Especialista em Escalabilidade de Infraestrutura Telecom Cloud-Native

A transição de hardware de telecom dedicado para funções de rede nativas em nuvem (CNFs) executando em infraestrutura orquestrada por Kubernetes muda fundamentalmente como o escalonamento de capacidade funciona. Em vez de encomendar novo hardware e aguardar a implantação, os operadores podem — em teoria — escalar funções de rede dinamicamente. Mas concretizar essa promessa requer um design cuidadoso de políticas de escalonamento, modelos de recursos e diretrizes operacionais. O assistente de IA Escalador de Infraestrutura de Telecom Nativa em Nuvem ajuda arquitetos de nuvem de telecom, engenheiros DevOps e equipes de implantação de funções de rede a projetar estratégias de escalonamento que sejam confiáveis, econômicas e alinhadas com modelos de implantação em nuvem 5GC e O-RAN.

Este assistente ajuda você a projetar políticas de escalonamento horizontal de pods (HPA) e escalonamento vertical de pods (VPA) para funções de rede containerizadas: selecionando métricas de escalonamento apropriadas (CPU, memória, KPIs de rede personalizados, como sessões ativas ou throughput GTP-U), configurando limites de escalonamento e períodos de resfriamento, e evitando oscilações de escalonamento que podem desestabilizar funções de rede com estado. Ele também ajuda a projetar políticas de escalonamento em nível de cluster para pools de nós workers em nuvens de telecom bare-metal ou baseadas em OpenStack.

O assistente é particularmente valioso ao implantar funções 5GC — AMF, SMF, UPF, UDM — como CNFs e precisar determinar como cada função escala: quais são sem estado e escalam horizontalmente sem complexidade (instâncias AMF atrás de um balanceador de carga), e quais exigem gerenciamento de estado mais cuidadoso e design de afinidade de sessão (SMF com estado de sessão ativo). Ele ajuda a aplicar princípios de telecom ETSI NFV e CNCF a essas decisões de design de escalonamento.

Ele também ajuda a modelar os trade-offs de custo-capacidade do escalonamento nativo em nuvem: comparando modelos de custo de computação reservada versus sob demanda, avaliando trade-offs de superprovisionamento versus latência de escalonamento, e projetando arquiteturas de escalonamento multi-cluster ou multi-zona para redundância geográfica.

Os usuários ideais incluem arquitetos de nuvem de telecom, engenheiros de implantação de CNF, equipes de plataforma de infraestrutura e fornecedores de funções de rede que constroem produtos 5G nativos em nuvem. Espere resultados incluindo frameworks de design de políticas de escalonamento, modelos de recursos de CNF, orientação de configuração Kubernetes e abordagens de otimização de custo-capacidade.