 |
Brain4Net представит SDN/NFV-решение для Metro-сетей на MEF16 Proof of Concept Showcase
Brain4Net, разработчик инновационных решений для модернизации сетей на базе технологий SDN и NFV, вошла в число 16 финалистов международного отбора концептуальных технологических решений, который проводился консорциумом MEF летом 2016 года. Во время очного выступления, которое состоится 7-11 ноября в городе Балтимор, штат Вашингтон, США в рамках глобального форума MEF16, компания проведет демонстрацию решения для построения сетей metro-агрегации операторского класса на базе технологий SDN и NFV.
По условиям MEF16 Proof of Concept Showcase, разработчики технологического решения совместно с сервис-провайдером должны будут представить SDN-решение готовое к коммерческой эксплуатации.
Во время своего выступления Brain4Net представит набор Carrier Ethernet 2.0 (CE 2.0) сервисов, дополненных Cloud/NFV приложениями, созданных на базе технологий SDN/NFV и концепции LSO. Будет продемонстрировано законченное решение для провайдеров коммуникационных сервисов и показано, как будут работать сети метро-агрегации (Metro Aggregation Networks, MAN) в ближайшем будущем. В частности, решение Brain4Net упростит процесс расширения портфолио клиентских сервисов за счет утилизации возможностей виртуальных сетевых сервисов.
Решение состоит их двух интегрированных частей:
• Решение для сетей Metro агрегации базе протокола OpenFlow, которое предоставляет полный спектр клиентских сервисов на территории региональной сети
• Высокопроизводительная сетевая фабрика для ЦОД оператора на базе технологии SDN составленная из виртуальных и bare-metal коммутаторов, интегрированная с инфраструктурой региональной сети
При объединении данные части составляют единую унифицированную сетевую фабрику, которая дает оператору возможность доставлять клиенту трафик из сети доступа в NFV-платформу, расположенную в Telco PoP, и тесно интегрировать сервисы региональной сети с NFV- или другими облачными приложениями.
Данное решение создано на базе B4N Service Platform, флагманского продукта Brain4Net, которая включает в себя:
• B4N Controller – SDN-контроллер операторского класса для metro-сетей и ЦОДов;
• B4N SwitchOS – высокопроизводительный виртуальный OpenFlow-коммутатор ;
• B4N Orchestrator – компонент, отвечающий за управление жизненным циклом сервисов
Демонстрация на MEF16 PoC Showcase будет состоять из нескольких моделей ASIC-based коммутаторов (Edge-Core Networks, Noviflow) и сетевого оборудования на базе архитектуры x86 с предварительно установленным виртуальным OpenFlow-коммутатором (B4N SwitchOS). Кроме описанного выше варианта применения решения, также будет показана возможность объединения в единую Metro SDN-domain & Telco PoP широкого спектра оборудования (на базе ASIC и х86 архитектур) производства различных вендоров, формирование унифицированной инфраструктуры для Carrier Ethernet и NFV сервисов.
Данное решение открывает следующие новые возможности для операторов:
• Ускорение вывода на рынок новых клиентских сервисов;
• Расширение портфолио клиентских сервисов;
• Повышение лояльности пользователей за счет многообразия сервисов и удобства управления ими;
• Создание сервисноориентированной и адаптивной сетевой инфраструктуры.
При этом, внедрение решения обеспечивает оператору следующие бизнес-преимущества:
• Снижение капитальных издержек за перехода на более бюджетные (по сравнению с MPLS-маршрутизаторами) bare-metal коммутаторы в метро-сетях;
• Снижение операционных издержек за счет of network service provisioning, end-to-end service management and hardware unification;
• Возможность эффективного использования стратегий кросс-продаж новых сервисов;
• Избежание vendor lock-in (за счет применения широкого выбора bare-metal коммутаторов на базе стандартизованных архитектур).
«Это отличная новость, что мировое технологическое сообщество отметило нашу заявку и пригласило на очный этап MEF16 Proof of Concept Showcase, – поделился Олег Щапов, генеральный директор и основатель Brain4Net. – В ноябре в Балтиморе мы продемонстрируем, что в ближайшем будущем сети метро-агрегации, благодаря технологиям SDN и NFV, смогут объединить главные технологические тренды, включая 5G, Mobile Edge Computing, переход от Telco PoP к Telco DC. Представленный нашей компанией подход поможет операторам построить сервисноориентированную сетевую инфраструктуру с неограниченным потенциалом развития предоставляемых услуг».
Ранее в 2016 году Brain4Net стала первым российским участником консорциума MEF
Контактное лицо: Евгения Громова
Компания: Brain4Net
Добавлен: 12:44, 25.09.2016
Количество просмотров: 640
Страна: Россия
| Выручка MCN Telecom по итогам 2025 года увеличилась на 8%, MCN Telecom, 00:39, 01.05.2026, Россия124 |
| Российский оператор связи MCN Telecom, предоставляющий услуги для бизнеса и частных клиентов и разрабатывающий программные решения, подводит итоги работы за 2025 год. Количество абонентов компании по итогам года осталось сопоставимым с предыдущим периодом, при этом выручка выросла на 8%. |
| Что изменится в России с 1 мая 2026 года, Гарант, 00:38, 01.05.2026, Россия117 |
| Всего в мае вступают в силу положения 117 федеральных нормативных актов, принятых на данный момент. Изменения законодательства в первую очередь касаются: социальной сферы, труда, налогообложения, банков и платежей, бизнеса, образования, иных сфер. |
| ИИ, GPU и экспансия: CorpSoft24 подвела итоги 2025 года, CorpSoft24, 22:06, 28.04.2026, Россия339 |  |
| CorpSoft24 подвела операционные итоги работы за 2025 год. В условиях непростой экономической ситуации, компания выбрала стратегию качественного роста. Она расширила команду и запустила сразу несколько амбициозных технологических направлений. |
| «1С-Рарус» представил экосистему решений для розницы на Ритейл шоу 2026, 1С-Рарус, 22:05, 28.04.2026, Россия325 |
| «1С‑Рарус» показал участникам Российского Ритейл Шоу готовый набор решений для повышения эффективности бизнеса и улучшения клиентского сервиса. Компания выступила партнером премии «За вклад в развитие отрасли» и генеральным партнером секции по искусственному интеллекту, где эксперты поделились практическими трендами применения ИИ. |
|
|
