 

Mavenir总裁兼首席执行官Pardeep Kohli表示:“运营商正在寻找新的经济模式以降低成本并快速、轻松地创造新的收入。这家客户综合利用了我们独特的预集成服务部署模式和我们的CloudRangeTM平台,来提供当今网络所需的敏捷性和灵活性。这种方式为运营商提供了快速推出和扩展新业务模式的敏捷性,以及根据用户行为调整部署的灵活性。”

 

Mavenir的预集成网络服务提供具有演进分组核心(EPC)的IP多媒体核心网络子系统(IMS)核心,包括分组网关(PGW)、归属订户服务器(HSS)和演进分组数据网关(ePDG)。它支持与PSTN和其他运营商的互连,以及与配置和计费接口的连接。Mavenir许多屡获殊荣的完全虚拟化的运营商级解决方案可以通过集成服务配置提供,包括VoLTE、VoWiFi、RCS、消息传递即平台(MaaP)等。

 

请在9月12日至14日于洛杉矶举行的美国世界移动大会上莅临访问Mavenir以了解更多信息。

 

关于Mavenir:

 

为通信服务提供商(CSP)重新定义移动网络经济学是Mavenir的宗旨。我们100%基于软件的创新型端到端、云原生网络解决方案为向5G转型创造了条件。Mavenir借助其在VoLTE、VoWiFi、高级信息(RCS)、Multi ID、vEPC和云无线接入网(Cloud RAN)等领域的一系列行业领先的首创技术,在加快网络转型方面为130多个国家的250余个通信服务提供商客户提供了助力,服务于全球50%以上的用户。

 

我们应用有助于推动服务敏捷性、灵活性和速度的突破性、创新性技术架构和商业模式。凭借推动NFV演进以实现网络规模经济的解决方案,Mavenir为通信服务提供商提供一系列有助于降低成本创造收入保护收入的解决方案。欲了解详情,请访问:mavenir.com

 

Mavenir、M标识以及Cloud Range为Mavenir Systems, Inc.的商标

 

© 2018年Mavenir Systems, Inc. 版权所有。保留所有权利。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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