Omdia：2026年通信云与网络自动化的趋势观察
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原文中文，约1200字，阅读约需3分钟。
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内容提要
通信云架构对云原生迁移至关重要，运营商需平衡本地AI能力与公有云基础设施。部署应简化，支持虚拟机与云原生功能共存，利用自动化技术提升效率。建议增强平台以支持AI/ML工作负载，确保开放性和模块化。
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关键要点
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通信云架构对云原生迁移至关重要，复杂性是关键挑战。
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运营商需平衡本地AI能力与公有云基础设施，以提供差异化服务。
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基于规则的系统在网络运维中仍然优于代理式AI技术。
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运营商应分阶段实施AI驱动的自优化能力，逐步实现跨域自动化。
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通信云的实施需简化部署，支持虚拟机与云原生功能共存。
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自动化技术可提高云迁移效率，减少错误。
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高质量、实时的数据管道和治理策略是成功的关键。
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增强通信云平台以支持AI/ML工作负载，需在本地环境中部署部分能力。
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云原生平台应优先考虑灵活性和抽象性，简化管理复杂性。
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设计AI平台时需确保开放性、模块化，并符合行业标准。
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延伸问答
通信云架构在云原生迁移中有什么重要性？
通信云架构对实现快速高效的云原生迁移至关重要，但其复杂性是关键挑战。
运营商如何平衡本地AI能力与公有云基础设施？
运营商需要在构建本地AI能力和利用公有云基础设施之间取得平衡，以提供差异化服务体验。
基于规则的系统在网络运维中有什么优势？
基于规则的系统在网络运维中优于代理式AI技术，提供稳定性、可靠性和可预测性，适合明确定义的任务。
如何实现AI驱动的自优化能力？
运营商应采取分阶段实施路径，逐步扩展AI驱动的自优化能力，最终实现跨域自动化。
自动化技术如何提高云迁移效率？
自动化技术可以显著提高虚拟机和容器迁移的效率，减少错误，加快云迁移进程。
设计AI平台时需要考虑哪些关键因素？
设计AI平台时需确保开放性、模块化，并符合行业标准，以简化管理复杂性。
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