はじめに
目的
本記事は、AWSが提供する5G関連のクラウドソリューションと導入事例を通じて、5Gネットワークのクラウド化がもたらす利点をわかりやすく伝えることを目的とします。専門用語は必要最低限にし、具体例を使って説明します。
背景と意義
通信ネットワークは従来の専用機器から、ソフトウエアを中心とした設計へと変わりつつあります。たとえば、基地局やコア機能をクラウド上で動かすと、設備の更新や機能追加が短時間で行えます。これにより運用コストの低減やサービス迅速化が期待できます。
本記事で扱う内容
第2章でAWSの技術的優位性とクラウドコア基盤の成熟化を解説します。第3章では通信事業者の導入事例を紹介し、実際のメリットと課題を示します。第4章では、運用品質を支えるアシュアランス(品質保証)ソリューションを取り上げます。
対象読者
通信事業者やシステム担当者、技術の導入を検討するビジネス担当者を想定しています。専門的すぎない説明で、意思決定や社内の説明資料作成に役立つ情報を提供します。
AWS による 5G クラウドコア基盤の成熟化
概要
5Gコアは実験段階を脱し、本番のクラウドワークロードとして成熟しています。通信事業者はスケーラビリティ、信頼性、パフォーマンス、セキュリティを求め、TCO削減や運用の簡素化、俊敏性向上も期待しています。AWSはこれらを実現する基盤を提供し、従来のオンプレミスでは難しかったユースケースに対応します。
スケーラビリティとパフォーマンス
AWSは負荷に応じてリソースを柔軟に増減できます。例えば、スポーツイベント時のトラフィック急増でも自動的に拡張し、利用者に遅延を感じさせません。高性能なインスタンスとネットワーク機能により、通信プロセスを迅速に処理します。
信頼性とセキュリティ
複数のデータセンターを使うことで障害耐性を高めます。データ保護やアクセス管理の仕組みも整っており、暗号化や監査ログなどで安全性を確保します。これによりサービスの継続性と信頼を支えます。
運用効率とコスト
運用は自動化やマネージドサービスで簡素化できます。オンプレミスと比べ初期投資を抑え、使った分だけ支払うモデルで総所有コスト(TCO)を低減できます。ソフトウェアの迅速な更新も可能で、新機能を素早く展開できます。
新しいユースケースの実現
リアルタイム制御やネットワークスライシング、ローカル5Gなど、従来基盤では困難だった用途が実用化します。AWSはエコシステム全体を支援し、事業者が差別化したサービスを提供できる環境を作ります。
O2 テレフォニカの 5G クラウドコア導入事例
背景
スペインの通信事業者である O2 テレフォニカは、5G の顧客体験を向上させるために完全クラウド上のクラウドコアを採用しました。AWS とノキアの技術を組み合わせ、クラウドネイティブ設計を軸にしています。
導入のポイント
– クラウドネイティブなソフトウェアで、機能追加やアップデートを短期間で行えます。たとえば新機能のリリース頻度を高め、運用コストを抑える設計です。
– 高可用性とスケーラビリティを重視し、需要の変化に応じてリソースを自動で拡張・縮小します。
技術構成の概要
主な AWS サービスには Amazon EKS(コンテナ管理)、EC2(仮想サーバ)、VPC(仮想ネットワーク)、Direct Connect(専用線接続)が含まれます。これらを組み合わせ、複数のリージョンや可用性ゾーンを活用した耐障害性のあるアーキテクチャを構築しました。
導入効果
顧客体験は向上し、スタンドアロン 5G の利点を引き出せました。運用面ではソフトウェアの迅速な更新が可能になり、結果としてコスト効率も改善しています。トラブル発生時も設計次第でサービス継続性を確保しやすくなりました。
運用とセキュリティ
ネットワーク設計はセキュリティの強化も図られています。専用線や分離されたネットワーク層を用いることで、通信の機密性と整合性を高めています。運用チームはクラウドの監視・自動復旧機能を活用し、安定運用に努めています。
RADCOM による 5G アシュアランスソリューション
概要
RADCOM ACEは、5Gネットワークの運用品質を維持・向上するためのクラウドネイティブなアシュアランス(品質保証)ソリューションです。加入者やサービスの動きをリアルタイムで可視化し、単一のペインオブグラス(統合画面)で状況を把握できます。AWS上での運用を想定し、コンテナベースで柔軟にスケールします。
主な機能と具体例
- リアルタイム分析:音声や動画の品質劣化を即時に検出します。たとえば動画が途切れた時刻や影響を受けたユーザー群をすぐに特定できます。
- 単一画面での監視:複数のデータを一つの画面にまとめ、運用チームが迅速に判断できます。
- コンテナ化された設計:アプリを小さな箱に入れて動かすイメージで、アップデートやスケールが容易です。
- AI/MLの活用:異常検知やトラフィック予測に機械学習を使い、問題発生前の対処を支援します。
導入による効果(例)
- ユーザー体験の改善:不具合発生時に影響範囲を速やかに特定し対応できます。
- 運用効率の向上:人手での調査を減らし、対応時間を短縮します。
- コスト管理:必要な箇所だけリソースを増やせるため無駄を減らせます。
導入時の注意点
- データプライバシー:加入者データの取り扱いルールを明確にしてください。
- 統合のしやすさ:既存の監視やログ基盤とどう接続するか計画を立てます。
- 運用体制:画面を見て判断するチームとモデル運用の担当を決めます。












